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    网站数据分析:基于用户细分的比较分析

    日期:2016/9/14 人气:769631
    导读: 从网站的用户层面,咱们依据用户拜访的做法特征将用户细分红各种类型,由于用户做法各异,做法核算目标各异,剖析的视点各异,所以假如要对用户做细 分,能够从许多视点依据各种规矩完成各种不一样的分类,看到过有些数据剖析陈述做了各种用户的细分,各种用户做法的剖析,再联系别的各种维度,看上去内容绝 对满足丰厚,但很难了解这些剖析成果究竟是为了阐明啥疑问,或许作为一个咨询陈述反映当时全体的趋势和用户特征的确合适

    从网站的用户层面,咱们依据用户拜访的做法特征将用户细分红各种类型,由于用户做法各异,做法核算目标各异,剖析的视点各异,所以假如要对用户做细 分,能够从许多视点依据各种规矩完成各种不一样的分类,看到过有些数据剖析陈述做了各种用户的细分,各种用户做法的剖析,再联系别的各种维度,看上去内容绝 对满足丰厚,但很难了解这些剖析成果究竟是为了阐明啥疑问,或许作为一个咨询陈述反映当时全体的趋势和用户特征的确合适,但假如真的要让数据剖析的成果 能够引导咱们去做些啥,仍是要在做用户细分前断定剖析的意图,清晰事务层面的需求。

      已然要做依据用户细分的对比剖析,天然是为了清晰某些用户分类集体的做法特征与别的用户集体的区别。这儿主要从辅导内容层面的调整为导向,经过对比各用户细分集体对内容需求的区别,优化内容运营,将优异的内容或许契合用户偏好的内容推荐给相应的用户。

      已然是依据用户细分,首要清晰用户的细分规矩,这儿举例3类细分:丢失用户与留存用户、新用户与老用户、单次采购用户和二次采购用户,依据这3类细分,对每个分类的用户采购产品进行对比剖析,清晰哪些产品愈加契合用户的预期。

      丢失用户和留存用户对比

      当然,要区别丢失用户和留存用户,首要有必要对用户丢失有一个清晰的界说,关于丢失用户的界说能够参考博客之前的文章——网站的活跃用户与丢失用户。有 了界说咱们就能够做核算和细分了,仍是以电子商务网站为例,电商网站的内容即是产品,咱们依据每个产品核算采购这些产品的用户中采购后形成丢失的用户比 例,如下:

      这儿的目标界说应该对比清晰,每个产品的丢失用户份额应该是采购该产品后丢失的用户数在一切采购该产品的用户中的占比,但只知道每个产品的丢失用户比 例无法评估这个产品是不是对用户保存有推进作用,或许在必定程度上形成了用户的丢失,只有经过与整体水平的对比才能得出相应的定论。所以这儿需求要点解释的 是“与整体对比”这个数值是怎样核算的到的,这儿的百分比不是直接相减的成果,而是一个区别的起伏表现,这儿假定整体用户丢失率为56%,那么以A产品为 例,与整体对比的成果是:( 58.13% – 56% ) / 56% = 3.80% ,运用相同的核算办法也能够得到别的产品与整体对比的区别起伏。终究即是展示,在Excel里边经过“条件格局”里边的数据条功用能够直接展示出图中的效 果,非常便利。

      很显着,上面图中的剖析成果对运营调整有直接的辅导性,意图是推进用户保存,所以咱们要做的即是将有利于用户留存的产品(F产品的用户丢失率显着要比整体低得多,阐明F产品更有利于用户保存)推荐给用户,而将那些也许致运用户丢失的产品(C产品)进行优化或许下架。

      新用户和老用户对比

      相同,运用上面的办法能够区别不一样用户群的采购偏向。新老用户的细分是最常见的用户细分办法,咱们能够运用相似的办法来看看新老用户对产品的不一样喜爱:

        采购D产品的用户中新用户的份额显着偏低,或许新用户底子就不喜爱这个产品,而B产品和F产品显然愈加契合新用户的口味。假如你的网站能够进行新老用户区别的定向推行,那么上面这个剖析成果将让你受益良多。

      当然,这个数据出现的特征也许跟产品的推行途径有必定的联系,比方上图的D产品对比多的是运用老用户对比会集的推行途径(比方EDM),那么天然采购 用户中老用户的份额会偏高;或许把某些产品放在新用户对比会集的Landing Page中展示,那么采购该产品的新用户份额也显然会偏高。所以,在做诸如此类的剖析时需求留意依据推行途径的区别,具体疑问具体剖析,不能混为一谈。

      单次采购用户和二次采购用户对比

      运用相同的办法也能够促进用户的屡次采购。关于电子商务网站而言,用户的初次购物体会非常重要,这将会直接影响用户是不是会产生再次或许以后的屡次采购,或许是不是能够变成网站的忠实客户。假如你的网站注重用户联系办理,那么你能够测验下运用下面的剖析办法:

      需求留意的是这儿的根底用户群设定在了每个产品的初次采购用户(不是一切),咱们要剖析的是一切将该产品作为初次采购产品的状况下,用户是不是还会建议 以后的再次乃至屡次采购做法,然后评估产品关于初次采购体会的影响好坏。从上表能够看出,B产品和F产品在促进二次采购的表现欠安,很有也许产品的运用或 质量疑问影响了用户的满意度,阻止了用户再次采购的脚步。依据剖析成果,咱们特别需求对那些二次采购率比整体水平低非常多的产品进行要点关注,一起也需求 依据产品的特征进行剖析,有些产品的确对比简单促进二次采购,由于也许存在穿插出售和向上推广的状况。

      正本正本想把这篇文章拆分红多篇整成一个系列专题,由于从完成层面而言,每一块的用户细分的剖析都需求独立完结,并且大多数要从底层的数据核算得到, 假如你从Google Analytics上面从寻觅相似的数据,正本唯一能够找到的就只有新拜访份额,并且在内容模块里边细分到每个页面的目标也未包括% New Visits(在流量来历、地域细分里边有该衡量),当然你能够自界说陈述来检查网站每个页面的新拜访份额,对比的基准仍是网站整体的新拜访份额,GA的 展示方法选择里边直接供给了与整体对比的视图“Comparison”,下图是我做的自界说报表:

      GA上面的展示的作用跟用Excel 2010上面定制条件格局后的作用很像(2010能够展示正负值在坐标轴左右侧区别的红绿数据条,2007形似还未完成此功用),这种依据基准的对比展示 非常直观运用,正本在其它的剖析中相同能够用到。那么你从我的博客的各内容新用户份额对比剖析中看出了啥?拜访数排在前几名的文章中很显着的趋势即是概 念性办法论的文章新用户份额高于均值(当然主要靠搜索引擎的帮助),而观念性和剖析性的文章的新用户份额低于均值(老用户更偏向于实践和应用),所以假如 我的博客能够动态向新用户和老用户展示不一样的内容,那么这个剖析将非常具有价值,或许你的网站能够测验下。

      终究仍是回到一开始的疑问,需求总结的是:细分是用于对比的,对比是为了反映区别进而做出调整优化的,所以细分的意图终究仍是辅导运营决议计划,这个才是数据剖析的价值表现。

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