深入了解数据：探索四种常见的数据分析方法

深入了解数据:探索四种常见的数据分析方法:

简单来说,这个问题的具体内容是:

01 分析(漏斗分析)

所谓的漏斗分析,主要是指把当前的用户在产品中的核心行为进行细分,从而挖掘出各环节的内在价值,并且从这个价值中对用户进行定义和处理,最后给出用户的基本特征。

在不同的用户群体中,不同的属性会影响到不同的行为,如:决策的价值,用户等级的高低,同质化竞争者的表现等。

这里推荐两个方法:

在你对用户群的分析中,我们会发现:用户从其他行为中发现了哪些行为,哪些行为“占位”了用户,因此我们对这些行为进行了拆解,针对不同用户群体,发现他们在那些行为背后有着什么价值。

比如:数据挖掘发现,当我们发现高价值的用户,都是乐于分享的人,并且都会主动分享相关信息给自己的好友,这样就会提高整个用户群体的分享率。

在对用户群的分析中,我们会发现:哪些行为“对产品价值产生影响”,然后通过对这些影响因素的归类,我们将不同类型的用户进行关联,同时对相似的用户群进行测试,我们可以知道哪些行为对产品价值产生影响,哪些行为会让产品价值发生影响。

在我们了解了用户画像之后,接下来的工作就是对这批用户进行区分,然后针对不同用户群去制定针对性的运营策略。

根据用户画像,我们可以制定不同的运营策略,同时制定不同的运营策略。

具体策略在不同类型的用户群中,会涉及到更多的组合。因此,我们在制定策略时,一定要做精细化,避免用户画像在不同类型用户群中“撞车”。

3 、 用户标签体系的构建

当我们初步了解用户画像、用户行为之后,就需要基于用户画像,构建一套用户标签体系,我们将不同的用户标签体系,进行相应的填充,使用户标签与产品价值的数据对应,形成一个统一的标签库。

如上图所示,用户标签体系可以分为基础标签和行为标签,基础标签是包括用户注册、用户发帖、在社区发帖等行为,行为标签则是分析用户在产品内的行为。

根据我们对用户的基础标签,对用户进行更深入的画像分析,对用户进行更深层次的画像,对用户进行行为细分,进行对用户进行更深入的分析,并针对每一类用户提供不同的运营策略。

如上图所示,针对标签体系建立的方法有很多种,我们可以根据自身业务的实际情况来制定,这样可以避免我们的一些资源浪费,同时也可以减少我们盲目进行用户标签的浪费。

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