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【数据分析篇】11个常见数据分析方法相关的问题集锦

 

“数据驱动的营销与运营”的知识星球,第9期精华问答汇总——数据分析专题。

本期汇总整理常见的几种数据分析方法:归因分析、AB测试、RFM模型、热图分析、标签管理和同期群分析等11个精华问答。 

一、归因分析

Q1:宋老师在课堂上讲了站外渠道与渠道之间互相助攻的关系与分析思路。我想了解一下站内功能与功能之间的互相助攻的影响。更详细地,我想知道比如通过导航栏进去产品页后,最后顾客最后又通过搜索功能进到相同产品后成交的份额。请提供分析思路或举例说明。
回答:站内的助攻如果用Google Analytics,没有与站外助攻(跨渠道归因)一样功能完备的报告。但还是有两个功能可以使用。

第一个功能,是Page Value(即页面价值),它其实跟站外渠道归因一样,只是它的归因模型只能是默认的线性平分(linear)归因。如果是计算不同页面之间的归因,用这个功能。这一功能在设置了转化目标的金额后会自动出现在all pages(所有页面)报告中。

第二个功能,event flow报告(事件流)报告。这个报告没有归因模型,但会显示出所有的事件的前后关联情况(就是事件的路径)。如果你的功能不能用普通页面监测,而必须使用事件监测时适用。在你的案例中,一个可以的(但是不优化的)解决方法,是把导航、搜索、产品页加载等,都设置event tracking(事件监测)。

另一个方法,则是用我课堂上说的URL尾部参数标记方法标记导航的链接,这样我们能在all pages报告中知道对导航的点击量,并且能够利用behavior flow(行为流)报告来查看你所说的,点击了导航(我们加了尾参的导航链接),又进入了产品(产品页),又搜索了(搜索结果页),又进入了产品页完成购买的人。如果behavior flow太碎片化不够直观,你还可以将刚才那个过程构建为转化漏斗进行查看。

不过,在本案中,GA可以实现,不过不管怎样都有点麻烦。或者你可以使用sensorsdata或者convertlab类似的工具,直接用这些工具定义这些行为,并且给这些行为打标签,从而通过构建“标签”漏斗来实现你想要的功能。

Q2宋老师,请教下,如果信息流广告是为了提升活跃,要计算长期效果,怎么处理营销次数呢,我现在是后归因,这样不同日期有可比性么?

回答:用归因没问题。如果你用的是GA,完全可以比较。只要选择的时间跨度长度是一致的就可以。比如,3月1日的营销,你看3月1日到3月30日的归因。那么3月15日的营销,你就应该看3月15日到4月14日的归因。诸如此类。具体分配报告会显示出来。一个报告是助攻转化报告,会告诉一个渠道在这个期间助攻了多少次。另外一个是助攻路径的报告,显示详细的助攻给了谁。

工具最长可以展示90天的归因。效果持续长短,如果你选择60天,跟选择90天没啥区别,那么说明持续时间大概不会长于60天了。

Q3:宋老师您好,关于多渠道归因模型的一些问题想要请教您。假如我是京东或者天猫上的卖家,是否可以知道平台之外的流量?如果我想知道平台外哪些渠道导致了我的销量,是否有合适的分析工具可以使用呢?

回答:看淘宝的之前有广效宝,目前已经没有了。生意参谋可以凑合一看,但是据称也不太细致好用。这一块目前没有太好的解决方法。京东有第三方开发的,放在京东服务市场中的“智能店长”,据称可以查看站外流量,但可靠性我们还没有验证。

Q4:请问归因模型的时间衰减法每个步骤的权重是如何定义的?有具体的算法或公式么?

回答:等差数列的衰减。距离转化越近的,权重越大。
比如四个渠道,按照1、2、3、4依次增加。五个渠道:1、2、3、4、5,那么第五个,就分到5/(1+2+3+4+5)=33.33%,第四个就是分到26.67%,以此类推。 

二、AB测试

Q5林森老师,请问一般落地页/网站某一个重要页面要做A/B测试,是需要使用专门的工具吗?还是说限定时间,分别作测试?常见的做法是?
回答:严格的试验还是要使用专门的工具,国内的吆喝,国外的optimizely都可以,还有Google的。你说的限定时间分别测试,这个方法只能是针对一些无法精确监测的时候使用,比如一些品牌投放电视广告或者户外,因为无法精确监测,采用这种办法。这种办法是属于无奈之举,中间影响因素太多,结果也受很大影响。

 

Q6宋老师,最近遇到一个AB测试的难题,随机抽取了两批设备,测试营销是否带来订单量的提升,结果提升了2%,但发现营销之前两组每天订单的自然波动就可能达到3%,那结果可信么?不可信的话,我应该怎么评估呢?回答:关于你的这个问题,如果这个测试只进行了一天,那么我认为真的是随机扰动的可能性更大一些。

AB测试一定要研究结果的置信区间。所谓置信区间,就是统计学意义上,是否能够满足我们事先设定的优胜的概率。比如,我们如果设置置信区间是90%,而结果也满足的话,那么意思就是,有90%的可能性不是随机扰动,而是确实A比B要好。如何计算置信区间,在我们这个知识星球的文件共享中,有一个名字为“微信的(AB测试显著性计算器).xlsx”文件(链接:微信的(AB测试显著性计算器).xlsx)。这个文件能够帮助我们计算结果是否达到置信区间。下载后填入你的相关测试的结果数据即可显示置信区间的情况。

 

 

三、RFM模型

Q7林森老师,RFM模型中的R、F、M都是可以自定义的变量吗?是否一定需要对每个变量进行分区(比如把F分成活跃、一般活跃、不活跃三类),是否可以对连续的数据进行建模?如果只可以分类,类别数量是否有上限?
回答:R、F、M这三个指标是固定的,但是变量是可以自定义的,就像你说的F是可以做一些分类。那怎么分类呢?比如你是卖洗衣粉的,想知道如何划分购买频次,常用的方法是通过计算历史销售数据,选择平均值或者看数据的分布来确定具体每个级别的数值是多少。类别数量没有上限,只要符合你们实际业务需求就可以。把用户按照RFM来分类只是第一步,接下来就是制定相应的营销策略,或者分析这几类人群的兴趣特征等,再进行营销。

 

四、热图分析
Q8公众账号文章能做热图分析吗?推荐用什么分析平台呢?
回答:公众号里发出去的直接用公众号后台编辑的原生文章做不了热图监测,加不了监测代码。公众号发出去的H5页面可以。H5需要添加热图工具的监测代码,在热图工具里查看。 

Q9宋老师,关于热图还有疑问想请教。在做热图的数据分析时,有两个问题:大的标题或者一些文字描述、一些图片会有点击,比较纳闷为什么,因为用户明显知道这不是可点击的,我需要怎么调整呢?
回答:用户并不一定知道这不是不能点击的。为什么你认为用户明显知道呢?我觉得可能用户并不知道这些不可点击的。不过,不排除随便点击的一些随机点。但是如果很多人点击这些你认为不可以点击的地方,那么你可以考虑是否在这些地方放上真正的链接,这能促进用户的体验。比如“产品优势”,是否可以做锚点,用户点击“产品优势”相关的文字的时候,直接下拉到产品优势相关的文案区域?

五、标签管理
Q10问题1:宋老师,目前有做公众号粉丝精细化管理的工具吗?麻烦推荐一个

问题2:具体的管理指可以用户的行为给用户贴标签,比如,k12教育的公众号粉丝,给粉丝一个选择年级的选项,哪个粉丝选择几年级,就自动设置几年级的标签词,不知道有没有工具实现

回答1:具体指哪些具体的管理?目前sCRM工具很多,应该跟你说的精细化管理都有关系,比如推策(Admaster的)、Marketin、致趣、convertlab等等。回答2:有,上面的工具都可以。

 

六、同期群分析

Q11: 宋老师好,请问现在做用户运营工具的第三方中,有哪些公司同期群分析做的比较好呢,一般会从哪些维度看呢?谢谢~
回答:国内的公司做的相当不错的,是nEqual的及策(jice.io)。免费工具GA也可以用,不过灵活性比较弱,主要是GA是以session为主轴的工具,但cohort需要以user为主轴。分析维度可以参考这篇文章:营销数据分析_同期群(Cohort)分析是什么?| 互联网数据官。

我这篇文章也有提及cohort:互联网运营数据分析必须掌握的十个经典方法 | 互联网分析在中国——从基础到前沿 

我自己常用的cohort分析,就是做细分。不仅仅是不同时间的细分,也常用不同流量分类的细分。

另外,我也用cohort做一些预估分析,比如在长转化周期的生意中,预测现在发生的流量在未来的转化量和ROI。我的大课堂中有专门介绍相关案例。

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