用戶運營的數(shù)據(jù)分析分析的是什么?

數(shù)據(jù)分析分析的到底是什么?在不同的場景下，數(shù)據(jù)分析可能會有所不同。一般來說，作為用戶運營的數(shù)據(jù)分析，可能會分為以下幾種：

1. 人群探尋類分析

這一類分析更加側重用戶的特征分析，希望能從某一類人群的特性中找到共性，從而更好地理解這些用戶。我們常見的xx人群用戶畫像分析、活動人群分析等。

這一類分析的核心用戶就是某些用戶的特殊性，從而更好地指定用戶運營的策略。比如，我們想針對會員用戶的續(xù)費去進行分析，就會針對性地去看到期續(xù)費用戶和到期沒有續(xù)費用戶之間的差別，看看中間是哪些因素在影響著用戶的續(xù)費，用戶更傾向于在什么時間節(jié)點什么場景下去完成續(xù)費這個動作，從而后續(xù)通過策略更大化地影響未續(xù)費的用戶。

人群流失預警也是同樣的道理，通過流失用戶在平臺上的最后一次行為去分析流失用戶在平臺上預流失前的行為特征(當然這類用戶分析可能需要通過建模等一系列操作)，從而通過運營策略更好地影響這批用戶。

2. 策略/活動效果分析

這一類的分析就比較偏向于純數(shù)字類的分析了。上了什么樣的策略，策略曝光了多少人群，這些人群的轉化效果怎么樣，比原來提升了多少。

這一類分析的關鍵是需要明確口徑和取數(shù)字段，什么時間段在哪張數(shù)據(jù)表里去取什么樣的字段。

當然，這一類分析一般會和人群分析結合起來一起去看，人不同的用戶對于策略的不同反應程度。當然，如果只需要一個最終的數(shù)據(jù)結果，那么只取數(shù)也完全足夠了。

3. 某類特殊場景的探尋

我們自己在使用產(chǎn)品的過程中，可能會發(fā)現(xiàn)某一類特殊場景還存在一定的運營空間。所以針對這一類的特殊場景，我們就需要去看這一類特殊場景覆蓋的人群有多少，這一類人群的特點是什么。最好是結合后續(xù)想要給這部分用戶制定的策略結合來看，看看這個策略的空間有多大。

來源：人人都是產(chǎn)品經(jīng)理

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