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分析模型
神策數(shù)據(jù)第九大數(shù)據(jù)分析模型——間隔分析上線 營(yíng)銷視頻課程
在用戶行為分析領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析方法的科學(xué)應(yīng)用結(jié)合理論推導(dǎo)，能夠相對(duì)完整地揭示用戶行為的內(nèi)在規(guī)律。圍繞數(shù)據(jù)分析探索、應(yīng)用場(chǎng)景拓展，神策數(shù)據(jù)始終走在領(lǐng)域前沿。近日，神策數(shù)據(jù)新上線的神策分析1.11版本再添行業(yè)力作——間隔分析。間隔分析模型為數(shù)據(jù)分析行業(yè)首創(chuàng)，是神策數(shù)據(jù)繼事件分析、漏斗分析、留存分析、用戶路徑、用戶分群等分析模型之后推出的第九大分析模型。該分析模型旨在通過(guò)事件發(fā)生間隔時(shí)間與分布態(tài)勢(shì)，輔助企業(yè)實(shí)現(xiàn)深度多維交叉分析，進(jìn)一步提升用戶行為分析的精細(xì)化程度。本文將詳細(xì)介紹間隔分析模型的概念、特點(diǎn)與價(jià)值、應(yīng)用場(chǎng)景。(也可通過(guò)下方視頻提前了解間隔分析模型)視頻鏈接：https://v.qq.com/x/page/e0663uek4wk.html一、什么是間隔分析?間隔分析從事件發(fā)生的時(shí)間間隔維度來(lái)探索用戶行為數(shù)據(jù)價(jià)值，它能夠科學(xué)地反映特定用戶群體(如北京地區(qū)年齡30歲以上女士)，發(fā)生指定行為事件(如事件A到B的轉(zhuǎn)化、金融用戶的二次投資等)的時(shí)間間隔及數(shù)據(jù)分布情況。不同數(shù)據(jù)組的偏態(tài)和尾重可反饋用戶路徑過(guò)程中的應(yīng)用體驗(yàn)，并借此評(píng)估產(chǎn)品設(shè)置的合理性。例如，間隔分析在以下場(chǎng)景中可廣泛應(yīng)用：在金融行業(yè)，為刺激新用戶快速完成首投，運(yùn)營(yíng)人員會(huì)贈(zèng)送新用戶體驗(yàn)金。運(yùn)營(yíng)人員通過(guò)間隔分析可以了解：新用戶從首次注冊(cè)到首次投資通常需要多久?在同城速遞行業(yè)，快遞上門時(shí)間長(zhǎng)短非常影響用戶體驗(yàn)，作為公司考核快遞人員績(jī)效的關(guān)鍵指標(biāo)之一，企業(yè)通過(guò)間隔分析可以了解：用戶在官網(wǎng)發(fā)起快遞請(qǐng)求后，快遞員多久接單?二、間隔分析模型的特點(diǎn)與價(jià)值企業(yè)市場(chǎng)、產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)人員通過(guò)事件發(fā)生的時(shí)間間隔、轉(zhuǎn)化時(shí)間長(zhǎng)短來(lái)判斷與分析用戶的活躍度、用戶轉(zhuǎn)化等情況。間隔分析模型的特點(diǎn)與價(jià)值主要表現(xiàn)在以下方面：第一，可視化時(shí)間間隔，六類統(tǒng)計(jì)值直觀描繪各用戶群時(shí)間間隔分布差異。六類統(tǒng)計(jì)值將時(shí)間間隔可視化神策分析的間隔分析模型以箱線圖形式展示，最大值、上四分位數(shù)、中位數(shù)、下四分位數(shù)、最小值、平均值六類統(tǒng)計(jì)量直觀描繪特定用戶群體的時(shí)間間隔分布差異，數(shù)據(jù)的偏態(tài)與尾重一定程度反饋用戶體驗(yàn)，從轉(zhuǎn)化時(shí)間的維度暴露用戶轉(zhuǎn)化瓶頸，可借此評(píng)估產(chǎn)品設(shè)計(jì)的合理性。第二，依據(jù)分析需求，靈活設(shè)置用戶屬性與事件屬性(初始行為和后續(xù)行為)。企業(yè)可以根據(jù)具體分析需求，靈活設(shè)置間隔分析的初始行為或后續(xù)行為，并根據(jù)用戶屬性篩選合適的分析對(duì)象。例如，在某奢侈品電商企業(yè)中，為分析高價(jià)值用戶的復(fù)購(gòu)頻率與普通用戶的區(qū)別，可將初始行為與后續(xù)行為均設(shè)為“支付訂單”，并給初始行為增加“訂單金額大于10000元”的篩選條件以此來(lái)表示高價(jià)值用戶，從而得出分析結(jié)論。第三，以全新視角探索數(shù)據(jù)價(jià)值，從轉(zhuǎn)化時(shí)間窺視優(yōu)化思路，促進(jìn)用戶快速轉(zhuǎn)化。在間隔分析中，將初始行為、后續(xù)行為設(shè)置為相同事件或不同事件，可滿足不同的數(shù)據(jù)分析需求。例如，在金融行業(yè)，將初始事件和后續(xù)事件分別設(shè)置成為“注冊(cè)成功”和“投資成功”，可用于分析用戶轉(zhuǎn)化花費(fèi)時(shí)長(zhǎng)，側(cè)面反映用戶的轉(zhuǎn)化意愿，幫助企業(yè)能夠針對(duì)性地優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)和運(yùn)營(yíng)策略;在在線教育行業(yè)，若將初始事件和后續(xù)事件均設(shè)為“學(xué)生上課”，則展示學(xué)生兩次上課的時(shí)間間隔，可以此作為判斷學(xué)生積極性、教育平臺(tái)黏性的依據(jù)等。從時(shí)間間隔維度呈現(xiàn)用戶轉(zhuǎn)化、黏性等情況，提升了用戶行為分析的精度和效率,對(duì)用戶行為的操作流程的異常定位和策略調(diào)整效果驗(yàn)證有科學(xué)指導(dǎo)意義。同時(shí)，通過(guò)判斷各用戶群體事件發(fā)生的時(shí)間間隔的偏態(tài)和尾重，以及數(shù)據(jù)分布的中心位置和散布范圍，為發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、流程優(yōu)化提供線索。三、間隔分析的應(yīng)用場(chǎng)景間隔分析將幫助各行業(yè)從時(shí)間間隔維度來(lái)探索用戶行為規(guī)律，更多應(yīng)用場(chǎng)景值得摸索。下面列舉一二：1、互金場(chǎng)景：如何合理設(shè)置體驗(yàn)金的發(fā)放時(shí)間?在金融投資類產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，為了讓新用戶在注冊(cè)后能夠快速投資，運(yùn)營(yíng)人員通常會(huì)通過(guò)一些激勵(lì)措施來(lái)刺激首投，如發(fā)放體驗(yàn)金。這會(huì)涉及到我們前面提到的“如何合理設(shè)置體驗(yàn)金的發(fā)放時(shí)間”的問(wèn)題，在具體操作時(shí)，運(yùn)營(yíng)人員可以在間隔分析中將初始行為設(shè)置為“注冊(cè)成功”，后續(xù)行為設(shè)置為“投資成功”事件，當(dāng)了解事件發(fā)生的時(shí)間間隔時(shí)，可以作為設(shè)置體驗(yàn)金發(fā)放時(shí)間的參考。當(dāng)然也可以按天展示不同渠道來(lái)源的新用戶首次投資成功所花費(fèi)的時(shí)長(zhǎng)情況，運(yùn)營(yíng)同學(xué)通過(guò)了解不同用戶群體的差異化，讓運(yùn)營(yíng)更為精細(xì)。另外，通過(guò)不同渠道來(lái)源的用戶表現(xiàn)也成為渠道投放的判斷的重要依據(jù)，如下圖：互金各渠道來(lái)源的新用戶首次投資成功花費(fèi)的時(shí)長(zhǎng)分布2、視頻網(wǎng)站場(chǎng)景：用戶多久完成一次視頻播放?內(nèi)容是短視頻App提供給用戶的核心價(jià)值，可通過(guò)“用戶完整看過(guò)一個(gè)短視頻”衡量用戶是否感受到視頻平臺(tái)的價(jià)值。該場(chǎng)景中選擇新用戶從“啟動(dòng)App”到“完成播放”所花費(fèi)的時(shí)長(zhǎng)情況作為分析對(duì)象。如果用戶普遍需要較長(zhǎng)的時(shí)長(zhǎng)才能完成轉(zhuǎn)化，說(shuō)明用戶需要付出的視頻篩選的成本較高，則應(yīng)將新用戶從“啟動(dòng)App”到“完成播放”的時(shí)間間隔作為優(yōu)化目標(biāo)。新用戶從“啟動(dòng)App”到“完成播放”所花費(fèi)的時(shí)長(zhǎng)情況同樣，在同城速遞行業(yè)，當(dāng)了解用戶發(fā)起快遞請(qǐng)求后快遞員的接單時(shí)間之后，公司可依據(jù)此來(lái)考核快遞人員績(jī)效，從而也進(jìn)一步優(yōu)化用戶體驗(yàn)。四、間隔分析模型與其他分析模型的配合值得強(qiáng)調(diào)的是，間隔分析模型是多種數(shù)據(jù)分析模型之一，與其他分析模型存在無(wú)法割裂的關(guān)系。從用戶轉(zhuǎn)化角度來(lái)說(shuō)，用戶轉(zhuǎn)化過(guò)程受很多因素影響，間隔分析通常是業(yè)務(wù)情況的反映，轉(zhuǎn)化時(shí)間間隔只是分析用戶轉(zhuǎn)化的單一維度，只有與其他分析模型配合，才能清晰看到用戶行為特點(diǎn)和背后動(dòng)機(jī)。雖然在多數(shù)情況下，時(shí)間間隔并不能作為優(yōu)化的指標(biāo)，但是與其他分析模型的配合可以幫助我們探索可能存在的問(wèn)題。例如，從“提交訂單”到“支付訂單”間隔時(shí)長(zhǎng)中位數(shù)是5分鐘，說(shuō)明一半的用戶支付訂單需要花費(fèi)5分鐘以上。則應(yīng)該思考其中可能存在的問(wèn)題：是支付功能的Bug，還是其它問(wèn)題導(dǎo)致支付失敗?定位問(wèn)題需要結(jié)合事件分析、漏斗分析等分析模型定位問(wèn)題。總之，只有將各分析模型實(shí)現(xiàn)科學(xué)互動(dòng)和配合，能夠科學(xué)揭示出用戶個(gè)人/群體行為的內(nèi)部規(guī)律，并據(jù)此做出理論推導(dǎo)，不斷在工作實(shí)踐中優(yōu)化商業(yè)決策和產(chǎn)品智能。關(guān)于神策數(shù)據(jù)神策數(shù)據(jù)(https://www.sensorsdata.cn)，一家專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)公司，致力于幫助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。公司推出深度用戶行為分析產(chǎn)品神策分析(SensorsAnalytics)，支持私有化部署、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集與建模，并作為PaaS平臺(tái)支持二次開(kāi)發(fā)。此外，還提供大數(shù)據(jù)相關(guān)咨詢和完整解決方案。神策數(shù)據(jù)積累了神策數(shù)據(jù)積累了中國(guó)銀聯(lián)、中國(guó)電信、百度視頻、百聯(lián)、萬(wàn)達(dá)、中郵消費(fèi)金融、廣發(fā)證券、聚美優(yōu)品、中商惠民、趣店、紛享銷客、Keep、36氪、中青旅、太平洋保險(xiǎn)、平安壽險(xiǎn)、鏈家、四川航空等500余家付費(fèi)企業(yè)用戶的服務(wù)和客戶成功經(jīng)驗(yàn)，為客戶全面提供指標(biāo)梳理、數(shù)據(jù)模型搭建等專業(yè)的咨詢、實(shí)施、和技術(shù)支持服務(wù)。希望更深入了解神策數(shù)據(jù)或有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相關(guān)問(wèn)題咨詢，請(qǐng)咨詢4006509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