用户分析

网站中新老用户的分析已经成为了网站分析中常见的一类用户细分的方法，也是网站分析中用户分析的一个重要组成。Google Analytics中对新老用户的命名分别为New Visitors和Returning Visitors，同时也为许多的分析指标提供了基于新老用户的细分。 简单地说，新用户就是首次访问网站或者首次使用网站服务的用户；而老用户则是之前访问过网站…

Avinash Kaushik的博客中最近更新的一篇文章——Calculate Customer Lifetime Value，里面非常详细地论述了什么是网站用户的生命周期价值（Lifetime Value，简称LTV），及为什么要使用LTV这个指标。其中主要阐述的是在SEM及网站推广的过程中不要仅关注于一次访问（Visit）中的转化率（Conversion…

最近最常被问到的就是一些用户的统计指标，无论是决策层还是产品部门，所以这篇文章重点说下用户指标的一些内容。 假设你想用尽量简洁有效的数据了解一个网站或产品的用户情况，你会问哪几个用户数据？其实一个聪明的提问者永远不会问网站的累计用户数有多少，甚至不会问网站的UV是多少，因为这些指标都不能从真正意义上去反映网站的价值和发展状况。 举个简单的例子——网秦，累计用…

当各指标的影响权重不同时（比如电子商务网站可能会更看重用户完成的订单数或者在一段时间内的交易额），在这种情况下我们该如何来评价用户的综合价值？层次分析法可以很好地解决这个问题。下面就用层次分析法分别介绍一下用户忠诚度评价及电子商务网站用户的综合价值评分： 评价用户忠诚度 用户忠诚度由4个指标——用户访问频率、最近访问时间、平均停留时间和平均浏览页面数决定，这…

忠诚用户不仅能为网站创造持续的价值，同时也是网站品牌口碑推广的重要渠道，所以目前网站对忠诚用户愈加重视。可能很多网站或者网站分析工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分，但是单单区分新老用户是不够了，我们需要更加完善的指标来衡量网站用户的忠诚度。 用户忠诚度（Loyalty），指的是用户出于对企业或品牌的偏好而经常性重复购买的程度。对于网站来说，用户忠诚…

用户分析是网站分析中一个重要的组成部分，在分析用户之前我们必须首先能够识别每个用户，分辨哪些是”New Customer”，哪些是”Repeat Customer”。这样不但能够更加清晰地了解到底有多少用户访问了你的网站，分辨他们是谁（用户ID、邮箱、性别年龄等）；同时也能够帮助你更好地跟踪你的用户，发现它们的行为特征、兴趣爱好及个性化的设置等，以便于更好地把握用户需求，提升用户体验。

想做用研，又不知道从哪里开始，需要准备和学习些什么知识呢？

传统的用户研究包括品牌研究、客户满意度研究、商圈研究、市场细分、渠道研究、产品定价研究以及产品测试，这些研究大多数用市场调研的方法来实现。市场调研由于调研方法带来的诸多问题，导致结果的代表性、准确性以及研究的效率都存在不同程度的挑战。我们相信，随着大数据的发展，大数据将对市场与用户研究方法将带来革命性的变化。本文将介绍大数据目前在市场与用户研究方面的应用与探…

上篇《【数据产品研究】聚焦于用户行为分析的数据产品（一）》后，有些同学询问我如何寻找这些Fancy的网站——肯定不是通过百度来的（以后专门分享这个话题）。有些同学问我是否能够赶快继续分享出第二篇（咱这就来了），有同学建议我是否能够对目前研究或打算研究的数据产品进行一个梳理和分类，便于他们有的放矢去深入解析。所以我大概对目前有过涉猎的数据产品做了一个大概的梳理…

因为工作需要，我的收藏夹里收集了很多数据相关的产品，其实加入收藏，也一直没有时间好好去研究。这几天恰好有时间翻出来逐个体验了番，顺手贴出来，大家一起研究。 1. Heap 是什么？ 之前我研究了一个网站叫FullStroy(https://www.fullstory.com),主要是提供用户的行为录屏、回放以及记录用户的每步操作日志并可视化出来。Heap聚焦…

流失预测模型在很多行业都有引用到切实的市场运营当中，而接下来就开门见山的说一下游戏行业有关用户流失模型的建立。 目标：关于游戏用户的流失，普片的衡量指标有周流失与月流失，接下来研究的问题有两个： ① 有关付费用户的月登陆流失问题 ② 有关付费用户的月付费流失（付费用户的月登陆流失定义：本月充值的用户在下个月不再有登陆行为。付费用户的月付费流失：本月充值的用户…

用户偏好分析是一个比较大的题目，哪怕只是将它局限在网站分析领域中，也可以从各种角度入手来了解你的网站用户。

作者：赵刚 今天，我在“中国服装大会”上代表赛智时代（CIOManage）做了《企业大数据应用：从理念到实践》的演讲，主要讲了三个方面的内容：一是What：什么是大数据？二是Why：大数据有什么用？三是How：大数据怎么用？时间所限，我重点讲的内容是企业大数据的典型应用。我想非常明确地告诉传统行业的企业：我们所处的是一个快速变化的大数据时代，在业务价值链关键…

在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后，我们可以对业务有一个客观和全面的把握，可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情，怎样可以改进。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，这里我们只介绍最常用和基础的分析方法：拆分。 一、看数据分布 最简单的拆分方法就是不看平均值，看数据分布。因为凡 是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。…