发表于: 2017-07-12 15:44:35
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- DNU:日新增用户数
- DAU:日活跃用户数
- WAU/MAU:周/月活跃用户数
- DAU/MAU:用户活跃度
- 留存:第0日新增用户在第N(1/3/7/30…)天打开数量占比
- UV:独立访客数
- PV:页面浏览次数
- IP:独立IP访问用户
- ARPU:每活跃用户平均收益
- ARPPU:每付费用户平均收益
- ROI:投入产出比
今天做了啥/收获:
早上阅读了竞品分析/数据分析以及部分点石成金
师兄说:
成就系统等等那些全部都只是加分项而已(说白了那些都是增加用户粘性的玩票性质的东西),不要在这些东西里面迷失自我,记住我们是做什么的,我们做的一切都是为了这一目标!!!!!!!!!!
受益匪浅。所谓“加分项”重要么?重要 但他不是最重要的主心骨!
开始一个项目前要确定中心。不要在“加分项”的分支上迷失
先表竞品分析和数据分析
一:竞品分析
知己知彼,百战百胜
目的:1对比,取其精华,去其糟粕
2验证与测试
^通过竞品确定市场机会点,验证之前的方向是十分必要的,在后期可用性测试的对比测试也最能得到所需。
几种竞品分析:
1解决同需求的同样产品
2解决同样需求的不同产品
3解决不同需求的同类产品和不同层次的不同产品
我感觉下表每一项都是产品需要做的
二:数据分析
重要!!!!!!!!!!!!!!
我一直以为数据分析就是在数据分析页面输入一个域名后直接帮你分析出你想要的数据。
原来还要嵌入到底层代码中啊 那么问题来了:怎么来获取别人网站的数据呢????

数据的关键指标
明确好坏指标:好指标应该是核心驱动指标(拿活跃用户数说明就懂了,我们活跃用户有10万,这能说明什么呢?这说明不了什么。如果产品本身有千万级别的注册用户,那么10万用户说明非常不健康,产品在衰退期。如果产品只拥有四五十万用户,那么说明产品的粘性很高。)
来自 <http://www.woshipm.com/data-analysis/629017.html>
一个 项目一个团队要明确核心的指标。是整个团队方向的第一对象。
互联网核心指标通常是用户数和活跃率
这些指标都是按照比率和比例来的,不能只看笼统的数据
不能纸上谈兵。数据分析的终极也是唯一目标就是为了指导实践
总之一个正确的数据分析流程:
1明确分析目的和思路
2数据收集
3数据处理
4数据分析
5数据展现
6报告撰写
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首先,用户是愚蠢的也是懒惰的。
导航:得知用户当前的位置
容易回到主页重新开始
起到一个引导。指路。展示的作用
结构层次可视化。导航/网页布局都可以拟物化/生活化/大众化
但是在那些需要填写表单的页面,持久导航可能会成为不必要的干扰。
(本来我是反对这个观点的。直到 我去看了看淘宝的支付系统)
又细想了下。如果这个地方存在常驻导航。那么用户可能会重新点击导航回去重新浏览别的商品————根据用户扫描定理。有一定几率会导致放弃此次购物。所以有些时候要隐藏常驻导航。只留一个可返回主页的网站ID logo.
站点结构层次:
网站
网站的栏目
下一级栏目
下一级的子栏目,等等
本页
本页各个区域
页面元素
*喜欢搜索的用户比喜欢浏览的用户更多(除非站点规模非常小而且组织的很好。*搜索的重要*)
*如存在任何混淆搜索范围的可能(搜索啥:整个站点。部分站点。还是整个WEB),一定要把他们列出来。但是要谨慎的提供选项,以便指定用什么样 的方式来搜索用户想要的。
*注重底层导航?
*页面名称(作用类似导航):让用户忘了页面名字导航这回事。这一切都是很自然的。下意识的看到这一块就知道我要怎么做。
1每个页面都需要一个名称
2页面名称需要出现在合适的地方
3名称要引人注意
4名称要和点击链接一致
问题:
1.如何获取别家网站的各项数据分析(如百度)
2.一个项目确定选题的时候如何获取相关领域的市场发展状况(难不成是看新闻么。百度知乎什么的我觉 得并不权威啊)
3.如何获取竞品的商业模式和盈利情况(这些东西很多公司根本就不公开吧)
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