
怎样建立数据分析的思路?
真正的数据分析不在于数据本身,而在于数据分析师的分析能力的概述 ;数据是参照物,是标杆,只有分析才是行为,是改变;那么如何分析,综合上面两个举例,已经可以很清晰的看到立体式分析。
立体式分析,也就是维度分析; 产品数据的发掘不应该仅仅拘泥于产品 ;大环境下的娱乐产物必须综合产品、市场、用户进行不同切入点分析;要知道, 数据分析是基于商业目的,而商业离不开用户和市场 ;说白了就是结合不同维度进行有目的的数据收集、整理、加过和分析,他的存在价值就是通过数据提取有价值的信息去优化产品从而拉更多人.
那么如何分析,大致思路又是如何?
[为什么分析?]
首先,你得知道为什么分析?付费同比、环比波动较大?
[分析目标是谁?]
数据波动,目标是谁?付费总额波动,付费用户数据如何?
[想达到什么效果?]
通过分析付费用户,找到问题,解决问题从而提升收入?
[需要什么?]
想做出分析,需要什么?付费总额,付费人数?付费次数?付费人数各等级占比?
[如何采集?]
直接数据库调取?或者交给程序猿导出?
[如何整理?]
数据出来,如何整理付费等级、付费次数报表?
[如何分析?]
整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?用户资源是否饱和?市场其他明星产品充值活动更具吸引力?产品付费系统是否出现问题,是否失去新鲜感?
[如何展现?]
找准问题,老付费用户流失了很多,低端付费转化低;很多是多少?转化低是什么概念?如何用图表表现?
[如何输出?]
找准问题,如何输出;如何将这份知识报表转换为产品商业价值体系;如何说服程序?如何说服策划?如何具体执行?如何将知识转换为生产力?
上述是比较系统的分析思路,细化而言;对于数据分析,又需要我们根据不同人群建立不同的用户模型;例如流失模型、流失特征;充值模型等等。
接下来我们再综合AARRR模型分解一些较为常见的数据:
Acquisition(获取)、Activation(活跃)、Retention(留存)、Revenue(收益)、Refer(传播)
日新增用户数: DNU;每日注册并登陆游戏用户数,主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。
一次会话用户: DOSU;新登用户中只有一次会话的用户,主要衡量渠道推广质量如何,产品初始转化情况,用户导入障碍点检查。
日活跃用户: DAU;每日登陆过游戏的用户数,主要衡量核心用户规模,用户整体趋势随产品周期阶段变化,细分可概括新用户转化、老用户活跃与流失情况。
周/月活跃用户: WAU、MAU;截止统计日,周/月登陆游戏用户数,主要衡量周期用户规模,产品粘性,以及产品生命周期性的数据趋势表现。
用户活跃度: DAU/MAU;主要衡量用户粘度,通过公式计算用户游戏参与度,人气发展趋势,以及用户活跃天数统计。
留存: 次日、三日、七日、双周、月留存;表现不同时期,用户对游戏的适应性,评估渠道用户质量;衡量用户对游戏黏性。
付费率: PUR,统计时间内,付费用户占活跃用户比例;主要衡量产品付费引导是否合理,付费点是否吸引人;付费活动是否引导用户付费倾向,付费转化是否达到预期。
活跃付费用户数: APA;统计时间内,成功付费用户数,主要衡量产品付费用户规模,付费用户构成,付费体系稳定性如何。
每活跃用户平均收益: ARPU;统计时间内,活跃用户对游戏产生的人均收入,主要衡量不同渠道的用户质量,游戏收益,以及活跃用户与人均贡献关系。
每付费用户平均收益: ARPPU;统计时间内,付费用户对游戏产生的平均收入,主要衡量游戏付费用户的付费水平,整体付费趋势,以及不同付费用户有何特征。
平均生命周期: TV;统计周期内,用户平均游戏会话时长,主要衡量产品粘性,用户活跃度情况。
生命周期价值: LTV;用户在生命周期内,为游戏贡献价值;主要衡量用户群与渠道的利润贡献,用户在游戏中的价值表现。
用户获取成本: CAC;用户获取成本,主要衡量获取有效用户的成本,便于渠道选择,市场投放。
投入产出比: ROI;投入与产出关系对比,主要衡量产品推广盈利/亏损状态,筛选推广渠道,分析每个渠道的流量变现能力,实时分析,衡量渠道付费流量获取的边际效应,拿捏投入力度,结合其他数据(新增、流失、留存、付费等)调整游戏,进行流量转化与梳理。
以上是关于数据的一些概括, 对于数据分析,需要我们以理性的眼光对待 ;因为各家对相关数据定义不同,算法不同; 在对数据进行分析时需要我们看清分析误区,综合其他数据进行分析,根据自己的数据分析思路制定相应的分析方案,切不可盲目分析,粗暴分析。
最后值得注意的是精细化的运营数据分析工作,思维不能乱,思维乱了,全盘皆乱;这时候的数据分析也无法提供正确的考量价值,如果觉得数据分析毫无头绪,杂乱无章;冷静下来,理顺思路,有大概的数据构思之后再做行动;只有这样才能培养自己严谨的逻辑分析能力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
2025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-06-052025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-05-27CDA数据分析师证书考试体系(更新于2025年05月22日)
2025-05-26解码数据基因:从数字敏感度到逻辑思维 每当看到超市货架上商品的排列变化,你是否会联想到背后的销售数据波动?三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中,我们将探讨 AI 为何能够加速数据分析、如何在每个步骤中实现数据分析自动化以及使用哪些工具。 数据分析中的AI是什么 ...
2025-05-20当数据遇见人生:我的第一个分析项目 记得三年前接手第一个数据分析项目时,我面对Excel里密密麻麻的销售数据手足无措。那些跳动 ...
2025-05-20在数字化运营的时代,企业每天都在产生海量数据:用户点击行为、商品销售记录、广告投放反馈…… 这些数据就像散落的拼图,而相 ...
2025-05-19在当今数字化营销时代,小红书作为国内领先的社交电商平台,其销售数据蕴含着巨大的商业价值。通过对小红书销售数据的深入分析, ...
2025-05-16Excel作为最常用的数据分析工具,有没有什么工具可以帮助我们快速地使用excel表格,只要轻松几步甚至输入几项指令就能搞定呢? ...
2025-05-15数据,如同无形的燃料,驱动着现代社会的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据,到制造业的传感器、金融交易 ...
2025-05-15大数据是什么_数据分析师培训 其实,现在的大数据指的并不仅仅是海量数据,更准确而言是对大数据分析的方法。传统的数 ...
2025-05-14CDA持证人简介: 万木,CDA L1持证人,某电商中厂BI工程师 ,5年数据经验1年BI内训师,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-05-13CDA持证人简介: 王明月 ,CDA 数据分析师二级持证人,2年数据产品工作经验,管理学博士在读。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持证人简介: 杨贞玺 ,CDA一级持证人,郑州大学情报学硕士研究生,某上市公司数据分析师。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持证人简介 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度、美团、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做数据分析的小伙伴,都接到过一些高阶的数据分析需求,实现的过程需要用到一些数据获取,数据清洗转换,建模方法等,这 ...
2025-05-06以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持证人简介: 邱立峰 CDA 数据分析师二级持证人,数字化转型专家,数据治理专家,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-04-29CDA持证人简介: 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度,美团,阿里等 ...
2025-04-28CDA持证人简介: 居瑜 ,CDA一级持证人国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-27