简谈app运营人员必须了解的八大数据分析模型

在app运营过程中进行数据分析时，很多运营人员都会通过建立数据模型的方式进行数据分析，模型是对某个实际问题或者客观规律进行抽象化表达的一种方式，下面我就给大家介绍一下，app运营人员必须了解的数据分析模型都有哪些。

app运营人员必须了解的数据分析模型都有哪些？

小思经过总结之后发现，app运营人员必须了解的数据分析模型主要有以下这八种：

1.用户模型
用户是以人为中心的数据分析平台的最小单元，app运营人员所构建的单个用户画像越完整，才可以凸显出多维数据交叉分析的能力。

过去运营人员经常会通过给用户打标签的方式进行用户洞察，实际上行为数据本身也具有很高的价值，基于用户行为数据构建用户模型，可以记录用户的每一次行为，真实并且客观的还原了用户和产品交互的过程，与只是简单的标记用户标签相比，所记录下来的用户行为数据具有更高的交叉分析价值，构建出来的单个用户画像更加完整科学。

2.事件模型
在app运营人员构建事件模型时，用户在产品中的所有操作行为（所有和代码有关的操作）都会被记录，事件模型的核心就是进行行为标记，它是漏斗模型，自定义留存模型，全行为路径分析模型的数据来源。

为了最大程度的还原用户的使用场景，运营人员可以引入以下这个结构：事件-属性-值，灵活的运用这个结构，可以节省事件量，提高运营人员的数据分析效率，让后续的数据洞察和交叉分析更为精准，运营人员在日常的数据分析当中，可以更快的掌握数据分析的趋势。

3.漏斗分析模型
在对用户行为进行漏斗分析时，通常app运营人员会以每一步触发的人数作为统计的口径，漏斗当中的另外一个限定因素就是转化时间的限定。

进行用户数据统计并不是目的，利用数据统计指导业务增长才是最重要的，通过app产品的每一个设计步骤的数据反馈得出产品的运行情况，之后通过各个阶段的具体分析对产品设计进行改善，提高app的用户体验，才是构建漏斗模型的核心价值。

4.热图分析模型
构建热图分析模型的目标是为了更直观的分析用户在app页面当中的焦点，不需要对事件进行定义，不需要对事件进行对比，直接在页面当中通过颜色的深浅还原用户的聚焦位置并且形成对比。

热图分析模型兼具客观性和易用性，app运营人员通过可视化的数据呈现，可以快速的发现数据背后存在的问题，为app优化提供有利的数据支撑，在关注用户点击行为的同时，更加关注不同特点用户的浏览习惯，为用户呈现出个性化的产品价值。

5.自定义留存分析模型
留存是一个比较高级的数据分析指标，是用户判断产品价值的重要标准，无论用户在app当中进行了什么操作，只要他打开了app并且持续使用就是一个留存用户，但是不同的产品对于留存有着不同的定义。

除了N-day留存、Unbounded留存、Bracket留存这些对时间进行限定的留存指标之外，越来越多的app运营人员开始关注自定义留存，因为很多人都想知道自己业务场景下用户的留存情况，就比如阅读app就会把看过一篇文章的用户定义为留存用户，因此自定义留存分析模型，是通过更灵活的行为和时间条件设置，让留存指标更加精细化，运营策略更加聚焦，有效。

6.粘性分析
要想评估app产品的整体健康度，除了“留存”之外，运营人员可能还需要知道“一个用户使用了几天”，即很多商品一直无法衡量的维度---粘性。

通过粘性分析，可以让运营人员了解产品和某个功能粘住用户的能力究竟如何，除了常用的留存指标之外，粘性可以让用户从更多维度了解用户是如何使用产品的，哪个功能是用户所喜欢的，不同用户在使用同一个功能的时候有哪些差异，粘性分析可以更为科学的评估产品和功能，有效的制定留存策略。

7.全行为路径分析
用户在app产品当中的行为其实是一个黑盒子，全行为路径用全局的视野来看用户的行为轨迹，很多时候运营人员会获得意想不到的收获，在可视化的过程中一共有两个模型，一个是树形图，一个是太阳图。

进行全行为路径分析，可以让运营人员更为直观的看到用户使用产品的情况，找到用户最有可能完成核心转化的行为，通过产品及运营策略的引导，持续挖掘更多的用户价值。

8.用户分群模型
用户分群模型是挖掘用户需求，了解用户行为习惯的关键环节，但是从宏观的数据指标分析当中，有时候很难理解用户的行为偏好和行为特性，因此app运营人员需要进行用户分群，找到最关键的核心用户，精细化对产品进行设计，有针对性的进行运营。

用户分群模型可以让运营人员更加深入的理解各个细分用户群的差异，以便于通过差异化的产品设计和运营活动的投放，更好的满足用户的需求，提高用户的粘性。

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