数据分析方法（七）-7种数据分析手段

1. 画像分群
   画像分群是聚合符合某种特定行为的用户，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。

2. 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。

   
   
   趋势维度

3. 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步骤，可以有效定位高损耗节点。

   
   
   漏斗洞察

4. 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。

   
   
   行为轨迹

5. 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用户的回访影响等。

   
   
   留存分析

6. 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。
   产品在上线过程中经常会使用A/B测试来测试产品效果，市场可以通过A/B测试来完成不同创意的测试。
   要进行A/B测试有两个必备因素：
   1）有足够的时间进行测试
   2）数据量和数据密度较高
   因为当产品流量不够大的时候，做A/B测试得到统计经果是很难的。

   
   
   A/B测试

7. 优化建模
   当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联时，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。

   
   
   优化建模
   
   

   例如：作为一家SaaS企业，当我们需要预测判断客户的付费意愿时，可以通过用户的行为数据，公司信息，用户画像等数据建立付费温度模型。用更科学的方式进行一些组合和权重，得知用户满足哪些行为之后，付费的可能性会更高。