1. 추세 분석
일반적으로 클릭률, GMV, 방문자 수 등 핵심 지표를 장기적으로 추적하는 데 가장 간단하고 일반적인 데이터 분석 방법이 사용됩니다. 활성 사용자. 데이터의 추세 변화, 주기성이 있는지, 전환점이 있는지 등을 확인하고 그 이유를 분석할 수 있습니다.
2. 다차원 분해
즉, 데이터를 다양한 차원으로 분해하여 더욱 정제된 데이터 통찰력을 얻습니다. 예를 들어 웹 사이트 유지 관리에 대한 데이터 분석은 지역, 액세스 소스, 장치, 브라우저 등과 같은 차원으로 세분화될 수 있습니다.
3. 사용자 그룹화
특정 행동이나 배경 정보를 충족하는 사용자에 대해 구체적인 최적화 및 분석을 수행하고, 다차원적, 다지표를 그룹화 조건으로 활용하여 타겟팅합니다. 공급망을 개선하고 공급망의 안정성을 향상시킵니다.
4. 유입경로 분석
알려진 전환 경로에 따라 유입경로 모델을 사용하여 전체 및 각 단계 전환 상황을 분석합니다. 예를 들어, 퍼널 차트를 사용하여 웹사이트의 주요 경로 전환율을 분석하면 사용자의 최종 전환율뿐만 아니라 각 노드의 전환율도 확인할 수 있습니다.
5. 리텐션 분석
리텐션 분석은 사용자 참여/활동 수준을 분석하는 데 사용되는 분석 모델입니다. 리텐션을 측정하는 일반적인 지표로는 익일 리텐션율, 7일 리텐션율, 30일 리텐션율 등이 있습니다.
6. A/B 테스트
A/B 테스트는 두 가지 계획을 채택하여 목표를 달성하는 것으로 실험을 통해 두 계획의 데이터 효과를 관찰합니다. 두 세트의 계획이 좋은지 나쁜지 판단하려면 합리적인 그룹 샘플 선택, 데이터 지표 모니터링, 이벤트 후 데이터 분석 및 다양한 계획 평가가 필요합니다.
7. 비교 분석
수평적 비교(자신과의 비교)와 수직적 비교(타인과의 비교)로 나누어지며, 대표적인 비교로는 A/B 테스트와 A/B가 있습니다. 테스트의 핵심은 두 그룹에 단일 변수가 하나만 있고 다른 조건이 일관되게 유지되는지 확인하는 것입니다.
8. 교차 분석
교차 분석 방법은 여러 차원의 비교 분석을 교차 제시하고 여러 각도에서 결합 분석을 수행하여 탐색할 가장 관련성이 높은 차원을 찾는 것입니다. 데이터 변경 이유.