十大互联网数据分析方法之—细分分析

Posted 2020-10-24

一、原理
“细分是一切分析的本源！不细分无分析！” 这是我们学习细分分析时常见的一句话，对细分分析冠于如此高的评价，不只是因为它在分析方法上的强大，更重要的是在当前流量红利逐步消逝的时代，笼统的网站统计和网站分析已不能满足需求，我们更迫切需要以数据驱动精细化运营，需要对用户行为的每个点进行细分，才能挖掘到隐藏在其行为背后的真正影响因素，我们常见的RFM模、漏斗分析最基础的原理就是细分分析。就像绘画大师在作图时对每个像素都需要仔细斟酌一样，优秀的用户运营官，会对用户行为的每个步骤每个维度透彻细分分析。

二、分析方法
细分分析在分析方法上一般有两种，一是逐步细分细分，二是维度交叉分析。
1、 逐步细分分析
逐步细分，顾名思义，是根据分析要求由粗到细、由浅入深，逐步进行细分的过程。当然，这里的步骤我们有多种解释，可以理解为用户行为分析中的漏斗分析步骤，比如第一步是什么，第二步是什么；也可以理解为包含分解上的步骤，比如按地区逐步细分，中国可以细分为广东省、北京市、河北省等省市，广东省又可以细分为广州市、深圳市等，广州市还可以继续往下细分到各区、县等。

2、维度交叉分析
维度交叉分析，是一种立体分析方法，是比较体现一个人分析水平的细分方法。它是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。常见的综合交叉分析应用有四象限分析法、RFM模型等。
四象限分析法，按照两个维度交叉分析，在四个象限中对所有内容进行拆分，一般斜对的两个象限（如第一象限和第四象限、第二象限和第三象限）是相对立的，而且是壁垒分明的。如我们常见的获客渠道分析，需要按照质量和数量两个维度综合交叉分析，将所有渠道按照高质量低数量、高质量高数量、低质量低数量、低质量高数量这四个象限进行分析归类，自然就能选出roi最高的推广渠道。

RFM模型比四象限分析法包含的维度更多，拆分更细，它按照交易频率、最近交易时间、交易金额，将用户划分为重要挽留客户、重要发展客户、重要保持客户、重要价值客户、一般挽留客户、一般发展客户、一般保持客户、一般价值客户等8种类型。按照用户在不同维度上的行为展现进行归类，有针对性运营。

三、细分分析的应用
数极客用户行为分析系统对细分分析可谓应用到了极致，不仅对逐步细分进行了多模块应用，而且对维度交叉分析也进行了灵活的融合。

1、 事件分析、转化分析、用户分析等众多模块应用了维度细分
很多用过数极客分析系统的人都说，数极客对维度拆分的细致程度是我们最为欣赏的。它按用户个体属性，按照性别、年龄、用户角色、用户等级、所属城市等十几各维度对用户属性进行了细分；对每次访问的会话，按照应用版本、设备类型、设备厂商品牌、设备名称、操作系统名称等十几个维度进行了分析；对访问渠道，按照访问渠道类型、访问渠道名称、搜索关键词等维度进行了细分；对推广分析，按照投放媒体、广告名称、广告媒介、广告内容、关键词、着陆页等维度进行了细分。这几十项维度细分指标，对网站用户行为分析和APP用户行为分析均适用。

2、漏斗分析融合逐步细分和维度交叉分析
数极客的漏斗分析，把转化过程按照步骤进行纵向细分，通过对用户行为每一步细致流入流出分析，找到影响用户转化的关键因素。同时又能按照访客类型、访客性别、年龄、来访地区、来访渠道等几十个用户属性维度、会话属性维度、推广渠道维度对漏斗横向细分。横纵交叉综合分析，让影响转化的每个环节、每个因素都展现的清楚明白，一目了然，摸清关键点，自然能快速提升转化率。以下为漏斗分析按照用户类型拆分的对比图。

四、客户案例
某互金企业想要了解哪些渠道带来的注册用户较多，按照访问渠道名称进行细分分析，发现SEM依然是比较高效的获客渠道，而通过今日头条带来的用户量相对就比较少了。然后按照推广维度进一步细分，通过广告名称、广告内容、投放媒介、关键词、着陆页等维度细分分析和转化漏斗分析发现，投放的四个不同内容广告，只有一个访问量较高，其余三个几乎没有访问，后期对访问量较低的广告进行了优化跳转，提升了今日头条的获客量。