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升级   77.89% TA的每日心情 | 慵懒 2015-5-4 09:09 |
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签到天数: 16 天 [LV.4]偶尔看看III
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ps:po主的数据经验主要来自移动app的数据分析,网站的情况不太清楚哇~4 Z$ R9 |: d. o* ?9 t5 U" S4 R
( m3 m. g1 h4 t9 Y5 b一、看整体看趋势,了解用户去留。# Q* V! T+ t, u8 Q- n, B
看什么:6 y/ ]1 \( Q. w2 O+ a8 r* F
一般的app数据监控都会有页面访问量的pv、uv的数据,详细一点的会区分一下新用户,回访用户。我一般以2星期为一个时间段看下某个页面的用户的访问趋势。还会看一下pv/uv的趋势。如果还有精力的话会看下该页面的uv/整体app的uv的趋势。' G& q! `+ B' R) v9 l2 }4 C) z
看出啥名堂:- \7 h/ a% x8 v% T S! B
1)如果看到某页面的uv量有明显的上升或者下降趋势,说明该页面可能有问题出现,此时需要大家对比一下app整体的访问量曲线,如果趋势是不一致的那么就可以确定是这个页面出现问题啦。. ^& d5 e+ s8 ]
2)pv/uv的值如果很大说明用户会多次访问该页面。要根据这个app页面的性质来判断pv/uv值是大好还是小好啦。如果发现这个值不恰当的偏大,可以看看来源页面来简单确定下原因。9 s+ j5 W2 e+ s, f/ p2 A8 k
3)页面的uv/整体app的uv的走势如果持续降低,可能说明大家对这个页面失去兴趣回访率很低。) E6 V( ~3 ~, ?9 p
总之,看看大趋势可以帮你及时发现问题,制定改进目标。
1 J' g% K5 x5 N% U; V啥时候看:9 l2 c9 {3 u; b! v: w# K E! m
1)app升级后4~5天后,因为升级阶段数据量小且不稳定容易下错误的判断。
* }8 U# @5 x* Z$ W) _; A( X2)上了新功能、新优化的时候看。# P2 s" `/ ] p* ^7 _
3)避开运营活动期看,运营活动的数据不是正常数据。但是可以观察运营活动前和后的对比看活动效果。* |1 R9 e) C% R4 M0 s
$ ]/ J& ?' Q, M! A
二、看页面点击,了解用户关注什么。(有时候点击量可以是你的kpi)
8 @$ z. f- c2 Y8 j V' ~看什么:
- Z6 B) M" H% S1 m5 K7 o如果你的app数据监控对关键页点击面做了埋点,那么你就可以看看用户都在页面里点击了什么。首先是整个页面的横向比较,每个埋点的uv/页面访问uv。然后是每个埋点的各自情况,埋点pv/uv。最后有精力的话可以看看每个埋点uv/页面访问uv的2周趋势。: b4 Z+ N+ h; ?* k+ J; s9 n) n% H
看出啥名堂:+ l( l& w: Y' a+ Z, v7 j
1)根据点击的多少来判断下信息布局是不是合理,也可以对用户点击多的部分多下功夫做优化。% ^2 N2 P, z& f) m& | k- P7 n
2)点击多不一定好,点击少不一定不好,请认真分析。举个栗子:一个列表页面80%的用户点击进入看详情,那么是不是有些内容应该在列表中就展现出来我们却放在了详情里?% j* I7 l6 Z; S! U) N
3)如果是表单页面,那么就可以看出来用户在哪一步放弃操作(某一步uv值/页面uv值骤降);或者遇到困难(比如此处的点击pv/uv值很高)。8 Y2 L6 h# E$ J
啥时候看:
7 B q& T5 P W1)想要对产品功能、信息结构作优化的时候看,说不定能给你点小灵感。
7 Q: D% M" V( E5 g2 [2)发现页面的pv、uv大趋势有问题,来看看能否发现问题所在。5 z( Q. A/ y0 N! t( a
% |* Y' g! b" n0 c% y3 ~三、看流失率(功能性的app). p8 ?9 [' U5 K1 _- }- N
看什么:
- x7 v5 @! c. Y' G大部分的app数据监控对流程的流失率都通过页面漏斗的方式展现了,对每一步骤流失掉多少用户,用户的流失去向都有清晰明了的统计。尴尬的是流失率往往出现在第一步,而且很多用户只是进来看了一眼就再没来过。所以流失率的数据建议可以做更详细的数据筛选,比如增加新、老用户的纬度。
" c0 E2 |, E6 v, u看出啥名堂:- A: B/ n/ N2 N# ^
1)找到关键流失步骤。% S4 ^' W. v& ?5 L; D. ^
2)分析页面流失的原因,比如直接返回啦,跳转到别处啦,还是报错结束流程啦等等。/ Z" M5 ]2 B1 t5 m+ A3 k# f, n B
3)看页面点击情况,分析用户止步于哪一步。(参看上文中的二、3))
* B! b0 L: s$ `& Z" ^啥时候看:6 ]0 I; d, s. T2 D* u2 R' ]5 t
1)要提高功能转化率的时候看。/ m3 D( g& v6 I2 V0 ?
2)制定自己的kpi之前看,哈哈你懂的。1 F8 N: r$ p) U: @* b y$ S- q* S
/ V2 D4 r" |3 z
四、多从几个纬度做筛选,把数据看的更分明。
7 V. T j% R6 _ f/ `2 _8 o" M: O粗略看到的数据可能会把一些特殊类别的用户问题湮灭掉,所以多几个纬度作数据筛选可能会把问题看的更清楚。大部分数据监控系统在这点上都做的不够细致,一般需要提需求给BI同学帮忙清洗数据。以下是常用的几个纬度。
# |/ l) S: z% m# p% T6 N6 e2 k0 w1)新用户、回访用户,还可以更细致点比如1月内访问3次以上的用户。8 `# p% j) s/ Z. v- J4 j
2)按用户的性质分:比如买家用户、卖家用户;浏览型用户、内容贡献型用户等等
) m8 n4 T5 y' W, h4 F7 B- A2 f4 k; Z% N$ L; F( @3 M/ R
五、花边数据,帮你了解用户,但对于体验优化意义不大。
' @! V- Z, h1 b: j3 P这类数据包括:用户城市分布、用户使用的网络环境、用户访问时段分布、用户使用设备分辨率分配。
# z/ }8 z1 ]8 c, \1 Z0 }. k1 K! g/ N- H这些数据可以帮你大概了解使用你app的用户,但我发现大部分app的这类数据情况都挺类似的。之前还专门对高峰访问时段的用户做过电访没有发现类型化的用户。
1 n5 U8 d! \0 g. R; p- ]1 k! s花边数据中我比较感兴趣的是用户年龄,但是大部分app的数据中看不到这个值。
+ k) o& e* b% y4 b1 P
3 N- I/ u' m9 o; M# E最后要说别太迷信数据,创新的点子也往往不是来自数据~
' `0 X6 F' n3 S1 U4 I7 u- P' D% a& E! x! N2 n; B
名词解释:
4 A5 c+ m, t8 F$ l9 spv:页面访问次数
- s S7 p$ t2 C1 m; |uv:页面独立访客人数9 |6 A- i' I/ E2 p8 L
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zan
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