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  • 浅谈客户数据分析的几个纬度,看了之后绝对涨知识!
  • 良好的客户数据分析必须首先采用比率的形式,而不是绝对数量,相对数据。我们将数据的日常增长变为折线图。从折线图中我们可以看到数据是高还是低。相比之下,我们将知道这些数据的位置。另外,通过比较不同的通道,比较不同的版本,并比较不同用户组的不同纬度数据,可以从侧面反映该数据的真实情况。
      客户数据分析不是静态情况,有必要动态查看数据。简单地看一点的数据是没有意义的。我们需要为数据添加时间纬度。引入一个时间单位来查看数据的整体趋势,以便更客观地判断产品的健康状况。
      在分析客户数据异常后,是否会从几个纬度进行分析?
      有时从总量的角度来看,不可能看到一些问题。例如,在某段时间内,下载量已经下降,我们需要找出问题所在。我们首先需要将时间纬度引入中间,比较这几个月的纬度数据,我们可以看到一个月的价值低于另一个月。然后我们将在本月看看情况。
      然后我们还可以从产品的角度分析,看看在不久的将来是否有新产品在线,如果有新产品在线,是否提前通知客户。当然,这些角度必须加到时间纬度来判断。
    另外,数据异常并不一定是坏事。例如,在分析用户行为的过程中,如果发现某些类别用户的关键指标表现良好,则有必要分析为什么这些用户的数据表现非常好,这也是对增长的分析黑客的攻击。因此,早期的关键指标是如何快速增加添加其他朋友的用户数量。在此基础上,我们需要关注基础数据分析中用户的层次化处理,找出来自不同纬度的异常数据的族群,找到共性,然后将其优化为优化指标。
    以上内容就是关于客户数据分析几个维度的介绍,大家看明白了吗?接下来为大家带来的是有关协同办公平台的介绍,感兴趣的朋友可以重点关注一下。
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