1.簡(jiǎn)單趨勢(shì)
通過(guò)實(shí)時(shí)訪問(wèn)趨勢(shì)了解產(chǎn)品使用情況。如總流水，總用戶，總成功率，總轉(zhuǎn)化率。
2.多維分解
根據(jù)分析需要，從多維度對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分解。例如新老用戶、支付方式、游戲維度、產(chǎn)品版本維度、推廣渠道、來(lái)源、地區(qū)、設(shè)備品牌等等維度。
3.轉(zhuǎn)化漏斗
按照已知的轉(zhuǎn)化路徑，借助漏斗模型分析總體和每一步的轉(zhuǎn)化情況。常見(jiàn)的轉(zhuǎn)化情境有下單率，成功轉(zhuǎn)化率等。
4.用戶分群
在精細(xì)化分析中，常常需要對(duì)有某個(gè)特定行為的用戶群組進(jìn)行分析和比對(duì)；數(shù)據(jù)分析需要將多維度和多指標(biāo)作為分群條件，有針對(duì)性地優(yōu)化產(chǎn)品，提升用戶體驗(yàn)。例如我們這次對(duì)短信這類用戶，短信里又有第3方和無(wú)第3方支付能力的，需要再進(jìn)行分群的運(yùn)營(yíng)。
5.細(xì)查路徑
數(shù)據(jù)分析可以觀察用戶的行為軌跡，探索用戶與產(chǎn)品的交互過(guò)程；進(jìn)而從中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、激發(fā)靈感亦或驗(yàn)證假設(shè)。例如我們這次對(duì)新用戶的運(yùn)營(yíng)，也非常有意思。
6.留存分析
留存分析是探索用戶行為與回訪之間的關(guān)聯(lián)。一般我們講的留存率，是指“新增用戶”在一段時(shí)間內(nèi)“回訪”的比例。通過(guò)分析不同用戶群組的留存差異、使用過(guò)不同功能用戶的留存差異來(lái)找到產(chǎn)品的增長(zhǎng)點(diǎn)。
7.A/B 測(cè)試
A/B測(cè)試就是同時(shí)進(jìn)行多個(gè)方案并行測(cè)試，但是每個(gè)方案僅有一個(gè)變量不同；然后以某種規(guī)則（例如用戶體驗(yàn)、數(shù)據(jù)指標(biāo)等）優(yōu)勝略汰選擇最優(yōu)的方案。數(shù)據(jù)分析需要在這個(gè)過(guò)程中選擇合理的分組樣本、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)指標(biāo)、事后數(shù)據(jù)分析和不同方案評(píng)估。