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　　隨著數(shù)據(jù)運營持續(xù)走熱，企業(yè)及其內(nèi)部運營人員也越來越重視自身數(shù)據(jù)運營能力的培養(yǎng)。易觀方舟結合數(shù)百家客戶服務經(jīng)驗，總結提煉出了“理數(shù)-收數(shù)-看數(shù)-用數(shù)”的數(shù)據(jù)運營閉環(huán)，旨在幫助企業(yè)和內(nèi)部運營人員低門檻、高效率地快速落地數(shù)據(jù)運營。

　　今天，我們從“看數(shù)”這一環(huán)節(jié)入手，給大家介紹常見的11大數(shù)據(jù)分析模型，包括事件分析、屬性分析、渠道分析、Session分析、留存分析、歸因分析、熱圖分析、分布分析、間隔分析、路徑分析、漏斗分析。希望通過對11大數(shù)據(jù)分析模型的了解和認識，能夠助力大家能夠系統(tǒng)和科學地開展數(shù)據(jù)分析工作。

　　事件分析

　　事件，是指用戶在 APP、網(wǎng)站等應用上發(fā)生的行為，即何人，何時，何地，通過何種方式，做了什么事。事件分析模型主要用于分析用戶在應用上的行為，比如打開 APP、注冊、登錄、支付訂單等。通過觸發(fā)用戶數(shù)、觸發(fā)次數(shù)、訪問時長等基礎指標度量用戶行為，同時也支持指標運算，構建復雜的指標衡量業(yè)務過程。

　　那么，事件分析模型能夠解決哪些問題呢？例如：

　　監(jiān)測產(chǎn)品每天的用戶數(shù)、訪問次數(shù)、使用時長；趨勢是否發(fā)生了變化？引起變化的因素有哪些？

　　北京地區(qū)的用戶和上海地區(qū)的用戶，購買家電品類的金額分布差異在哪里？

　　今天在產(chǎn)品中發(fā)起了一個話題，各個時段用戶的參與情況如何？

　　最近半年付費用戶數(shù)和 ARPU 值是多少？

　　事件分析模型能夠實時監(jiān)測用戶在不同平臺的用戶行為，通過不同維度歸因指標變化因素，還能通過自定義指標組合成新的指標實現(xiàn)更為強大的分析能力。易觀方舟智能分析產(chǎn)品支持細分維度與條件過濾，同時支持通過分析用戶群進行人群對比。

　　屬性分析

　　屬性分析是基于用戶自定義屬性或預置屬性的占比分析，能夠按照不同的屬性來統(tǒng)計用戶數(shù)等指標的屬性占比，進而得到初步的分析結論。例如，通過對性別屬性的用戶數(shù)占比分析，我們可以快速得到不同性別的用戶數(shù)統(tǒng)計結果。

　　通過屬性分析，可以快速查看在不同屬性上的用戶數(shù)分布情況，便于統(tǒng)計不同特征的用戶總量，在使用屬性分析的過程中，需要合理選擇度量方式，常用的度量方式包括：用戶數(shù)、去重數(shù)、總和、最大值、最小值、均值等。

　　例如：我們選擇的指標為“累計消費金額的均值”，維度為“會員等級”，用戶選擇“所有用戶”，那么我們得到的結果是“所有不同會員等級用戶的平均消費金額是多少”。

　　屬性分析模型同事件分析模型類似，可以進行多維度多用戶之間的對比、多種圖表形式展示統(tǒng)計結果。在有標簽功能的場景下，還可以對不同版本標簽的統(tǒng)計對比分析。

　　渠道分析

　　渠道，即企業(yè)（產(chǎn)品）與用戶產(chǎn)生互動的各個觸點，比如搜索引擎、社交媒體、廣告平臺、線下站會等等。

　　渠道分析模型用于分析用戶（包括訪客）的訪問來源，通過訪問用戶數(shù)、訪問次數(shù)、訪問時長、跳出率等基礎指標評估渠道質量，同時也支持自定義轉化目標衡量渠道的轉化效果。

　　那么，渠道分析能夠解決哪些問題呢？例如：

　　各個渠道實時的訪問用戶數(shù)、瀏覽量如何？

　　上周選擇了多個渠道對網(wǎng)站進行推廣，各個渠道帶來的用戶注冊量如何？

　　社交媒體、搜索引擎、外部鏈接……哪個渠道帶來的用戶留存率更高？

　　微信來源用戶更多集中在公眾號還是朋友圈？

　　哪些搜索詞帶來的流量很大，且轉化效果也好？

　　渠道分析模型通過定義基礎指標和轉化指標、選擇分析平臺、渠道維度，就能夠清晰地呈現(xiàn)各渠道表現(xiàn)，從而評估不同渠道的實際產(chǎn)出效果，最終選擇優(yōu)質渠道組合，提高整體ROI。

　　Session分析

　　Session，即會話，是指在指定的時間段內(nèi)在網(wǎng)站/H5/小程序/APP上發(fā)生的一系列用戶行為的集合。例如，一次會話可以包含多個頁面瀏覽、交互事件等。Session 是具備時間屬性的，根據(jù)不同的切割規(guī)則，可以生成不同長度的 Session。

　　Session分析模型含多種度量 Session 訪問質量的指標，包括訪問次數(shù)、人均訪問次數(shù)、總訪問時長、單次訪問時長、單次訪問深度、跳出次數(shù)、跳出率、退出次數(shù)、退出率、人均訪問時長、總頁面停留時長、平均頁面停留時長。

　　不同于事件分析，Session 分析中額外支持了一些維度的細分，以滿足特定場景下針對 Session 分析的需求，包括：

　　渠道來源分組：用以區(qū)分每次訪問的渠道來源，僅適用于 Web/H5/小程序；

　　瀏覽頁面數(shù)：以步長5為間隔，統(tǒng)計每次瀏覽頁面數(shù)的分布情況；

　　著陸頁：用以區(qū)分每次訪問的著陸頁，可以評價不同著陸頁的訪問質量；

　　退出頁：用以區(qū)分每次訪問的退出頁，可以評價不同頁面的退出情況，找到退出率高的頁面進行優(yōu)化；

　　訪問時長：按照 0-3 secs，3-10 secs，10-30 secs，30-60 secs，1-3 mins，3-10 mins，10-30 mins，30-60 mins，1 hour 以上的區(qū)間進行劃分，統(tǒng)計每次訪問的時長分布。

　　同事件分析類似，Session 分析也支持多指標、多維度和多過濾條件，同時也支持多用戶分群之間的橫向對比。同時在 Session 分析中，還支持按照日、周、月三種不同粒度來進行統(tǒng)計分析，用戶可以根據(jù)查詢數(shù)據(jù)的時間跨度來選擇合適的粒度進行分析。

　　留存分析

　　留存是指用戶在 APP、網(wǎng)站等應用上使用過，并一段時間后仍有使用。

　　留存分析模型是一種衡量用戶健康度/參與度的方法，超越下載量、DAU 等指標，深入了解用戶的留存和流失狀況，發(fā)現(xiàn)影響產(chǎn)品可持續(xù)增長的關鍵因素，指導市場決策、產(chǎn)品改進、提升用戶價值等。

　　那么，留存分析模型能夠解決哪些問題呢？例如：

　　上個月做了一次產(chǎn)品迭代，如何評估其效果？是否完成了產(chǎn)品經(jīng)理期望完成的行為？

　　作為一個社交 APP，在注冊后不添加好友和添加 10 個好友的用戶后續(xù)留存有差異嗎？

　　短期留存低，長期留存一定很差嗎？

　　兩個推廣渠道帶來不同的用戶，哪個渠道的用戶更有可能是的高價值用戶？

　　近 30 天注冊的用戶，半個月都沒有回訪的用戶比例是多少？

　　留存分析模型支持條件過濾和多人群的對比分析，支持對全量數(shù)據(jù)隨機抽樣計算。同時我們還可以通過留存分析判斷新用戶在幾天、幾周、幾月后是否愿意回來使用你的功能，還可自定義初始行為和結束行為進行功能留存分析。

　　留存是基于某個用戶群體的初始行為時間來計算的，描述發(fā)生了某個行為的同期群，在一段時間后是否發(fā)生了期望的行為。初始行為和后續(xù)行為均可以是任意事件或者某個具體的事件。

　　不同的分析場景中可以設置多個不同的留存條件來分析：

　　初始行為和后續(xù)行為設置為相同，對比不同的功能重復發(fā)生的情況，發(fā)現(xiàn)用戶對不同功能的使用粘性；

　　初始行為相同，設置不同的后續(xù)行為，對比同一個優(yōu)化是否對其他功能有不同的影響；

　　后續(xù)行為相同，設置不同的初始行為，對比發(fā)現(xiàn)不同的運營手段、產(chǎn)品功能對核心業(yè)務目標的影響。

　　歸因分析

　　在做運營活動時，我們可能會在產(chǎn)品內(nèi)的多個運營位上投放活動素材，試圖在用戶與產(chǎn)品交互過程中的各個觸點上，吸引用戶的注意力，引導流量走向和用戶行為，促成最終轉化。此外，用戶本身可能還會通過搜索、內(nèi)容推薦等觸點獲取信息，這些觸點對用戶是否能達成轉化也發(fā)揮著重要作用。

　　也就是說，在用戶轉化路徑上，站內(nèi)的眾多觸點都參與了對用戶的勸說和引導，影響了用戶的最終決策。那么，對比各個用戶觸點，它們對關鍵指標的達成分別貢獻了多大力量，是否都如運營人員所預期的那樣，具有優(yōu)秀的轉化能力；亦或者，存在被低估的情況？在之后的運營中，該如何調整對各運營位資源投入的權重分配？

　　對于以上問題，歸因分析提供了一種直觀的度量 —— 轉化貢獻度，主要用于衡量和評估站內(nèi)的用戶觸點對總體轉化目標達成（如訂單總金額）所作出的貢獻，可以非常直接地量化每個運營位和觸點的轉化效果和價值貢獻。常見的歸因分析模型有以下五種：

　　首次觸點歸因：將轉化功勞 100% 歸于首次互動的待歸因事件；

　　末次觸點歸因：將轉化功勞 100% 歸于末次互動的待歸因事件；

　　線性歸因：將轉化功勞平均分配給轉化路徑上的所有待歸因事件；

　　位置歸因：按待歸因事件在轉化路徑上的位置分配轉化功勞，一般首次和末次互動的事件各占 40%，中間觸點的事件均分剩余的 20%；

　　時間衰減歸因：按待歸因事件發(fā)生的時間順序，分配轉化功勞，距離目標事件發(fā)生時間越近的待歸因事件，做出的貢獻越大，分配到的功勞越多。

　　通過易觀方舟歸因分析模型，只需簡單五步設置（定義目標事件、觸點事件、選擇歸因模型、定義窗口期和選擇查詢時間范圍），就可直觀看到各觸點對總體轉化指標的貢獻情況。

　　熱圖分析

　　熱圖分析模型能夠用熱譜圖直觀呈現(xiàn)用戶在網(wǎng)站、H5頁面、APP上的點擊、滾動行為，幫助產(chǎn)品、運營人員了解用戶的點擊偏好，輔助做頁面設計優(yōu)化、內(nèi)容調整等。

　　常見的熱圖類型有以下4種：

　　點擊位置熱圖，用于展示用戶在網(wǎng)站上所有點擊的位置，聚集的點擊越多，顏色越亮。通常用于分析著陸頁 ：是否點擊了CTA的內(nèi)容？是否有被大量點擊的重要按鈕或元素被放到了很少有用戶到達的地方？是否有用戶點擊的圖片或文字其實沒有鏈接？

　　點擊元素熱圖，展示可交互元素的點擊情況。用于分析：具體是哪些元素吸引了多少點擊？占據(jù)了整頁點擊多少比例？是否有不符合我們預期的失誤誘導？

　　瀏覽深度線，展示用戶抵達某個區(qū)域的留存比例。百分比越低，越少用戶能夠看到這一位置。通常用于尋找CTA的最佳位置和內(nèi)容營銷轉換監(jiān)測。

　　注意力熱圖，展示用戶在某個區(qū)域停留的時長，停留時間越長，該區(qū)域顏色越亮。通常用于分析：了解到網(wǎng)頁哪些內(nèi)容吸引訪客，哪些內(nèi)容認為重要卻被用戶忽略？是否有被用戶仔細閱讀的內(nèi)容放到了過于靠下的位置？

　　不同類型的熱圖各有優(yōu)缺點，例如點擊位置熱圖，劣勢是上報的數(shù)據(jù)量會增加，但可以非常直觀地定性分析用戶的探索性需求，發(fā)現(xiàn)非交互元素上意料之外的大量點擊；點擊元素熱圖，過濾掉了部分不可點擊的內(nèi)容，對可點擊元素可以集中定量分析，但不夠直觀。

　　我們可以在不同場景下選擇不同適合的類型，目前易觀方舟已經(jīng)支持 Web 端的點擊位置熱圖、點擊元素熱圖、瀏覽深度線，APP 端的點擊位置熱圖和點擊元素熱圖。

　　分布分析

　　分布分析主要能夠提供「維度指標化」之后的數(shù)據(jù)分解能力，將原有維度按照一定的數(shù)值區(qū)間進行維度劃分，進而分析每個維度區(qū)間的分布情況，在以下分析場景中十分常見：分析訂單的金額分布、分析某類特殊事件的發(fā)生時段分布、分析某類特殊事件的發(fā)生次數(shù)分布、分析觸發(fā)某類事件的用戶年齡分布。

　　由此可見，分布分析主要針對的是數(shù)值型和日期型這兩類屬性，如金額、年齡、時間、頻次，因此當用戶打點上傳的數(shù)據(jù)中包括這兩類屬性時，那么在日常的分析中就有可能會使用分布分析來解決一些特定問題。常用指標有：X 事件的次數(shù)分布、X 事件的活躍時段分布、X 事件的活躍天數(shù)分布、X 事件 Y 屬性的總和/均值/人均值等分布。

　　間隔分析

　　間隔分析，主要用于統(tǒng)計用戶從觸發(fā)指定的起始事件開始到完成指定目標事件之間的時間間隔。也就是說主要提供從起始事件到轉化目標之間的時間角度和步長角度的相關指標統(tǒng)計，便于關注轉化的人群能夠從這些指標中觀察轉化過程的情況。

　　間隔分析應用場景比較豐富，既可以用于統(tǒng)計產(chǎn)品的登錄時間間隔、復購周期等，作為衡量用戶活躍度和用戶黏性的分析工具；也可以作為對轉化漏斗分析的一種補充，通過轉化時長指標來衡量特定轉化路徑在時間維度上的轉化效率。

　　用于轉化效率評估時，間隔分析是對轉化漏斗的一種補充。不過兩者各有側重，間隔分析聚焦于用戶完成轉化的時間效率，而轉化漏斗聚焦于轉化的結果指標以及轉化流程中各環(huán)節(jié)的轉化和流失情況。

　　我們在關注轉化結果和影響結果維度的同時，也需要關注轉化過程中的效率指標，例如：對金融理財類 App而言，從落地頁引流到首次入金，中間涉及的轉化環(huán)節(jié)很多，除了最終轉化率之外，需要關注核心步驟之間的轉化效率，尤其是注冊、綁卡等幾個環(huán)節(jié)。

　　通過間隔分析，觀察用戶完成兩次指定事件的時間間隔分布情況，同時結合其他分析模型，我們可以洞悉用戶行為背后的規(guī)律，從而發(fā)掘改善用戶體驗、提升活躍度、產(chǎn)品轉化率以及不斷提升產(chǎn)品價值的線索。

　　路徑分析

　　路徑是指用戶在應用中使用的行為軌跡。在產(chǎn)品運營過程中，無論是產(chǎn)品、運營還是市場團隊都希望能夠清晰地了解用戶行為路徑，來驗證運營思路、指導產(chǎn)品迭代優(yōu)化，達到用戶增長、轉化的最終目的。

　　當有明確的轉化路徑時，通過預先建立漏斗來監(jiān)測轉化率會比較容易。但是很多情況下，雖然有最終的轉化目標，但是用戶到達該目標卻有多條路徑，無法確定哪條路徑是用戶走得最多的路徑，哪條轉化路徑最短，這時候就需要智能路徑分析模型的幫助。

　　通過易觀方舟智能路徑分析模型，能夠打開用戶行為黑盒，探索式發(fā)現(xiàn)轉化目標的來源路徑，可視化呈現(xiàn)所有路徑和用戶占比。

　　通過智能路徑分析模型能夠解決如下問題：

　　用戶主要是從哪條路徑最終形成支付轉化的？

　　用戶離開預想的路徑后，實際走向是什么？

　　不同特征的用戶行為路徑有什么差異？

　　漏斗分析

　　漏斗分析，是分析用戶使用某項業(yè)務時，經(jīng)過一系列步驟轉化效果的方法。易觀方舟的漏斗分析模型能夠靈活自定義多步驟之間的轉化過程，找到關鍵流失環(huán)節(jié)及影響因素，進而分析用戶行為進行針對性優(yōu)化動作。

　　那么，具體而言，漏斗分析能夠解決什么問題呢？例如：

　　官網(wǎng)流量很大，但注冊用戶很少，是過程中哪個環(huán)節(jié)出了問題？

　　用戶從“注冊 – 綁卡 - 提交訂單 - 支付訂單” 總體轉化率如何？

　　不同地區(qū)的用戶支付轉化率有什么差異？

　　兩個推廣渠道帶來了不同的用戶，哪個渠道的注冊轉化率高？

　　上周針對注冊環(huán)節(jié)的問題做了一次優(yōu)化，轉化率趨勢是否有提升？

　　在理想情況下，用戶會沿著產(chǎn)品設計的路徑到達最終目標事件，但實際情況是用戶行為路徑是多種多樣的。通過埋點事件配置關鍵業(yè)務路徑，可以分析多種業(yè)務場景下轉化和流失的情況，我們不僅找出產(chǎn)品潛在問題的位置，還可以定位每個環(huán)節(jié)流失用戶，進而定向營銷促轉化。