发布时间：2019-1-2 分类： 电商动态
这十种方法是我在多年来进行互联网运营分析时将使用的最经典的方法。事实上，如果这些方法充分了解，那么互联网运营分析的核心部分将得到掌握。这并不复杂。
我们从第十种方法下来，重要性和力量没有区别，但结局往往是最重要的。
方法10：链接标记的流量标记
链接标记标记流量源绝对是所有方法中最重要的。该方法不仅适用于代购源码网站的流量来源，还适用于应用下载源的监控（但后者需要满足一定的条件）。
链接标记表示tail参数被添加到流量源的链接（在链接URL上）。这些参数不仅不影响链路跳转，还指示链路所属的流量来源（理论上，流量源的属性数量不受限制）。
链接标记无法单独使用，它们必须与网络分析工具或应用分析工具配合使用。
链接标记是流量分析的基础。要认真分析流量，不仅要进行常规分析，还要进行归因分析，您需要使用链接标记方法。
方法9：转换渠道
分析转换的基本模型是转换漏斗，每个人都应该熟悉。
最常见的转换漏斗是设置最终转换达到一定目的，最典型的是实现销售，所以我们经常混淆转换和销售。然而，转换漏斗的最终转换也可以用于任何其他目的，例如每次使用app超过10分钟（会话持续时间> 10分钟）。对于成长黑客来说，建立漏斗是最常见的工作。
漏斗帮助我们解决了两个问题。首先，是否在过程中发生泄漏。如果有泄漏，我们可以在漏斗中看到它并通过进一步分析来阻止泄漏。第二，在一个过程中是否有其他过程不应该发生，造成主要转换过程的损害。
漏斗的构造非常简单，无论是网络还是应用程序，都是最好的方法之一。但漏斗的神秘面纱非常丰富。漏斗方法将与其他方法混合使用，这将很有趣。我还将在互联网数据操作过程中具体解释。
方法八：微转换
每个人都知道转换漏斗，但不是每个人都关心微转换。但是您希望转换渠道过于难以提高转化率，但微转换可以做到这一点。转换漏斗解决了转换过程中的大问题，但是大问题总是有限的。修复这些问题后，您仍需要不断优化转化。这时，你必须使用微变换。
微转换是指转换过程之外的各种元素，但也会影响转换。这些元素与用户的交互影响用户的感受并直接或间接地影响用户的决定。
例如，产品的某些图像显示不一定在转换过程中看到，但它们的存在会影响用户的购买决策吗？这些图像是微变换元素。
就个人而言，人们认为研究微观变革比研究变革更有趣。有些情况我会在课堂上告诉你。
方法7：合并类似的项目
合并类似的项目是每个人都可以轻易忽略的常用方法。我们倾向于非常重视细分，但有时我们需要了解更多的宏观表现。
结合类似的项目就是这样一种方法。作为一个例子，我问你，一个电子商务代购源码网站，所有产品页面的整体表现如何？他们的整体跳出率，停留时间，用户满意度等等如何？你能回答吗？/P>
如果我们查看每个产品页面的性能，然后将一个页面的所有数据加起来进行分析，那就太麻烦了（分析根本无法实现）。这时，我们必须合并类似的项目。
怎么合并？使用分析工具的过滤工具或查找替换功能。可以考虑丢弃不支持此功能的工具，因为这不应放在增长黑客的专业设备盒中。
合并类似项目有很多用途，例如是否要了解Web或应用程序部分（频道）的整体性能，或者您需要了解整个导航系统的使用，这是必须的。
方法六：AB测试
增长黑客不谈论AB测试是一种耻辱。
通过数据优化操作和产品的逻辑很简单——看问题，思考想法，制作原型，测试刻板印象。
例如，您在转换渠道中间发现了一个漏洞，因此您认为，商品的价格必定是错误的，因此您不想购买它。你看到了问题——漏斗，你也提出了这个想法——改变定价。
但是这个想法并不可靠，但它不是你想要出来的，它必须由真实用户使用。所以你使用AB测试，一些用户仍然看到旧的价格，一些用户看到新的价格。如果您的想法真的有效，新价格应该有更好的转换。如果是这样，新价格将固定（固定）并开始在新的转换级别运行，直到您找到需要改进的新问题。
增长黑客的主要想法之一不是做一件大而完整的事情，而是要不断地制作可以快速验证的小而精致的东西。快速验证，如何验证？主要方法是AB测试。
今天的互联网世界，由于交通红利时代的结束，对快速迭代的要求有了很大提高，这也使我们更加关注测试的力量。
在网络上进行AB测试非常简单，而且在应用程序上更加困难，但仍有很多解决方案。那些出售游戏的国外经典应用程序几乎每天都在AB中进行测试。
方法5：热图和对比热图
热图是每个人都喜欢的功能，它是用于记录用户与产品界面交互的最直观的工具。但如果你真的使用它，也许你真的没有真正使用它！
用于网络和应用分析的热图非常重要！与过去的热图相比，今天的热图大大改善了它们的功能。
在网络方面，过去已经解决的一些问题，例如仅链接的点击条件，点击位置的错位，浮动图层上的点击标记，链接的链接标记等等，现在有了很好的工具。提供了许多新的解决方法。在app方面，有两种情况。内容类的应用程序对热图的需求较弱;但是工具类的app对热图有很大的需求。前一屏幕以并行内容为主，内容动态变化，热图应用价值不高;后者尤其需要通过热图反映用户的使用习惯，并结合应用程序中其他参与的分析（应用程序内参与））来优化功能和布局设计，因此热图对他们很重要。
如果你想要很好地使用热图，一个重点是你很难通过单独使用热图来解决问题。我经常使用聚焦热图的方法。
首先，对多个热图进行对比分析，特别是点击热图（触摸热图），读取线热图和停止屏热图的对比分析;
二，热图比较分析子群体，如不同渠道，新老用户，不同时段，AB测试热图比较等。
第三，不同深度的相互作用反映了不同的热图。这种情况也值得使用热图比较功能。例如，单击热图和热图的比较。
简而言之，在分析许多用户交互时，热图只是一个神器，但热图真的比你看到的更强大！
方法4：事件跟踪
互联网运营数据分析的一个非常重要的基础是网络分析。今天将要讨论的今天的应用分析，流量分析，渠道分析和归因分析都基于代购源码网站分析。
然而，早期代购源码网站分析的一个特征是，为了记录用户在页面上的交互，只能记录一种记录，即点击http链接（点击URL）。但是，随着技术的发展，页面上不仅有http链接，页面上还有很多flash（现在必须删除flash），JavaScript的交互链接，视频播放，其他代购源码网站或应用程序的链接当用户点击这些东西时，用户不能用旧方法记录。
但是，问题存在问题，人们发明了事件跟踪来解决上述问题。事件跟踪本质上是对这些特殊交互的自定义监视，并且因为它是自定义的，所以还有更多的附加好处，即可以添加此活动的附加指令（附加到事件跟踪方法）属性的方式）。结果，这种方法更加反客户。即使有一些http链接，许多分析师也喜欢添加事件跟踪（技术上可行）以获得更多额外的监控属性描述。
随着广告的出现，由于应用程序的特殊性（屏幕很小，更强调在一个屏幕上完成交互），分析应用程序页面（实际上是应用程序的屏幕）之间跳转的重要性是不如网页上的那么好。他们之间的跳跃，但分析应用程序上的点击行为的重要性是非常大的，这使我们在分析应用内参与时，必须在很大程度上依赖于事件而在屏幕上相对较少。也就是说，在应用程序方面，事件是主要的，页面（更准确应该是屏幕）但辅助！
这也是你必须掌握这种方法的原因。
方法3：队列分析
群组分析还没有每个人都使用的翻译。有人说队列分析，有人说是世代分析，有人说是队列时间序列分析。你可以参考维基百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%98%9F%E5%88%97%E7%A0%94%E7%A9%B6，找到你觉得合适的翻译。
无论名称如何，群组分析在数据操作领域变得非常重要。原因在于随着流动经济的退却，密集的互联网运营需要对保留的特殊洞察力。队列分析的最大价值也在这里。队列分析通过比较可比较人群的保留率，找出哪些因素影响短期，中期和长期保留。
群组分析受欢迎的另一个原因是它使用简单但直观。与更繁琐的流失分析，RFM或用户群集相比，群组使用简单的图表，甚至四个操作来直接描述用户的时间段（甚至整个LTV）。保留（或失去）变化。即使是同类群组也可以帮助您做出预测。
我一直认为队列分析是反映简洁和美丽的最典型方式。
方法2：归因
每个人都没有听到归因，而且很少有好的归因。但是，考虑到人们购买东西的决定，它可能受到各种因素（数字营销媒体）的影响，例如看广告了解产品的存在，使用搜索进一步了解产品，然后看它在社交渠道上。转到此产品的公共号码，依此类推。这些因素的组合使人决心购买。
因此，在许多情况下，单个广告渠道不是为客户门打开阀门的结果，而是多个渠道一起工作的结果。
如何理解数字营销渠道之间的关系或互动？如何建立合理的数字营销渠道策略来促进这种关系？在评估渠道时，如何将归因考虑在内可以更客观地衡量？这些要求归属。
如果您是网络营销的负责人，归因分析是一种必不可少的分析方法。在我的课堂上，将有很多空间来解释这种方法。
方法1：细分
严格来说，细分不是一种方法，它是所有分析的源头。所以它应该排在第一位。
我通常的口头禅是没有细分，我宁愿死。您的分析没有细分。
有两种类型的细分，一种是在某些条件下的划分。如：停留在页面上超过30秒的访问（会话）;或者只要到北京地区的游客。实际上，它正在过滤。另一种类型是尺寸之间的交叉点。如：北京地区的新访客。也就是说，细分。
细分几乎可以帮助我们解决所有问题。例如，我们之前谈到的构建转换漏斗实际上将转换过程划分为多个步骤。交通信道的分析和评估还需要大量的分割方法。
维度之间的交集是一种细分方法，它反映了一个人的分析水平。例如，我的朋友孙伟（卡车房的数据经理），他使用用户的反馈作为事件跟踪的属性（在事件动作属性中），将其提交给GA，然后在自定义报告中，用户反馈并且用户的其他行为被交叉以查看用户具有何种反馈，他们的行为轨迹是什么，以及推测正在发生的事情。
在分析跳出率时，我们还会使用其流量来源浏览着陆页，以检查跳出率是否由着陆页或流量引起。这也是典型尺寸交叉分割的应用。
没有细分，遂宁去世了。
好的，完成了十种方法。事实上，仍然有许多可以添加。
