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成都創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站制作重慶分公司

數(shù)極客發(fā)布第10大用戶行為數(shù)據(jù)分析模型-間隔分析

數(shù)極客發(fā)布第10大用戶行為數(shù)據(jù)分析模型-間隔分析

目前成都創(chuàng)新互聯(lián)已為成百上千的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、雅安服務(wù)器托管、網(wǎng)站托管、服務(wù)器租用、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、信宜網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù),公司將堅(jiān)持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略,正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化,與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長(zhǎng),共同發(fā)展。

數(shù)極客發(fā)布第10大用戶行為數(shù)據(jù)分析模型-間隔分析

一、什么是間隔分析?

在我們分析用戶轉(zhuǎn)化行為時(shí),除了利用數(shù)極客的6大轉(zhuǎn)化率分析和提升模型之外,我們還會(huì)關(guān)注用戶完成轉(zhuǎn)化所需的時(shí)長(zhǎng),數(shù)極客間隔分析模型通過(guò)任意兩個(gè)行為之間的時(shí)長(zhǎng)間隔分析,可以掌握用戶完成轉(zhuǎn)化的效率,分析用戶體驗(yàn)是否存在問(wèn)題。

二、間隔分析的應(yīng)用場(chǎng)景?

例如:

用戶從首次訪問(wèn)到注冊(cè)之間的時(shí)長(zhǎng),可以幫助我們掌握用戶注冊(cè)轉(zhuǎn)化所需的時(shí)長(zhǎng)分布。

互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)平臺(tái)的用戶注冊(cè)到完成首次投資行為所需的時(shí)長(zhǎng)分布。

電商平臺(tái)用戶在首次購(gòu)物與第二次購(gòu)物之間的時(shí)長(zhǎng)分布。

通過(guò)掌握以上行為間隔時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù),可以幫助我們分析用戶的關(guān)鍵行為間隔時(shí)長(zhǎng),結(jié)合數(shù)極客獨(dú)有的6大轉(zhuǎn)化率提升模型進(jìn)一步分析用戶體驗(yàn)存在的問(wèn)題,并通過(guò)產(chǎn)品與營(yíng)銷策略的優(yōu)化提以相應(yīng)縮短間隔時(shí)長(zhǎng),從而提升用戶的轉(zhuǎn)化效率。

三、如何使用間隔分析?

1.登錄數(shù)極客分析平臺(tái):https://a.shujike.com,進(jìn)入事件分析-間隔分析功能:

數(shù)極客發(fā)布第10大用戶行為數(shù)據(jù)分析模型-間隔分析

間隔分析模型

2.選擇初始事件和結(jié)束事件

a.初始和結(jié)束事件均可以是瀏覽網(wǎng)頁(yè)、自定義事件或可視化埋點(diǎn)事件。

b.初始和結(jié)束事件可以添加篩選條件。

例如:提交訂單事件,可以選擇訂單金額>100的事件。

c.初始和結(jié)束事件可以添加按用戶屬性進(jìn)行篩選。

例如:提交訂單事件,可以選擇用戶級(jí)別為VIP用戶。

3.選擇查看維度

數(shù)極客間隔分析模型,也支持采用任意維度的數(shù)據(jù)細(xì)分。

例如:我們可以查看不同渠道的用戶從首次瀏覽到注冊(cè)之間的間隔時(shí)長(zhǎng),從而分析不同渠道獲客之間的間隔時(shí)長(zhǎng)是否存在問(wèn)題,從而優(yōu)化我們的渠道推廣策略。

4.分析間隔時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)

數(shù)極客發(fā)布第10大用戶行為數(shù)據(jù)分析模型-間隔分析

a.時(shí)間范圍,數(shù)極客間隔分析模型支持選擇任意時(shí)間范圍。

b.時(shí)間粒度,數(shù)極客間隔分析模型支持按照分鐘、小時(shí)、天、周、月查看間隔數(shù)據(jù)。

c.細(xì)分分析,數(shù)極客間隔分析模型支持按照任意維度查看細(xì)分間隔數(shù)據(jù),例如:可以查看北京地區(qū)使用iphone的用戶的間隔時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)。

d.間隔分析模型的數(shù)值:最大值、最小值、人均值、中位數(shù),通過(guò)這四類數(shù)值的解讀可以了解某類用戶完成轉(zhuǎn)化所需的時(shí)間分布,并結(jié)合數(shù)極客6大轉(zhuǎn)化率提升模型,分析用戶轉(zhuǎn)化過(guò)程遇到的用戶體驗(yàn)問(wèn)題,從而縮短用戶轉(zhuǎn)化周期。

數(shù)極客的十大數(shù)據(jù)分析模型:

1.事件分析

 

2.活躍分析

 

3.留存分析

 

4.漏斗分析

 

5.用戶流向

 

6.智能路徑

 

7.表單分析

 

8.熱圖分析

 

9.錯(cuò)誤分析

 

10.間隔分析

歡迎注冊(cè)并體驗(yàn)數(shù)極客。

關(guān)于數(shù)極客

數(shù)極客是我國(guó)新一代大數(shù)據(jù)用戶行為分析與數(shù)據(jù)智能平臺(tái):數(shù)極客(https://www.shujike.com),是首款支持無(wú)埋點(diǎn)、前端埋點(diǎn)、后端埋點(diǎn)、API導(dǎo)入四種混合數(shù)據(jù)采集方式,整合分析用戶行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),可以自動(dòng)監(jiān)測(cè)網(wǎng)站、APP、小程序等多種渠道推廣效果分析,是增長(zhǎng)***們必備的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析軟件。

數(shù)極客支持實(shí)時(shí)多維分析、漏斗分析、留存分析、路徑分析等十大數(shù)據(jù)分析方法以及APP數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)、網(wǎng)站分析、小程序數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、用戶畫像等應(yīng)用場(chǎng)景,業(yè)內(nèi)首創(chuàng)了六種提升轉(zhuǎn)化率的數(shù)據(jù)分析模型,是用戶行為分析領(lǐng)域首款應(yīng)用定量分析與定性分析方法的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品;數(shù)極客基于用戶行為的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),同時(shí)提供了會(huì)員營(yíng)銷和AB測(cè)試兩大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用產(chǎn)品,使得企業(yè)可以快速的提升用戶轉(zhuǎn)化率、留存率及運(yùn)營(yíng)自動(dòng)化,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)。


網(wǎng)站題目:數(shù)極客發(fā)布第10大用戶行為數(shù)據(jù)分析模型-間隔分析
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