七种常见的数据分析法

七种常见的数据分析法

七种常见的数据分析法：漏斗分析法、留存分析法、分组分析法、矩阵分析法、关联分析法、指标分析法、对比分析法。漏斗分析法能够准确的使用科学反应用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。

一、漏斗分析法

漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。

例如：Data Analytics为网站制作的“促销活动分析”

比如，对一些电商产品来说，最终目的是让用户下单并支付，但转化率取决于整个流程。这时，我们就可以通过漏斗模型一步一步地进行监测。如下图所示，我们可以监控用户在流程中各个层级上的行为路径，寻找每个层级的可优化点。对没有按照流程 *** 作的用户绘制他们的转化路径，找到可提升用户体验，缩短路径的空间，最终提升整体转化率。

漏斗模型除了在电商中应用的比较多以外，在落地页、H5等也应用的比较多。我们可以反复优化落地页当中的图片、文案、布局，进一步的提高整体转化率。

二、留存分析法

留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。

这里需要注意的是，在做留存分析之前，我们首先需要了解用户留存的特点：