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最典型的例子就是電商行業(yè) 。獲得了多少新用戶（瀏覽），多少用戶被激活（注冊），多少用戶還來光顧網(wǎng)站（留存），多少用戶購買了產(chǎn)品（收入），多少用戶幫助推廣（傳播）。漏斗主要幫助我們解決在哪個環(huán)節(jié)用戶的流失最多
轉(zhuǎn)化漏斗也是一個分類對比的過程。分類是把用戶的行為過程分成了5個步驟，對比是看用戶在哪個步驟中流失嚴重。比如用戶在注冊的階段流失嚴重，推測是不是注冊過程太繁瑣，體驗太差導(dǎo)致的，我們就可以對癥下藥。
同期群分析同期群（cohort）分析在數(shù)據(jù)運營領(lǐng)域十分重要，特別是看產(chǎn)品改版后用戶整體的留存情況。防止在一個時間點改版后，用戶留存率大幅下降卻沒有察覺。
所謂同期群分析方法，也就是將用戶按初始行為的發(fā)生時間進行劃分為群組（即同期群）。然后對處于相同生命周期階段的用戶進行垂直分析，從而比較得出相似群體隨時間的變化的差異。通過比較不同的同期群，可以從總體上看到，用戶表現(xiàn)是越來越好，還是越來越差。從而驗證產(chǎn)品改進是否取得了效果
這個模型的分類是按照時間窗口來分，對處于相同生命周期階段的用戶進行分類；對比就是比較不同群的用戶，在相同生命周期階段，表現(xiàn)有何差異。橫向分類，縱向?qū)Ρ?br /> 案例：9月份新增用戶10萬人，10月份新增用戶15萬人，但9月份新增用戶的30日留存用戶為1萬人，10月份新增用戶的30日留存用戶也為1萬人，哪個月的運營業(yè)績更好呢？
通過同期群分析，我們可以發(fā)現(xiàn)9月份和10月份新增用戶的留存用戶是相同的，那么9月份的留存率更高，從用戶質(zhì)量角度考慮，9月份的運營成果更好，從有效用戶角度考慮，2個月的運營成果相同，從新增用戶角度考慮，10月份的運營成果更好。
同期群分析的目的在于透過現(xiàn)象找到結(jié)果，以時間維度建立同期群，除按時間維度考慮，也可以對來源渠道等維度建立同期群。
AB測試方法精益數(shù)據(jù)分析的主要思想之一，是不要一開始就做一個大而全的產(chǎn)品，而是要不斷做出能小而精的功能或者策略，并進行快速的驗證。那如何快速驗證呢？主要方法就是AB測試
比如：你發(fā)現(xiàn)漏斗轉(zhuǎn)化中有環(huán)節(jié)用戶流失嚴重。假設(shè)是商品價格的問題，那么策略就是改變定價。但策略是否正確，要看真實的用戶反應(yīng)，于是采用AB測試。一部分用戶看到的是老價格，一部分用戶看到新價格，若策略管用，看到新價格的用戶應(yīng)該有更好的轉(zhuǎn)化。那么就可以根據(jù)結(jié)果來確定是否采用新的價格。
這里的分類就是把用戶分成實驗組和對照組，對比是什么呢？就是這兩組用戶后期的表現(xiàn) 。通過對比兩組用戶的表現(xiàn)來判斷產(chǎn)品功能或者營銷策略是否有效
用戶來源分析隨著流量紅利的消失，我們對獲客來源的重視度變高。如何有效的標注用戶來源，至關(guān)重要。傳統(tǒng)分析工具，渠道分析僅有單一維度，要深入分析不同渠道不同階段效果，SEM付費搜索等來源渠道和用戶所在地區(qū)進行交叉分析，得出不同區(qū)域的獲客詳細信息，維度越細，分析結(jié)果也越有價值
這里的分類就是就是不同的用戶來源渠道，對比是各個渠道的投入產(chǎn)出比，進而決定在哪個渠道加大投入，在哪個渠道縮減開支
矩陣分析法矩陣分析法是指根據(jù)事物（如產(chǎn)品、服務(wù)等）的兩個重要屬性（指標）作為分析的依據(jù)，進行分類關(guān)聯(lián)分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關(guān)聯(lián)分析法，簡稱矩陣分析法。在做資源分配的時候非常有用
矩陣分析法在解決問題和資源分配時，可以為決策者提供重要參考依據(jù) 。先解決主要矛盾，再解決次要矛盾，這樣有利于提高工作效率，并將資源分配到最能產(chǎn)生績效的部門、工作中

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