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你想知道的,都在這里!本文是神策數(shù)據(jù)「十問十答」科普系列文章的第一期,圍繞數(shù)據(jù)分析模型展開。
Q:常用的數(shù)據(jù)分析模型有哪些?
A:神策數(shù)據(jù)總結了企業(yè)常用的數(shù)據(jù)分析模型,包括:事件分析、漏斗分析、留存分析、歸因分析、分布分析、用戶路徑分析、LTV 分析、間隔分析、Session 分析、用戶分群、熱力分析、用戶屬性分析……
Q:電商平臺想了解最近一場大促期間轉化率偏低的原因并定位問題所在,可以使用哪種數(shù)據(jù)分析模型?
A:漏斗分析。電商平臺可以從某維度如省份對用戶進行分析,通過對比找到轉化率低的省份,并進一步對比分析不同省份的產品顯示庫存情況、物流狀態(tài)、某類商品在不同省份的受歡迎程度、不同付費渠道的用戶轉化等情況,找到可以優(yōu)化的短板。
同時,該電商平臺還可以選擇某一轉化步驟并拿到在這一個步驟中流失的用戶列表,進行精細化運營。也可以結合用戶路徑查看流失用戶的后續(xù)行為,推斷可能原因,加以驗證并推出對應策略。
A:簡單來講,留存指標對于絕大部分業(yè)務來說都是核心指標之一。留存分析是一個應用面廣、價值突出的分析模型,通過留存分析企業(yè)可以快速了解用戶群后續(xù)是否有再次訪問、有沒有發(fā)生關鍵業(yè)務行為等。通過對比不同用戶群體間的留存,企業(yè)可以找到更具有忠誠度的用戶群體,無論做活動還是用戶調研,都可以優(yōu)先圍繞高留存率的用戶進行。
以用戶在某個在線教育網站的訪問為例,用戶的一系列訪問中,“用戶平均訪問多少次”“用戶平均訪問了多少個頁面”“用戶訪問平均時長是多少”“用戶在某個具體頁面的平均停留時長是多少”等問題都需要通過 Session 分析解決。
留存分析可以幫助我們回答一些問題:某一天進入產品的新用戶群,在未來一段時間內每天分別有多少人完成轉化?某個社交產品迭代了新注冊用戶的引導流程,新版本的新用戶留存是否有所提升?某產品新增了邀請好友的功能,是否有用戶因為該功能延長產品使用時間?
熱力分析法主要用來分析用戶在頁面上的點擊、觸達深度等情況,并以直觀的效果展示給使用者,它是互聯(lián)網行業(yè)常用的一種分析模型,比較直觀地表現(xiàn)了用戶在產品頁面上的瀏覽偏好,說明用戶和網頁的交互情況。
Q:常用的歸因分析思路有哪幾種?
A:這里介紹四種常見的歸因思路。
1、首次歸因。多個待選觸點中,認為第一個的功勞為 100%。理由是第一個觸點幫助用戶建立了認知、與用戶形成了連接。適用于重視新用戶線索的業(yè)務。
2、末次歸因。多個待選觸點中,認為最后一個的功勞為 100%。這種思路適用范圍最廣泛,常用于電商業(yè)務的站內歸因計算。
3、線性歸因。多個待選觸點中,認為每個“待歸因事件”平均分配此次功勞。適合坑位效果比較平均的產品。
4、位置歸因。多個待選觸點中,認為第一個和最后一個各占 40% 的功勞,其余平分剩余的 20% 功勞。兼顧最初的線索和最終的決策。
Q:什么是用戶行為路徑分析模型?
A:用戶行為路徑分析是根據(jù)用戶在 App 或網站中的訪問行為,分析用戶在各模塊中跳轉規(guī)律與特點,挖掘出用戶的群體特征,進而實現(xiàn)業(yè)務指標:如提升核心模塊的到達率、App 產品設計的優(yōu)化改版、流失用戶去向分析等。
真實的用戶行為路徑通常是一個交叉反復的過程。以電商行業(yè)為例,企業(yè)希望用戶從登錄后依次完成首頁瀏覽、搜索商品、加入購物車、提交訂單、支付訂單等環(huán)節(jié),而用戶真實的選購過程中,可能在提交訂單后返回首頁繼續(xù)搜索商品,也可能取消訂單,每一個路徑都有不同的動機。所以在用戶行為路徑分析模型的使用過程中,需要與其他分析模型配合進行深入分析,快速找到用戶動機,從而引領用戶走向最優(yōu)路徑或者期望中的路徑。
Q:分布分析對企業(yè)的業(yè)務價值是什么?
A:分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等特征的結構化分段展現(xiàn)。分布分析是了解數(shù)據(jù)分布表現(xiàn)的主要方法,往往能通過對數(shù)據(jù)結構的分層分析,判斷幾段數(shù)值的占比、對整體數(shù)據(jù)的影響,同時了解數(shù)據(jù)分布的集中度,以及主要的數(shù)據(jù)分布區(qū)間段。
通過觀察事件在不同維度中的分布情況,企業(yè)可以了解該事件的累計數(shù)量和頻次,以及分布特征,進一步洞察業(yè)務健康度、分層結構等。
* 注:文中數(shù)據(jù)均為模擬
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一、根據(jù)《網絡信息內容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國未成年人保護法》等法律法規(guī),對以下違法、不良信息或存在危害的行為進行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息,主要表現(xiàn)為:
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3)侮辱、濫用英烈形象,歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神,以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽、榮譽;
4)宣揚恐怖主義、極端主義或者煽動實施恐怖活動、極端主義活動;
5)煽動民族仇恨、民族歧視,破壞民族團結;
6)破壞國家宗教政策,宣揚邪教和封建迷信;
7)散布謠言,擾亂社會秩序,破壞社會穩(wěn)定;
8)宣揚淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪;
9)煽動非法集會、結社、游行、示威、聚眾擾亂社會秩序;
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2. 不友善:不尊重用戶及其所貢獻內容的信息或行為。主要表現(xiàn)為:
1)輕蔑:貶低、輕視他人及其勞動成果;
2)誹謗:捏造、散布虛假事實,損害他人名譽;
3)嘲諷:以比喻、夸張、侮辱性的手法對他人或其行為進行揭露或描述,以此來激怒他人;
4)挑釁:以不友好的方式激怒他人,意圖使對方對自己的言論作出回應,蓄意制造事端;
5)羞辱:貶低他人的能力、行為、生理或身份特征,讓對方難堪;
6)謾罵:以不文明的語言對他人進行負面評價;
7)歧視:煽動人群歧視、地域歧視等,針對他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊;
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1)多次發(fā)布包含售賣產品、提供服務、宣傳推廣內容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式:
2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內容;
3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內容;
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內容,如未注明的淘寶客鏈接、跳轉網站等,誘騙用戶點擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產品、品牌等內容獲取搜索引擎中的不正當曝光;
6)購買或出售帳號之間虛假地互動,發(fā)布干擾網站秩序的推廣內容及相關交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內容,如通過偽造經歷、冒充他人等方式進行惡意營銷;
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內容審核的廣告內容。
4. 色情低俗信息,主要表現(xiàn)為:
1)包含自己或他人性經驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述;
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內容;
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內容;
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產生性聯(lián)想;
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適;
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等;
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內容。
5. 不實信息,主要表現(xiàn)為:
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容;
2)存在事實夸大、偽造虛假經歷等誤導他人的內容;
3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??;
2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標題黨,主要表現(xiàn)為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶;
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
3)使用夸張標題,內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容,主要表現(xiàn)為:
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的;
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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