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数据分析培训费用多少_数据分析师要具备哪些能力

2017-08-04 10:25
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数据分析培训
 
  1.挖掘业务含义

  首先要了解市场部想优化什么,并以此为核心的KPI去衡量。渠道效果的评估,最重要的是业务转化:对P2P类网站来说,是否『发起借贷』远远比『用户数量』重要。

  所以无论是Google还是金山渠道,都要根据用户群体的不同,优化相应用户的落地页,提升转化。

  2.制定分析计划

  以『发起借贷』为核心转化点,分配一定的预算进行流量测试,观察对比注册数量及ROI效果,可以持续观察这部分用户的后续价值。

  3.拆分查询数据

  根据各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单类型数据,进行用户分群。

  4.提炼业务洞察

  在不同渠道进行投放时,要根据KPI的变化,推测业务含义。比如谷歌渠道的效果不好,可能因为谷歌大部分的流量在海外,可能会造成转化率低。而金山网络联盟有很多展示位置,要持续监测不同位置的效果,做出最后判断。

  5.产出商业决策

  最后根据数据洞察,指导渠道的投放决策制。比如停止谷歌渠道的投放,继续跟进金山网络联盟进行评估,而落地页要根据数据指标持续地进行优化。

  数据分析的应用手段

  根据基本分析思路,常见的有7种数据分析的手段。

  (一)画像分群

  画像分群是聚合符合某中特定行为的用户,进行特定的优化和分析。比如在考虑注册转化率的时候,需要区分移动端和Web端,以及美国用户和中国用户等不同场景。这样可以在渠道策略和运营策略上,有针对性地进行优化。

  (二)趋势维度

  建立趋势图表可以迅速了解市场,用户或产品特征的基本表现,便于进行迅速迭代;还可以把指标根据不同维度进行切分,定位优化点,有助于决策的实时性;

  (三)漏斗洞察

  通过漏斗分析可以从先到后的顺序还原某一用户的路径,分析每一个转化节点的转化数据;

  所有互联网产品、数据分析都离不开漏斗,无论是注册转化漏斗,还是电商下单的漏斗,需要关注的有两点。第一是关注哪一步流失最多,第二是关注流失的人都有哪些行为。

  关注注册流程的每一个步骤,可以有效定位高损耗节点。

  (四)行为轨迹

  行为轨迹是进行全量用户行为的还原。只看PV、UV这类数据,无法全面理解用户如何使用你的产品。了解用户的行为轨迹,有助于运营团队关注具体的用户体验,发现具体问题,根据用户使用习惯设计产品,投放内容;

  (五)留存分析

  留存是了解行为或行为组与回访之间的关联,留存老用户的成本要远远低于获取新用户,所以分析中的留存是非常重要的指标之一;

  除了需要关注整体用户的留存情况之外,市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度,或各类内容吸引来的注册用户回访率,产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等。

  (六)A/B测试

  A/B测试是对比不同产品设计/算法对结果的影响。

  (七)优化建模

  当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时,我们通常会使用数据挖掘的手段进行建模,预测该商业结果的产生。

  以上这几种数据分析的方法论,仅仅掌握单纯的理论是不行的。产品经理们需要将这些方法论应用到日常的数据分析工作中,融会贯通。同时学会使用优秀的数据分析工具,可以事半功倍,更好的利用数据,实现整体增长。

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