數極客釋出第10大使用者行為資料分析模型-間隔分析
一、什麼是間隔分析?
在我們分析使用者轉化行為時,除了利用數極客的6大轉化率分析和提升模型之外,我們還會關注使用者完成轉化所需的時長,數極客間隔分析模型通過任意兩個行為之間的時長間隔分析,可以掌握使用者完成轉化的效率,分析使用者體驗是否存在問題。
二、間隔分析的應用場景?
例如:
使用者從首次訪問到註冊之間的時長,可以幫助我們掌握使用者註冊轉化所需的時長分佈。
網際網路金融理財平臺的使用者註冊到完成首次投資行為所需的時長分佈。
電商平臺使用者在首次購物與第二次購物之間的時長分佈。
通過掌握以上行為間隔時長資料,可以幫助我們分析使用者的關鍵行為間隔時長,結合
三、如何使用間隔分析?
1.登入數極客分析平臺:https://a.shujike.com,進入事件分析-間隔分析功能:
2.選擇初始事件和結束事件
a.初始和結束事件均可以是瀏覽網頁、自定義事件或視覺化埋點事件。
b.初始和結束事件可以新增篩選條件。
例如:提交訂單事件,可以選擇訂單金額>100的事件。
c.初始和結束事件可以新增按使用者屬性進行篩選。
例如:提交訂單事件,可以選擇使用者級別為VIP使用者。
3.選擇檢視維度
數極客間隔分析模型,也支援採用任意維度的資料細分。
例如:我們可以檢視不同渠道的使用者從首次瀏覽到註冊之間的間隔時長,從而分析不同渠道獲客之間的間隔時長是否存在問題,從而優化我們的渠道推廣策略。
4.分析間隔時長資料
a.時間範圍,數極客間隔分析模型支援選擇任意時間範圍。
b.時間粒度,數極客間隔分析模型支援按照分鐘、小時、天、周、月檢視間隔資料。
c.細分分析,數極客間隔分析模型支援按照任意維度檢視細分間隔資料,例如:可以檢視北京地區使用iphone的使用者的間隔時長資料。
d.間隔分析模型的數值:最大值、最小值、人均值、中位數,通過這四類數值的解讀可以瞭解某類使用者完成轉化所需的時間分佈,並結合數極客6大轉化率提升模型,分析使用者轉化過程遇到的
數極客的十大資料分析模型:
1.事件分析
2.活躍分析
3.留存分析
4.漏斗分析
5.使用者流向
6.智慧路徑
7.表單分析
8.熱圖分析
9.錯誤分析
10.間隔分析
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關於數極客
數極客是我國新一代大資料使用者行為分析與資料智慧平臺:數極客(https://www.shujike.com),是首款支援無埋點、前端埋點、後端埋點、API匯入四種混合資料採集方式,整合分析使用者行為資料和業務資料,可以自動監測網站、APP、小程式等多種渠道推廣效果分析,是增長***們必備的網際網路資料分析軟體。
數極客支援實時多維分析、漏斗分析、留存分析、路徑分析等十大資料分析方法以及APP資料分析、網站統計、網站分析、小程式資料統計、使用者畫像等應用場景,業內首創了六種提升轉化率的資料分析模型,是使用者行為分析領域首款應用定量分析與定性分析方法的資料分析產品;數極客基於使用者行為的大資料分析系統,同時提供了會員營銷和AB測試兩大資料智慧應用產品,使得企業可以快速的提升使用者轉化率、留存率及運營自動化,實現資料驅動增長。