分析產品的轉化留存,需要采集哪些基礎數據及核心指標?
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來源|鳥哥筆記 ID: niaoge8
作者|ZhuX
每款產品都有自己的核心功能,就會有對應的指標,而且有且只有1個。
同時,核心指標就會分為若干個二級指標。
以微信閱讀數為例,假如公眾號文章的核心指標是閱讀數,對應二級指標及影響因素會是:
通過對主要影響因素再細分,優化的方向也就出來了: 不停優化或排除這些影響因素,最終達到提高閱讀數的目標。
整個產品的數據分析跟以上的思路類似,只是產品的結構會比較復雜,影響因素更多。
一、核心頁面的路徑轉化率
核心功能被使用,首先是核心功能所在的頁面被曝光,那么核心頁面就存在路徑轉化。
較大顆粒度的計算是:
路徑轉化率 = 核心頁面瀏覽用戶數 / 當日活躍用戶
很多情況下,核心頁面有不同的轉化路徑,則區分不同的路徑及對應的轉化率:
路徑1:頁面A瀏覽用戶 > 點擊按鈕 1 的用戶數 > 核心頁面
路徑2:頁面B瀏覽用戶 > 點擊按鈕 2 的用戶數 > 核心頁面
以此找到最優轉化率的路徑。
核心頁面路徑轉化率
現在已經不少 App 把核心頁面的放在首屏,這樣核心頁面路徑轉化率=1,接下來要考慮的就是「功能轉化率」
二、核心頁面中各功能的轉化
在把核心頁面做到最大曝光后,需要優化調整頁面中各個功能的使用率
功能使用率 = 模塊點擊人數 / 當前頁面瀏覽用戶數
這是簡單計算出用戶使用最多的模塊,因為手機屏幕展示內容有限,功能的使用與其被瀏覽的次數存在巨大關系。(核心功能都要在首屏就看到,廢話!)因此,還需要知道功能的自身轉化率
功能自身轉化率= 模塊點擊人數 / 模塊瀏覽人數
假如你發現某個模塊的曝光數很少,但自身轉化率極高,應該知道該怎么做了吧。
核心頁面功能分析
三、功能留存
所謂功能留存,就是當天有指定操作行為的用戶,在N天還用戶的用戶數。
用戶分析用戶對不同產品功能的使用粘性與活躍度
有時,你會發現,準備了A,B,C 三個殺手锏功能,最后發現用戶因為 D 功能而回來使用。
(足記就是個例子)是的,世界就是這么殘酷。
某功能的不同城市用戶的留存率
四、雜談
1,以上是基礎數據采集和建立核心指標,進一步挖掘和分析還需要進行其他緯度的對比:時間、用戶群體、在線時長....
2,如何區分有效點擊和無效點擊。除了數據分析,也不能盡信數據,如果運營推廣回來的用戶,有相當比例是非比例用戶,則這批數據是嚴重干擾判斷,問題是怎么區分 ?
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