사용자 행동 특성, 운영상 사용자 행동은 주의가 필요한 포인트입니다. 대부분의 경우 사용자 동작에 따라 웹 사이트 또는 소프트웨어가 계속 작동할 수 있는지 여부가 결정되므로 일반적으로 사용자 행동 특성을 분석해야 합니다. 관련 내용을 살펴 보겠습니다.
사용자 동작 특성 1 사용자 동작은 사용자가 제품에 대해 생성하는 동작이며 실제로 관련 사용자 데이터로 나타납니다. 제품 관리자는 다양한 분석 방법을 사용하여 다양한 데이터를 분석하여 제품 반복 및 개발에 대한 방향을 제공합니다.
1. 사용자 동작이란 무엇입니까?
1, 사용자 동작
사용자 동작은 제품에 대한 사용자 동작입니다. 우리는 샤오밍의 사례를 사용하여 사용자의 행동을 시각화합니다.
샤오밍은 작가에 대한 정보가 기록되어 있기 때문에 저자가 정보를 발표할 때 그를 지켜보는 모든 사람에게 통지할 것이다. 샤오밍이 그 중 하나다.
샤오밍이 주목하는 것은 작가의 정보 기록이며, 행동 데이터이다. 샤오밍의 행동 데이터에는 앱 시작, 찾아보기, 아틀라스 보기, 비디오 재생, 좋아하는 것, 저자에 대한 관심 등이 포함됩니다. ...
2. 사용자 행동 데이터
사용자 행동 데이터는 매몰점을 통해 모니터링되는 몇 번이고 반복되는 행동에서 비롯됩니다 (매몰점 소개 발생). 후속 문장 에서는 매장점을 설계하는 방법에 대해 설명합니다. 일반적으로 데이터생은 매장점 설계를 완료하고, 모니터를 개발하거나 SDK 를 호출합니다. 샤오밍의 행동을 감안할 때 (다음과 같은 점이 묻혔다고 가정):
3. 사용자 행동 분석
사용자 행동 데이터에 대한 데이터 분석 및 연구를 나타냅니다.
4, 사용자 행동 분석의 역할
(1) 사용자 동작 분석을 통해 사용자가 사용하는 실제 프로세스를 복원할 수 있습니다.
Xxx 한 사람이 어느 시점에서 어떤 환경을 만들었는가 (어떤 행동 때문에)? 그가 무엇을 했는지 결과는 어떻습니까?
(2) "사용자 이해, 사용자 복원" 은 "사용자 중심" 의 첫 단계입니다. 사용자의 행동 습관과 실제 사용 경로를 자세히 알아야 제품 사용 및 채널 홍보 과정에서 발생하는 문제를 파악하고 사용자/페이지/마케팅 담당자의 전환률을 높일 수 있습니다.
(3) 사용자 행동 분석 (사례 보완 필요) 사용 가능
첫째, 혁신: 채널 분석, SEM 분석, 사용자 품질 분석,
B, 변환: 사용자 등록 변환 프로세스 증가, 제품 사용 프로세스 변환 (검색, 추천 등). ), 푸시 바디 상향 프로세스, 역 외부 리드 상향 프로세스.
C, 프로모션 활동: 사용자 체류 시간, 사용자 행동 분포,
D. 예약: 사용자 예약 분석
E. 상업화: 사용자의 역사적 행동에 따라 광고를 보여줍니다.
둘째, 사용자 행동 분석을 수행하는 방법?
1, 동작 이벤트 분석
행동 이벤트 분석은 주로 행동 이벤트, 제품에 미치는 영향 및 영향 정도를 심층적으로 연구하는 데 사용됩니다.
특정 동작에 대해 포괄적인 설명과 비교를 수행하고, 비정상적인 발생 깊이를 기준으로 각 차원을 드릴다운하여 동작 데이터 표현의 원인을 확인합니다. 예를 들어 Aauto Quicker 의 재생량이 급증하고 있다. 같은 기간 동안 역사가 발생했는지 비교 분석해 지난해/분기/지난달/지난주/어제의 데이터를 비교했다. 여러 이벤트에 대한 비교 분석. 조회수, 점찬, 댓글, 공유 사건의 데이터를 비교해서 증가했는지 확인해 보세요. 여러 사건을 비교하여 증가 현상의 범위를 확인하다. 차원에서 드릴다운: 재생량이 Aauto 의 세 부서 사용자가 소비하는 비디오에 더 빠르게 의존하므로 모니터에 의해 보고됩니다.
따라서 세 가지 측면에서 분석합니다.
감시장치가 이상합니까? Aauto 에서 더 빠르게 증가하는 페이지는 무엇입니까? 발견인가, 관심인가, 도시인가? -> 해당 페이지에서 어떤 조정이 이루어졌습니까? 배수가 증가하는지 여부 어느 부분의 사용자 집단의 재생량이 증가했습니까? 사용자의 자연 속성 (플랫폼, 성별, 나이, 지역, 학력, 모델, 소비능력) 및 행동 속성 (신규, 재방문객, 자주 활동하는 사용자) 을 상호 분석합니다. 생방송 사용자, 짧은 비디오 사용자,), 비디오 속성 (비디오 유형, 작성자 유형,) 입니다.
2. 잔류 분석
보유는 사용자가 제품을 다시 사용하는지 여부를 측정하는 지표이자 각 app 가 의존하는 지표입니다. 모든 제품의 건강 정도를 반영할 수 있으며 제품, 운영 및 권장 효과의 전체적인 표현입니다. App 가 사용자를 영원히 유지할 수 없다면, DAU 는 항상 새로운 사용자이며, 제품도 달릴 수 없고, 새로운 사용자의 비용은 말할 것도 없다.
비즈니스 특성에 부합하고 보존 프로세스를 구체화하면 데이터 보존에 더욱 유용하고 도움이 됩니다. 보유 분석을 통해 사용자가 제품에 남아 있는 이유를 분석하여 제품의 핵심 기능을 최적화하고 보유를 향상시킬 수 있습니다.
예약 유형:
사용자 보유: 사용자는 일정 기간 후에도 이 애플리케이션을 계속 사용합니다. 기능 보존: 사용자가 일정 기간 사용한 후에도 XXX 기능을 계속 사용하며 기타 기능이 변경되었습니다. 이 점에서, 이 기능은 사용자 보유에 긍정적인 영향을 미친다. 이전에 보존 분석을 쓴 문장, 여기서는 군더더기가 없다.
깔때기 분석
깔때기 분석의 본질은 변환 분석, 각 변환 단계의 전환율 측정, 전환율의 비정상적인 데이터를 통해 문제가 있는 부분을 찾아 해결하여 전체 프로세스의 완료율을 최적화하는 것입니다.
제품 초기 (시장 적응 단계): 깔때기 분석을 통해 사용자가 만지는 병목 현상을 찾아 사용자가 제품의 핵심 가치를 만질 수 있도록 돕고 MVP 가 시장과 일치하는 정도를 사실적으로 반영합니다. 제품 중기 (사용자 꾸준한 증가 단계): (1) 깔때기 분석을 통해 채널을 최적화하여 대상 그룹 사용자를 찾습니다. (2) 깔때기 분석을 통해 각 모듈의 사용자 경험 최적화 (기본 로그인 모듈, 제품 핵심 가치 모듈 (예: Tik Tok 의 게임 모듈, 타오바오의 구매 모듈 등) ); 제품 후기 (사용자 가치 출력 단계): (1) 퍼널 분석을 통해 사용자 수명 주기를 향상시킬 수 있습니다 (사용자 경험 최적화 사용자 수명 주기 향상, 사용자 커뮤니티 가치 출력 시간 간접 연장, 고부가가치 사용자 커뮤니티 손실 감소) (2) 상용화 모듈은 상품 구매 프로세스 (장바구니-주문 제출을 위한 전환 깔때기), 광고 노출 클릭 등 깔때기 분석을 통해 최적화함으로써 수명 주기 동안 단위 시간의 가치를 높일 수 있습니다.
4. 경로 분석
경로 분석은 사용자의 사용 프로세스에 따라 "명확한" 사용자의 기존 경로를 제공합니다. 경로 문제를 찾아 최적화하여 사용자가 가장 짧은 경로 내에서 제품의 핵심 가치를 경험할 수 있도록 합니다.
경로 분석을 통해 샤오밍과 같은 9 시쯤 비디오를 재생하는 사용자를 알 수 있습니다. 푸시 클릭을 통해 이들 사용자의 비율은 어느 정도인지 알 수 있습니다. 그들은 황급히 방송을 끝냈고, 다음 단계는 없었다. 이 부분의 사용자 비율은 얼마입니까? 단편화 시간을 이용해 비디오를 재생하는 장면, 특히' 갑자기 종료' 하는 장면의 경우 다음에 앱을 열 때 터미널 비디오를 열지 여부. 이 경우 최적화할 수 있는 다른 전략이 있습니까?
또한 경로 분석은 동작 경로 분석뿐만 아니라 사용자 커뮤니티 변환 분석에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 사용자를 충실한 사용자, 활성 사용자, 잠재적 손실 사용자, 유실 사용자 분석으로 바꿀 수 있습니다.
5. 사용자 그룹 분석
사용자 초상화를 이해하면 운영이 사용자를 이해하는 데 도움이 된다. 사용자 초상화의 태그 정보 (기본 속성, 사용자 선호도, 생활 습관, 사용자 행동 등) 를 기준으로 합니다. ), 사용자 그룹.
사용자 그룹화 동작 비교를 통해 제품에 대한 다양한 그룹의 피드백을 더 잘 이해하고 제품을 최적화할 수 있습니다.
남서부 지역의 로우엔드 모델이 app 를 사용할 때 붕괴 확률이 특히 높다는 사실이 밝혀졌으며, 개발로 이를 최적화하고 붕괴 확률을 낮출 수 있다. 우리는 방향 배치, 푸시 등을 할 수 있다. 다양한 사용자 집단의 행동에 따라 사용자를 개인화하여 운영을 구체화할 수 있습니다. 업계 내 비즈니스 행동 분석 제품은 기본적으로 사용자 초상화 생성 및 마크업 프로세스를 사용자 그룹의 그룹 정의에 통합하여 운영 프로세스를 줄입니다.
셋째, 사용자 행동 분석의 전체 링크
소명을 예로 들면, 매일 수만/수억 명의 사용자 행위가 발생한다. 어떻게 "이런 사람" 에 대한 "행동 분석" 을 할 수 있을까요? 자세한 로그를 집계한 다음 보다 읽기 쉬운 형식으로 표시하려면 동작 분석이 필요합니다.
매설 지점이 믿을 만하다는 것을 보장하기 위해, 데이터 에스컬레이션이 제때에 이루어지고, 행동 데이터 분석이 효과적이다. 데이터 포함 설계, 데이터 포함 개발, 데이터 보고, 데이터 모델 개발, 동작 데이터 분석 등 완벽한 사용자 행동 체계가 필요합니다. 이 과정은 또한 다방면으로 협력해야 한다. 다방면 협력에서 효율적이고 편리한 완성을 보장하고 상업적 가치를 지닌 데이터 분석 결론을 어떻게 출력할 수 있습니까? 나중에 사용자 행동 분석을 위한 관련 플랫폼을 소개하겠습니다.
사용자 행동 특성 2. 사용자 동작이란 무엇입니까?
중국에는' 천지는 우주이고, 고금을 위주로 한다' 는 옛말이 있어 시공간의 개념을 표현했다. 만약 우리가 모든 것을 철저히 연구하고 싶다면, 우리는 종종 시간과 공간의 관점에서 그것을 고려한다. 사용자 행동 분석도 예외는 아니다.
즉, 사용자 행동의 연구 내용은 시간 및 공간 차원에 따라 확장될 수 있습니다.
시간상으로 볼 때, 관리대사인 필립 코틀러의 이론에 따르면, 사용자의 행동 궤적은 수요 생성, 정보 수집, 선택 방안 비교, 구매 결정 등을 포함한다. 구매 후 행동의 5 단계. 구매 후 행동에는 습관, 체험, 만족도, 충성도가 포함됩니다.
공간적으로 사용자 행동의 요소는 5W2H 입니다. 예를 들어, 구매 단계에서 사용자의 행동을 완전히 설명하려면 이 질문에 답해야 합니다. 누구죠? 당신은 언제 할 예정입니까? 어디 (어디)? 당신은 무엇을 사고 싶습니까? 수요를 창출하는 동기는 무엇입니까 (왜)? 얼마를 살 계획입니까? 구매는 어떻게 하나요? 마찬가지로, 사용 단계도 이 7 가지 요소에서 설명할 수 있습니다.
5 단계와 7 가지 요소의 조합은 사용자 행동 분석의 연구 체계를 형성했다. 이 시스템은 사용자 행동의 연구 내용을 구체화하고 이를 바탕으로 사용자 설문에 대한 몇 가지 기본적인 질문을 제기합니다.
둘째, 왜 사용자 행동을 분석해야 하는가 (왜)?
사용자 행동을 분석하는 것은 사용자 행동의 특징을 찾아 기업의 운영을 지원하기 위한 것이다.
생각해 보세요. 사용자 행동의 특징은 무엇입니까?
Q 1: 사용자 행동이 동질입니까, 아니면 차별화됩니까?
A 1: 차이가 나서 사용자 동작이 다릅니다.
Q2: 사용자 동작이 정적입니까, 동적입니까?
A2: 동적이므로 사용자 동작이 유동적입니다.
Q3: 사용자 행동이 서로 고립되어 있습니까, 아니면 상호 영향을 줍니까?
A3: 상호 작용하기 때문에 사용자의 행동은 전염성.
차이, 이동성 및 교류성은 사용자 행동의 세 가지 두드러진 특징입니다. 그렇다면, 이러한 특징들은 어떻게 구체적으로 표현되며, 이러한 특징들은 기업의 운영에서 어떤 역할을 하는가?
여기서는 차이점만 말하고, 뒤에는 블로그에서 이동과 통신을 말할 것이다.
사용자 동작은 시간 및 공간 차원에서 5 단계와 7 개 요소로 나눌 수 있습니다. 따라서 사용자의 차이는 이 다섯 단계와 일곱 가지 요소에 나타난다. 예를 들어, 수요 생성 단계에서 사용자의 수요 동기는 다르다. 컴퓨터를 사는 것도 있고, 일을 위한 것도 있고, 공부를 위한 것도 있고, 소일거리를 위한 것도 있다. 또 다른 예로, 정보 수집 단계에서는 사용자의 정보 수집 채널이 다릅니다. 집을 사는 것도 있고, 온라인 광고를 보는 것도 있습니다. 어떤 사람들은 친구의 소개를 듣습니다. 어떤 사람은 현장에 가서 좀 수집한다.
여기에는 두 단계밖에 없다. 다른 단계에서 사용자의 다양한 성과를 알려주실 수 있나요?
사용자의 차이를 인식하면 기업의 마케팅 업무는 천편일률적이거나 난폭한 것이 아니라 시장 부문과 목표 시장 선택을 진행한 다음 대상 사용자를 대상으로 정밀 마케팅을 진행한다. 이런 정밀 마케팅은 시장 포지셔닝, 경쟁 전략 선택, 브랜드 이미지, 마케팅 포트폴리오 등 여러 방면에 나타난다.
셋째, 사용자 행동 (How) 을 분석하는 방법?
여기서는 차이점만 말하고, 뒤에는 블로그에서 이동과 통신을 말할 것이다.
앞서 사용자 행동의 차이로 인해 시장 세분화와 목표 시장 선택이 필요하다고 말씀드렸는데 어떻게 해야 하나요?
세그먼트화의 아이디어는 어느 차원에서 시장을 나누는지 보고, 세그먼트 내부에 * * * 의 특징을 부여하고, 세그먼트 사이에 개성이 있게 하는 것이다. 어느 차원에서 기업이 처한 산업의 특성을 결합해야 하는가. 예를 들어, 채소밭은 지역적 차이가 뚜렷하고, 남단북은 짜고, 동매운 서산은 지역별로 나눌 수 있다. 의류 시장에서는 성별 차이가 매우 두드러지고, 남성은 적고 정밀하다. 그리고 미녀 모델이 많기 때문에 의류 시장은 성별로 나눌 수 있다. 또한 28 원칙은 시장 세분화에도 광범위하게 적용됩니다. 즉, 사용자의 중요도에 따라 사용자를 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 중요도에 대한 평가 지표는 규모, 종합 실력, 업계 영향력, 기업에 대한 기여율, 유사 제품의 총 투자 등 다양하다.
시장을 여러 부문으로 나눈 후 기업은 목표 시장 선택의 문제에 직면해 있다. 목표 시장은 어떻게 선택합니까? 이것은 그룹 의사 결정 과정입니다. 대상 시장을 선택할 때 기업의 관리자와 주요 마케팅 담당자가 함께 앉아 결정을 논의해야 하는 경우가 많습니다. 토론 5 단계가 있습니다 * * *
지표 선택의 첫 번째 단계는 기업 자체의 실제 상황과 결합해야 한다. 예를 들어, 저는 대기업이고, 규모의 경제는 제 장점입니다. 그래서 시장 규모는 제가 선택한 중요한 지표입니다. 저는 중소기업입니다. 치열한 경쟁에 더욱 집중해야 합니다. 경쟁이 너무 치열해서 반드시 살아남을 수 있는 것은 아닙니다. 그래서 경쟁의 강도는 내가 선택한 중요한 지표이다.
2 단계와 3 단계 우선 순위와 채점 지표를 결정하는 방법은 야옹' 누가 신참이 데이터를 분석하지 않는다고 하는가' 의 가중치 결정 방법을 참고한다.
4 단계의 종합 점수는 2 단계와 3 단계 결과의 가중 평균입니다.
다섯 번째 단계는 목표 시장을 선택하는 것입니다. 가로좌표와 세로좌표는 기업 적응성과 시장 흡인력이 될 수 있으며, 4 사분면에서 각 부문 시장의 위치를 파악할 수 있습니다.
몇 년 동안의 빠른 발전을 거쳐 cmnet 시장의 성장이 현저히 둔화되어 인구배당이 점차 사라지고 있다. 모바일 인터넷은 이미 후반전에 접어들면서 시장 경쟁이 점차 증분 사용자 경쟁에서 재고 사용자 경쟁으로 바뀌었다. 한편, 트래픽 배당이 사라지면서 데이터 배당 시대가 도래하면서 프로세스 중심 기업은 데이터 중심 디지털 회사로 전환하고 있습니다. 경쟁은 이미 동종업계에서 다른 업종으로 확산되고, 사용자를 따르고, 사용자의 교차 시나리오 요구를 충족시키는 것은 데이터 배당 시대의 핵심 호소가 될 것이다.
디지털 변환이 되돌릴 수 없다면 사용자에 대한 세밀한 운영은 디지털 변환의 지지점 중 하나가 될 것입니다. 사용자의 세밀한 운영을 실현하기 위해서는 사용자 행동에 대한 분석이 필수적이다. 예를 들어, 웹 사이트, app 등의 채널에서 사용자 행동 데이터를 수집하고, 얻은 사용자 행동 데이터에 대한 다차원, 다각적 비교 분석을 수행하여 고객이 효율성 향상을 얻고, 제품 서비스 및 사용자 경험을 최적화하고, 데이터 중심 비즈니스의 지속적인 성장을 유도할 수 있도록 합니다.
그러나 현재 이 목표를 달성하는 데는 아직 일정한 차이가 있다. 일상적인 업무 분담이 다르기 때문에, 한 방면의 데이터에만 집중하는 것만으로는 분명히 충분하지 않다. 제품 운행 상황을 전면적으로 이해할 수 없고, 효과적인 분석과 건의를 하는 것은 말할 것도 없다.
현재 상황은 회사에서 업무 부서가 데이터를 보기 위해 먼저 자신의 데이터 수요를 제시하는 것이다. 이때 기술자나 데이터 분석가를 찾아 필요에 따라 SQL 을 쓰고, 데이터를 체크 아웃하고, 분석을 위해 데이터 분석가에게 넘겨주고, 해당 보고서를 작성한 다음 업무 부서에 보내 검토해야 한다. 전체 프로세스를 완료하는 데 3 ~ 5 일이 걸리지 않으며 데이터 분석의 적시성이 크게 떨어집니다.
기업은 사용자 행동 분석 도구를 사용하여 제품, 운영, 시장, 데이터 등의 업무 부서에서 데이터 분석을 용이하게 할 수 있으며, 기술 부서가 매일 직면하는 단편적인 요구 사항을 줄이고 데이터 웨어하우스 구축과 같은 핵심 업무에 더 많은 노력을 집중할 수 있습니다.
제품 개발 또는 제품 운영을 할 때 일반적으로 사용자 행동 분석을 수행하고 데이터 지원을 제공하는 타사 도구가 필요합니다. 그래서 무료 제품의 평가판이 여러분의 초기 선택 도구의 필수 수단이 되었습니다. 현재 시중에 나와 있는 사용자 분석 도구에 대한 명확한 이해를 돕기 위해 다양한 도구를 사용해 본 후 데이터 액세스, 데이터 분석, 보안, 확장 등에 대한 종합적인 분석을 실시했습니다.
많은 사람들이 시장에 무료 사용자 행동 분석 도구가 있는지 묻고 있습니다. 대답은' 예' 입니다! 그러나 각 가정마다 고유한 특징이 있다. 국외에서 유명한 사용자 행동 데이터 분석 도구는 구글 분석 (이하 GA), Mixpanel, 국내에는 바이두 통계, 관이방주 Argo, 유니언, TalkingData 무료 버전 (이하 TD 무료 버전) 이 있다.
0 1, 데이터 액세스
데이터 액세스에 대해 가장 먼저 설명해야 할 것은 여러 제품의 데이터 모델 차이입니다.
GA 와 바이두 통계는 전통적인 PC 인터넷 시대에 탄생했으며 모두 전통적인 PV (페이지 브라우징) 와 사용자 세션을 기반으로 합니다. 그 중 GA 는 여러 해 동안 진화해 왔으며, 이벤트 분석 및 사용자 정의 속성에 대한 내용을 추가했지만, 본질적으로 주로 페이지 클래스에 서비스를 제공하는 제품입니다. 바이두 통계는 여전히 페이지와 세션 통계만 지원합니다.
모바일 인터넷 시대가 도래함에 따라 사용자의 행동 접촉이 점점 많아지고 있으며, 과거에는 페이지와 세션을 중심으로 수집할 수 있는 구조화된 데이터의 세분성이 부족하여 페이지와 세션 모델이 더 이상 적용되지 않았습니다. 따라서 "사용자+이벤트" 기반 모델이 생겨났으며, 분석 시 분석이 필요한 이벤트를 완전히 독립적으로 정의하여 서로 다른 속성 차원에서 상호 분석할 수 있습니다. 새롭게 선보이는 관이방주 아르고, Mixpanel, 우맹, TalkingData 등 무료 버전은 모두' 사용자+사건' 모델을 채택하고 있다.
매장점의 경우 현재 매장점의 도구와 방법에 따라 코드 매장점, 시각적 매장점, 전체 매장점 세 가지로 나눌 수 있습니다. 우리는 어떤 방식이 다른 종류를 짓밟을 수 있는지 말하지 않았다. 각 방식마다 단점이 있기 때문이다. 우리는 또한 다양한 구체적인 매장 방법의 분류와 장단점을 비교했다.
시중에 나와 있는 몇 가지 무료 데이터 분석 제품에 대한 데이터 액세스 비교를 살펴보겠습니다. GA 와 Mixpanel 은 모두 외국 제품이기 때문에 데이터 수집의 규칙은 모두 iOS 와 Android 에 적응하는 설계 사양이지만, 국내 개발자는 종종 이러한 설계 사양을 무시하고 제품을 개발하는 반면, GA 와 Mixpanel 은 국내 제품의 특징에 따라 자체 데이터 수집을 최적화하지 않기 때문에 데이터 수집의 정확성이 영향을 받을 수 있습니다.
또한 Mixpanel 과 Guanyi 방주 Argo 의 데이터 수집 SDK 는 소스 코드를 개방하여 데이터 수집 보안에 대한 기업의 우려를 어느 정도 해소할 수 있다는 점도 언급해야 합니다.
02, 데이터 분석
데이터 분석은 사용자 행동 분석 도구의 핵심입니다. 바이두 통계를 제외한 몇 가지 제품은 사용자 행동 데이터 분석의 기본 요구 사항을 충족시킬 수 있지만 기능은 다릅니다. 구체적인 비교는 아래 표에 나와 있다.
분석 모델의 풍부함으로 볼 때, Mixpanle 과 Guanyi 방주 Argo 는 기능이 가장 강하여 일가의 싸움이라고 할 수 있다. 유일한 유감스럽게도, 관이의 방주 Argo 는 현재 열도분석을 지원하지 않는다. 예를 들어, 가장 일반적으로 사용되는 "이벤트 분석" 기능은 PV, UV 등에서 분석할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 속성 값에 따라 구체적인 지표를 설정하여 다른 차원에 따라 비교하는 것이 매우 강력합니다.
데이터 정확도로 볼 때, GA 는 알고리즘의 엄격함이 가장 좋지만, 사용자 또는 이벤트가 크면 샘플링 분석이 수행되어 데이터의 정확성에 영향을 줄 수 있으며, Mixpanel 의 무료 버전도 이와 비슷한 문제를 안고 있습니다. 관이방주 Argo 는 이와 관련하여 초급 실시간 데이터 분석, 사용자 정의 지표, 다차원 다중 인구 지표 비교, 군중 교차 분석, 지능형 분석, 실시간 데이터 전송, 임시 데이터 분석을 지원하여 눈길을 끈다.
데이터 관리, 프로젝트 관리, 권한 관리 등 일반적인 관리 기능을 보면 친숙한 지원을 제공하는 몇 가지 도구가 있습니다. 하지만 유맹+만이 휴대전화 앱을 제공하여 휴대전화를 통해 언제든지 모니터링된 데이터를 볼 수 있다. 관이 방주 알고는 모바일 브라우저를 통해 데이터 간판에 액세스하고 볼 수 있도록 지원합니다.
또한 방주 Argo 의 사용자 조작 및 터치 기능에 대해서도 언급할 만하다. 현재 Guan Yi 방주 Argo 는 사용자 분석 및 그룹화를 완료한 후 메일, 문자 메시지, 메시지 푸시 등 다양한 방식으로 대상 사용자에게 접근할 수 있으며 UTM 추적 매개변수 추적 광고를 구성할 수 있습니다.
03, 보안 및 확장성
엔터프라이즈급 제품은 데이터 보안 및 확장성에 대한 사전 고려가 필요하며, 몇 가지 제품도 각각 중점을 두고 있습니다. 구체적인 쌍은 아래 표에 나와 있습니다.
(그림을 클릭하면 또렷하고 큰 그림을 볼 수 있다)
SaaS 서비스는 GA 무료 버전과 Mixpanel 에서 모두 제공되지만 서버가 해외에 있기 때문에 국내 안정성과 갱신 속도에 영향을 줄 수 있습니다. 바이두 통계, 동맹통계, TD 무료판은 기본적으로 SaaS 서비스입니다. 관이방주 Argo 는 설치 패키지를 제공하며, 기업이 자체적으로 배치할 수 있습니다. 만약 데이터 안전에 대한 우려가 있다면, 관이의 방주 아르고는 좋은 선택이다. 서비스 방면에서 GA 와 관이방주 Argo 를 제외한 다른 제품들은 완벽한 사용자 서비스 지원이 없다.
요약
이에 비해 새로 출시된 관이방주 Argo 는 데이터 수집 및 데이터 분석 기능 측면에서 제품 데이터 및 사용자 행동 데이터 분석의 요구를 충족하고 전용 원스톱 사용자 운영 및 사용자 액세스를 제공합니다. 관이방주 Argo 는 국내의 다른 무료 도구 제품에 비해 입도, 분석 모델의 포괄성, 시스템 성능 등에서 모두 우수하다.
목적: 대부분의 성장팀과 창업팀은 시장과 운영예산이 빠듯해서 투입된 모든 페니가 언제 다시 환산될 수 있는지 알고 싶어 한다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 창업, 창업, 창업, 창업, 창업, 창업) 완전한 데이터 분석 플랫폼을 구축하는 데는 분명 많은 노력이 필요할 것이다. 보다 포괄적인 사용자 분석 및 운영 분석 도구의 무료 개방을 통해 기업이 시장 운영에서 우회하는 것을 방지할 수 있습니다. 또한 팀을 해방시키고, 비즈니스에 더 집중하고, 마케팅 효율성을 높이고, 반복 제품을 최적화하고, 사용자 행동 분석을 통해 더 많은 사용자를 확보하고, 실제로 데이터를 사용하여 비즈니스를 유도하고 구동할 수 있습니다.
마지막으로 선발 과정에서 관이의 방주에 있는 아르고 지역사회에서 교류하는 느낌이 좋았다. 현재 시중에는 많은 무료 도구 제품이 있지만, 실제로 자신의 기술 서비스 커뮤니티를 형성하는 것은 많지 않다. 나는 그들이 미래에 이 공동체를 더 잘 할 수 있을 것이라고 믿는다. 마치 샤오미가 MIUI 를 공동체로 운영하는 것처럼, 광대한 기술집과 데이터 애호가들에게 현기, PK, 서로 돕는 동그라미를 제공할 수 있을 것이다.