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作为电子商务的朋友在微信上问：用户参与是好的，但活动结束后，低留存率如何

ME：现在你所能做的就是下载数据，看看哪些商家的质量是好的（点击率、转换率、回购利率都比较高），并开始突破那些仍然被挽救的用户的保留。

我不知道我的建议是否更终会帮助他解决这个问题，但至少这是一种马上开始优化操作的方法。

在Shaxian，我的家乡，很多人开小吃，大多数零食店老板为了赚取更多的钱，会在今天的闭幕式上分析今天的销售，购买食品的成本，馒头和馄饨哪个消费量大，客流不大，人均单价是多少亩。CH，成为老客户或新客户，是通过口碑效应，我们还是来了。

在信息化快餐行业不能依靠老板的经验来做出分析判断，他们很难拿出具体的数据来分析操作，通常他们只能确定人流到商店位置的大小。

但在互联网行业，数据是更大的卖点，所有的工作和用户行为都可以量化。像Ali这样的大公司称自己是数据公司，对用户行为做了大量的数据分析，小的是在网站上的横幅点击，当然，今天我们只谈论小的：如何使用数字。更好的操作。

作为一种度量方法，数据可以真实地反映产品的运行状况，帮助我们进一步了解产品，了解用户，了解渠道，优化操作策略。利用数据分析的结果来驱动操作模式，不同的操作方向（内容O）操作员需要不同的数据灵敏度和逻辑能力。

计划活动作为一种常见的操作手段，为了避免不知道如何预测活动的有效性，通常需要在活动开始之前确定核心数据的关键升级，例如新用户注册、用户活动、用户费用CO。新品、品牌、程度（百度指数、新浪指数、媒体指数）。

另外，通常的业务策划活动可以分为两类，第一类是非商品交易的互动活动，它主要关注用户交互产生的数据和产品核心数据的升级效果，这些交互挖掘深入分析老用户和新用户的交互比例，从而使逐步的分析可以帮助运营商了解不同类型的交互活动（交互形式+奖品）对新老用户的影响。

第二类活动是商品交易的推广，其重点是促销页面上关键节点的点击率和转换率比非活动状态下的点击率高：活动页面上点击商品的数量/比例为O。F商品流入产品，浏览/投入购买汽车/订单，购物车/完整支付率，优惠券验证/优惠券发行，当然，事件带来的总交易量的转换率。

促销活动数据分析的粒度应该略小一些。建议对新用户和老用户进行分区分析、A、B渠道用户付费率、付费用户单价分析和后续用户的保留，并以会员增值业务的销售为例，进行分析。活动所带来的总销售额，也可以分析各级用户的支付情况：老付费客户的购买量和他们购买的会员的有效期长度/新付费客户的数量/月数。购买会员的s /丢失率/经验成员转换率的召回率。

编辑更关注内容的显示，包括内容更新、曝光、点击、停留时间、转发、收藏、表扬、评论和内容浏览路径曝光-点击-读-分享转换率。

为了提高产品指数的目标内容运作，我们需要更多地关注内容在提升索引中的作用，例如，通过内容召回用户关注内容递送的数量和无声用户登录到产品中的比例。现在越来越多的电子商务试图使用内容作为销售指南。这样的内容操作不仅要关注基本的图形和文本阅读，还要看链接的点击、浏览和命令。

广告渠道是获取用户的主要渠道。操作可以通过下载和激活来获取用户的能力，信道操作需要分析信道点击链激活注册深度行为中每个链路的转换速率，然后优化每个链路的转换效果，从而减少捕获C。每个用户的OST。

当在新版本中有明显的数据波动时，简单地查看频道用户的访问路径数据不能帮助我们做出运营决策。建议我们可以比较数据的不同维度，例如历史数据，或同一类型的APP多维比较的同一时间点，以便于操作搜索。

例如，如何通过分析渠道保持率来发现运营中存在的问题：如何在新版本中分析社交应用程序，与之前发布的急剧下降的日常生活比例相比，这个问题应该分析一下吗

DAU分为新用户和老用户。操作允许技术耗尽一组数据（图2），以研究旧用户在新版本的使用中的保留，以查看旧用户的丢失是否是由产品问题引起的；然后观察每个通道中新用户的存款（保留）以查看产品是否为问题或渠道推广。问题。

通过对这组数据的对比分析，可以发现老用户对新版本的接受没有改变。版本后整体保留率低的主要原因是新版本在主播频道A的推广中存在用户质量低的问题。

对于项目或产品的操作，如果有必要跟踪项目开始时的数据分析，则应包括以下数据相关的考虑因素。

操作需要基于对业务流程的理解尽可能多地列出数据项。可以根据用户行为路径的数据漏斗模型来完成这类工作。路径越详细，模型就越有效。

数据项作为基本数据，需要通过在相应的路径统计中得到的技术来获得，操作需要根据这些基本数据进行关键路径转换率的分析，并分析同一数据前后的时间来阐明操作O。数据项目的进一步改进是基于围绕项目核心数据做的前后向延拓，向后对用户进行后续行为统计，转发给用户源质量分析。

此外，数据分析可以分为报表数据和非报表数据，报表数据是可以直接在数据背景中看到的数据。通常用户的关键路径数据需要制作成报表数据，类似于新老用户之间的路径行为差异，不推荐项目前期的长期和非核心数据进行报告，只需使技术在TH中运行一段时间即可。E阶段产品运行分析数据的比较。

数据分析周期，顾名思义，是指将数据间隔产生的数据间河北网站优化隔多长时间作进一步分析。在项目开始时，分析周期可以是1天，如果成熟，将是7天甚至更长。对每个关键环节的RISE率数据进行分析，操作可以根据时间轴绘制Excel表中的基本数据，以时间为水平轴作折线，以查看各路径的数据趋势，并以时间为竖直轴的条形图来查看转换率。每个路径。

数据分析是手段，更有价值的是分析后得出的结论：低阅读量、低转发量和低交易量。通过数据分析找出问题的原因；增加交易量，提高阅读量，大量转发，通过DAT。分析提炼这些有效手段来增强数据操作，这些手段可以固定在产品形式中，进一步扩大数据效果。

事实上，数据本身不能直接帮助改进产品，数据归根结底是一种度量，要想真正起到数据的作用，必须基于运营商对业务的深刻理解。在产品改进的基础上，需要用数据来证明项目的价值要继续做下去，用数据来推动产品、技术、渠道学生完成自己的工作优化迭代。

大型工程基本上可以分为几个不同的时期，一般分阶段可以是试验期-进入期-增长期-高增长期-成熟期-衰退期，每个时期都会有不同的重点，需要报告项目的整体运作。

如果项目可靠，数据埋多点，平台数据分析工作认真完成，再加上项目背景、项目目标、项目数据、业务分析、经验重用、项目跟踪计划汇总文件编写例程，遇到T领导他对震撼项目的总体报告基本上没有问题。

本文将重点介绍项目数据部分的报告，将项目数据作为报告的重点，它可以分为核心数据和外围数据（包括内容数据、用户数据和各种维度的比较数据），核心数据发布报告处于前列。针对于现状的概述，这部分巧合的做法与一个众所周知的产品，例如，你正在做一个小学教育商品信息共享项目，所以在报告中可以使用这样的数据来打开教育商品信息共享和用户消费。离子含量相当大，产品日常生活量为20000以上，用户共有200个优质商品，项目一天的人均PV总量为10个，人均占有量为7个PV。它更有可能成为K12领域值得购买的产品。

在对核心数据进行阐述之后，我们开始对周围数据进行分析。在内容操作层面，我们可以分析项目的目标用户喜欢什么类型的内容，我们的内容有多少是PGC和多少个UGC是PGC，它们分别是如何共享和浏览的如果你真的害怕冒犯别人，你可以比较你的内容数据和其他项目数据，以证明你的项目内容是高质量和有价值的促进产品活动。

用户操作层面的数据分析主要包括核心业务的关键路径转换、关键用户节点和用户流失的功能优化建议，然后在小空间中提及项目的用户级别，有多少核心用户参与在内容贡献方面，共享内容参与内容传播多少，多读多于*，属于忠实用户，有多少是潜水用户。

如果你的项目只是为了升级产品中的一个核心数据，在分析产品的日常升级之后，分析数据的几个关键方面，对项目的核心数据进行影响，看看有什么地方进行优化和改进。然后，回到我们的核心点。观点：当在操作过程中与计划混淆时，您可以先分析现有操作策略的执行情况，不要过早失效现有策略或立即寻找新策略（这些策略，盲交换将继续）。就像在我和朋友的交谈开始时一样，活动策略本身并没有错。不能提出的核心问题是商场内的货物甚至没有给与实力甚至物流。