數(shù)據(jù)分析能夠幫助我們更好地進行運營決策，數(shù)據(jù)分析能夠很好的為轉(zhuǎn)化用戶提供參考與數(shù)據(jù)支撐。
商業(yè)領域的數(shù)據(jù)分析，就是為了給商業(yè)行為提供良好的數(shù)據(jù)預測以及效果評估，在互聯(lián)網(wǎng)界也是如此。我們在目前商業(yè)環(huán)境所做的每一項活動都直接或者間接與用戶有著聯(lián)系，其目的本質(zhì)都是一樣，為了讓用戶成為你的消費者，更進一步的持久消費者。因此數(shù)據(jù)分析，也應該為轉(zhuǎn)化用戶提供參考與數(shù)據(jù)支撐。畢竟沒有用戶轉(zhuǎn)化為消費者這個過程，所有的分析都是天方夜譚。數(shù)據(jù)的結(jié)論與行為的預測彼此就是一個循環(huán)論證的過程。
首先澄清一下數(shù)據(jù)分析其實并不是什么高深的學問，在現(xiàn)實的職場實戰(zhàn)中，涉及涵蓋的數(shù)據(jù)分析的方法以及復雜性是遠低于在學校里習得的專業(yè)知識。什么卡方檢驗，方差分析，回歸分析顯著性檢驗等等在非用研以及非專業(yè)統(tǒng)計分析領域是很少涉及的。（當然那些學過數(shù)理統(tǒng)計學的專業(yè)人士也不屑于本文提到的內(nèi)容，如果大家對這些看起來比較高深的分析方法有興趣可以自行腦補）。本文只給運營以及一些涉及產(chǎn)品方向的崗位提供分析思路并結(jié)合實際案例對我所涉及的領域，抽絲剝繭，給大家一個更加直觀的用戶轉(zhuǎn)化方面涉及數(shù)據(jù)分析的知識覆蓋。
互聯(lián)網(wǎng)的大用戶概念我們可以直接簡單粗暴認定為流量，這里的流量并不是指的簡單的IP,UV,PV也可以指來電數(shù)，訪客人數(shù)，人流量等概念既然是流量也就有其自身的數(shù)量。我們在對流量轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)分析時都會基于一種邏輯方案———流量漏斗轉(zhuǎn)化模型進行分析。
原理很簡單，我們可以形象的認為自身的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品其本身就是一個虛擬的漏斗，用戶在進行瀏覽到最終完成下單行為（或者其他我們認定的轉(zhuǎn)化行為比如注冊，關注，轉(zhuǎn)發(fā)等）有多少被直接阻擋在了“濾網(wǎng)”之上，有多少順利的達到了我們預設的“轉(zhuǎn)化行為區(qū)域”。當然，我們所有的活動都并不是一錘子買賣，因此也要從橫向（時間）維度來分析問題。持續(xù)的轉(zhuǎn)化用戶，保持老用戶的消費活力也是分析工作的重中之重。當然，我們在轉(zhuǎn)化流量不僅僅是指的轉(zhuǎn)化的數(shù)量而且還指轉(zhuǎn)化的質(zhì)量，說的比較簡單點，就是要提高單個用戶的消費價值。
