互联网运营数据分析必须掌握的十个经典方法

随着app的出现,由于app的特殊性(屏幕小,更强调在一个屏幕中完成互动),分析app的page(实际上应该是app的screen)间跳转的重要性完全不如 web 上的page之间的跳转,但分析app上的点击行为的重要性则十分巨大,这就使我们分析in-app engagement的时候,必须大量依赖event,而相对较少使用 screen。这就是说,在app端,event反而是主,page(更准确应该是screen)反而是辅!

这也是为什么,这个方法你必须要掌握的原因。

互联网运营数据分析必须掌握的十个经典方法
 

方法三:Cohort 分析

Cohort分析还没有一个所有人都统一使用的翻译。有的说是队列分析,有的说是世代分析,有的说是队列时间序列分析。大家可以参考维基百科:队列研究,找找自己觉得合适的译名。

无论哪种叫法,Cohort分析在有数据运营领域都变得十分重要。原因在于,随着流量经济的退却,精耕细作的互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。Cohort 分析最大的价值也正在于此。Cohort分析通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来发现哪些因素影响短、中、长期的留存。