CPDA|产品运营经常用到的几种数据分析方法

产品运营的数据分析是最务实的，哪些些工具和方法能怎样优化转化率？哪些能真正带来业务和效率提升？

今天，小编来给大家分享产品运营经常用到的几种数据分析方法，希望对大家有所帮助。

用户分群

针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，是我们常常讲到的用户分群（segmentation ）的手段。
我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，创建该群体用户的画像。

转化漏斗

绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。
通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。
其中，我们往往关注三个要点：
第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少？
第二，每一步的转化率是多少？
第三，哪一步流失最多，原因在什么地方？流失的用户符合哪些特征？

行为轨迹

关注行为轨迹，是为了真实了解用户行为。数据指标本身往往只是真实情况的抽象，例如，网站分析如果只看访问用户量（UV）和页面访问量（PV）这类指标，断然是无法全面理解用户如何使用你的产品。通过大数据手段，还原用户的行为轨迹，有助于增长团队关注用户的实际体验、发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品、投放内容。

留存分析

在人口红利逐渐消褪的时代，留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。
每一款产品，每一项服务，都应该核心关注用户的留存，确保做实每一个客户。
我们可以通过数据分析理解留存情况，也可以通过分析用户行为或行为组与回访之间的关联，找到提升留存的方法。
我们常常说，不能度量，就无法增长，数据分析对于企业商业价值的提升有着至关重要的作用。

当然，仅仅掌握单纯的理论还远远不够，实践出真知。数据分析的方法大家不妨在自己日常工作中，有分析相关项目里尝试使用，相信可以事半功倍，创造更多商业价值。

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