La belle moyenne est une scène unique créée par des données, cela entraînera induire une erreur, nous devons donc maîtriser une méthode valide d'une ligne d'analyse comportementale des utilisateurs et des valeurs utilisateur de comportement, cette méthode est que cette méthode est d'analyser le groupe. groupes horaires (analyse syndicale). En fait, les données ne sont pas localisées, mais l'analyste de données n'effectue pas une analyse précise, entraînant une explication des erreurs de la présence des données!

Recherche nationale sur la recherche relative à une analyse de groupe relativement faible, toutes les activités ne connaissent pas la même analyse de groupe, mais il s'agit d'une méthode d'analyse essentielle pour chaque activité de produit. Dans le livre "Analyse de données maigre célèbre", l'âme, car l'analyse des données de test a également mentionné le contenu pertinent de la même analyse de groupe.

L'analyse de groupe est plus tôt dans le domaine de la recherche médicale, afin d'observer la manière dont les sujets différentsIl y a une différence dans le temps. En suivant différents groupes de sujets, les chercheurs pharmaceutiques peuvent observer différents règlements et traitements sur le sujet du sujet et déterminer le mode de comportement général du procès.

Donc, dans le domaine de l'opération, quel est le même groupe?

La même période est une subdivision appartenant à la population de l'utilisateur, faisant référence aux utilisateurs ayant des utilisateurs ayant des caractéristiques comportementales courantes pendant le temps prédéterminé. «Caractéristiques de comportement populaires» se réfèrent à des comportements similaires pendant une certaine période. En plus de classer les nouveaux utilisateurs à des moments différents, ils peuvent être classés comme des comportements différents, tels que "Premier achat en juin 2017", "," 2017, la fréquence utilisant le produit est réduite ","

Tor se concentre sur la différence entre les groupes de groupe au cours de la même période de la vie client.

1. Pourquoi avez-vous une analyse syndicale?
dans le processusDéveloppement de produits, nous utilisons souvent le nombre total de ventes de produits et d'utilisateurs de produits pour mesurer ce produit avec succès. Il n'existe pas de nier que ces indicateurs sont très importants, mais ils ne peuvent pas être utilisés pour mesurer avec succès le succès, et il peut probablement inclure certaines questions au besoin urgent de nous. Si l'utilisateur continue de diminuer, l'utilisateur a progressivement ralenti. En train d'analyser le comportement des utilisateurs, nous avons besoin de plus en détail de plus en détail, de sorte que nous bénéficions de la prévision exacte du développement et de l'optimisation des produits et d'améliorer les produits à temps. À travers les itérations de la version.

1, l'analyse de DOYME est la clé d'améliorer les utilisateurs de l'application

ci-dessus susmentionnés ci-dessus, le succès du produit n'est pas dans la quantité de téléchargements, mais gardez l'utilisateur à venir et souvenez-vous de l'utilisateur perdu.

Nous ne pouvons pas déterminer la situation spécifique du développement de l'applicationIl a téléchargé, car les données téléchargées à merveille de penser que cette application est saine, mais en fait, de nombreux utilisateurs ont pris quelques jours. L'analyse de groupe est la clé pour améliorer les utilisateurs.
2, cas
La première application est démarré, l'analyse de groupe est effectuée et les sept jours restants des recettes.



Demande de commerce électronique Nouvelle mémoire utilisateur retenue 7 jours
17461 Les nouveaux utilisateurs d'abord pour la première fois le 30 octobre 30.6 % de ces utilisateurs se trouvaient à nouveau sur ces utilisateurs et 12,2% mercredi, 7,9% samedi, indiquant que seule une activité dans tous les 12 utilisateurs le samedi. Utilisateur. Cela signifie également que nous avons perdu 92% des utilisateurs.

Nous devons savoir quels épisodes ont de meilleures raisons et analysent la raison. Par exemple: nous ferons ses débuts un nouvel événement marketing ce jour-là? Ou est une promotion ou une réduction? Ou libérer cNouvelles fonctionnalités de miliaire, ajoutez un tutoriel vidéo dans le produit? Nous pouvons appliquer ces stratégies de réussite à d'autres utilisateurs pour augmenter les taux d'activité et de rétention des utilisateurs. Nous pouvons également comparer la maintenance de différentes périodes:
Après le maintien de la nouvelle:
En comparant différents groupes de groupes différents, nous pouvons voir 4 jours, 7 jours, puis revenir. Utilisateur. Ces données de groupe nous permettent de comprendre les informations principales telles que l'expérience de connexion utilisateur, la qualité du produit, l'expérience utilisateur, le marché sur les produits.
Rétention à long terme:
En observant le nombre de jours d'utilisation de l'application, nous pouvons voir le stockage à long terme de chaque sympathie, au lieu de quelques jours après la journée nouvelle.
Nous pouvons savoir où se situe l'utilisateur, et vous pouvez savoir quelles sont les caractéristiques des groupes d'utilisateurs actifs. Que font-ils, donc d'une part, cela nous aide rapidementM Voir l'utilisateur cible à la nouvelle fois, nous pouvons également affecter le nouvel utilisateur, les laisser suivre le même itinéraire et devenir un utilisateur fidèle. L'analyse de la non-sensibles peut nous aider à surveiller le comportement des utilisateurs en temps réel, à mesurer la valeur utilisateur et à développer des solutions de marketing ciblées
Par exemple, nos activités, l'équipe a lancé un événement de bienvenue de 60 jours en septembre, et voulait promouvoir le développement des utilisateurs grâce à une variété de réductions et d'incitations. À travers la publicité et les médias sociaux, des milliers d'utilisateurs se développent chaque jour. 5 mois plus tard, nos utilisateurs grandissent énormes, les dirigeants sont très satisfaits de nos activités.
Surface, nous avons obtenu des objectifs de croissance des utilisateurs. Cependant, lorsque nous recherchons soigneusement les données du groupe, commençons à la valeur de la vie de l'utilisateur.Nous constaterons que les nouveaux utilisateurs de l'accueil continueront de refuser après l'opération de 2 mois et de nouveaux utilisateurs avant l'événement. En août, le taux d'achat pendant cinq mois de l'événement était plus stable.





Si nous utilisons le revenu annuel total comme indice de mesure, nous penserons à l'augmentation du revenu de la tête que de nouveau. Utilisateurs de ligne. Toutefois, les données de groupe d'utilisateurs après le démarrage indiquent qu'une fois la publicité terminée, le revenu diminuera. La baisse du revenu prouve que nous n'avons pas prolongé la fidélité de la communauté.

Comme indiqué ci-dessus, nous pouvons suivre les tendances du comportement des utilisateurs en temps réel en temps réel, sinon, nous ferons des erreurs car seules les données totales peuvent être trompeuses. En analysant la différence dans le comportement de chaque groupe, nous pouvons développer des solutions de marketing ciblées. Dans ce cas, poissonLes opérateurs doivent développer de nouvelles stratégies pour augmenter les activités des utilisateurs après deux mois.

Lundi, comment effectuer une analyse de groupe au cours de la même période?
1. Commencez par commencer
, doute que l'entreprise est la prémisse des résultats de la recherche et de l'efficacité. Le suspectage des entreprises détermine basé sur des objectifs commerciaux et des recherches sur la résolution de la résolution.

Les utilisateurs augmentent-ils le taux de conversion après avoir optimisé le produit? Le taux de perte de l'utilisateur diminue après l'amélioration du produit? Nous devons répéter et modifier ces questions pour que cela convienne aux objectifs commerciaux.

2 Taux de perte d'utilisateur et taux de conversion de l'achat final.

3, est déterminé dans le cas du groupe
, le même groupe basé sur l'utilisateur acheté dans une semaine à compter de la date du compte. Dans d'autres cas, nous pouvons identifier le même groupe de différentes manières, par exemple: applicationNG Contenu, nous pouvons compter sur les utilisateurs pour créer du contenu dans les 24 heures à compter de la date du compte.




Nous prenons également des photos d'une table de groupe typique à titre d'exemple, la direction horizontale est la journée naturelle. Aligner, verticalement pour les nouveaux utilisateurs quotidiens, les tables sont calculées tous les jours, en général, le taux de retenue éventuellement être dans un état relativement stable après une certaine journée, de la carte que nous avons, il est possible de voir que le cinquième jour, il A tendance à se stabiliser. Cela signifie que cet utilisateur est stable. Autre, si le taux de conservation a été supprimé, il y aura toujours un jour.

Regardez le portrait des données conservées. Si un produit se développe en bonne santé, ces données deviendront mieux et meilleures. Effacez ce produit, à travers la même période d'analyse des données, PM continuera d'optimiser les produits d'amélioration, l'expérience utilisateur avancée, améliorant ainsi le porte-vitesse!

Mardi, Résumé

Analyse de la non-sensibles facilitent notre profondeur d'analyser le comportement des utilisateurs et de révéler les indicateurs de mesure globaux. Au moment de l'évolution de la commercialisation et des modes actifs dynamiques, apprendre à utiliser la même période est bénéfique pour nos prévisions de revenus et de futurs produits Tendances de développement.