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前兩期，我們分享了阿拉丁統(tǒng)計(jì) 2.0 的「開源 SDK」和「指標(biāo)商店」，后臺(tái)收到了很多粉絲的咨詢與試用申請(qǐng)。本期我們就從“事件分析”著手，開啟第三個(gè)話題——「高級(jí)分析」。

在日常工作中，不同職能崗位關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)不同，例如運(yùn)營、市場(chǎng)、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)分析師有的關(guān)注用戶注冊(cè)量，有的關(guān)注人均充值金額，有的關(guān)注用戶注冊(cè)變化趨勢(shì)，有的關(guān)注用戶分布屬性……

看看阿拉丁統(tǒng)計(jì) 2.0如何滿足不同職能角色的個(gè)性化需求？

多種事件指標(biāo)選擇，滿足不同角色統(tǒng)計(jì)需求

諸如上述的數(shù)據(jù)指標(biāo)需求統(tǒng)計(jì)與查看，“事件分析”在其中起到了重要作用！

事件分析具有強(qiáng)大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡(jiǎn)單，被人們廣泛使用。事件分析一般需要經(jīng)過以下幾個(gè)環(huán)節(jié)：

事件定義與選擇。事件描述的是一個(gè)用戶在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)、某個(gè)地方、以某種方式完成了某個(gè)具體的事情。 Who、When、Where、What、How是定義一個(gè)事件的關(guān)鍵因素。

其中： Who 是參與事件的主體，對(duì)于未登錄用戶，可以是 Cookie、設(shè)備ID 等匿名 ID ；

對(duì)于登錄用戶，可以使用后臺(tái)配置的實(shí)際用戶ID；

When 是事件發(fā)生的實(shí)際時(shí)間，應(yīng)該記錄精確到毫秒的事件發(fā)生時(shí)間；

Where 即事件發(fā)生的地點(diǎn)，可以通過 IP 來解析用戶所在省市；也可以根據(jù) GPS 定位方式獲取地理位置信息。

How 即用戶從事這個(gè)事件的方式。用戶使用的設(shè)備、瀏覽器、 App 版本、渠道來源等等；

What 描述用戶所做的這個(gè)事件的所有具體內(nèi)容。比如對(duì)于“購買”類型的事件，則可能需要記錄的字段有：商品名稱、商品類型、購買數(shù)量、購買金額、付款方式等。

多維度下鉆分析。高效的事件分析需要支持任意下鉆分析和精細(xì)化條件篩選。

當(dāng)事件分析合理配置追蹤事件和屬性，就可以激發(fā)出事件分析的強(qiáng)大潛能，不僅能為企業(yè)回答關(guān)于變化趨勢(shì)、維度對(duì)比等各種細(xì)分問題，而且還可以通過添加篩選條件，精細(xì)化查看符合某些具體條件的事件數(shù)據(jù)。

解釋與結(jié)論。此環(huán)節(jié)要對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行合理的理論解釋，判斷數(shù)據(jù)分析結(jié)果是否與預(yù)期相符，例如判斷產(chǎn)品的細(xì)節(jié)優(yōu)化是否提升了觸發(fā)用戶數(shù)。如果結(jié)論相悖，就需要針對(duì)不足的部分進(jìn)行再分析與實(shí)證。

多指標(biāo)分析特定場(chǎng)景，操作簡(jiǎn)單易上手

阿拉丁統(tǒng)計(jì) 2.0 的“事件分析”功能基于多場(chǎng)景進(jìn)行指標(biāo)設(shè)置，操作簡(jiǎn)單易上手。

在“添加指標(biāo)”欄中，點(diǎn)擊添加“指標(biāo)”按鈕選擇事件，選擇要分析的事件指標(biāo)。點(diǎn)擊“添加篩選”后，還可以添加屬性、設(shè)置條件、填寫條件值，用于細(xì)化該事件對(duì)應(yīng)的特定場(chǎng)景。

當(dāng)然，也可以添加多個(gè)指標(biāo)一同查詢。

對(duì)于所有事件，平臺(tái)都可以分析出如下常規(guī)指標(biāo)：

總次數(shù)：在選定時(shí)間范圍內(nèi)，該事件觸發(fā)的次數(shù)

用戶數(shù)：在選定時(shí)間范圍內(nèi)，觸發(fā)該事件的獨(dú)立用戶數(shù)

人均次數(shù)：在選定時(shí)間范圍內(nèi)，獨(dú)立用戶觸發(fā)該事件的平均次數(shù)

分析結(jié)果可以根據(jù)個(gè)人習(xí)慣，進(jìn)行柱狀圖、折線圖自由切換。

同時(shí)，也可以下載成表格形式的明顯數(shù)據(jù)列表，查看不同時(shí)間用戶數(shù)變化情況。

常用的事件分析，也可以添加到“我的分析”快捷菜單下，自定義標(biāo)題，方便后續(xù)使用。如果多個(gè)事件有相同的篩選條件，還可以做“全局篩選”，省去每個(gè)事件重復(fù)設(shè)置的麻煩。

如果想要查看事件的品牌、型號(hào)、省份、國家等維度數(shù)據(jù)，僅需在添加維度下拉框選擇目標(biāo)條件即可。

精細(xì)化運(yùn)營分析模型，漏斗分析過程管理透明化

營銷管理重在過程，控制了過程就控制了結(jié)果。

漏斗分析模型是企業(yè)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營的重要分析工具，其精細(xì)化程度影響著營銷管理的成敗。粗陋的漏斗分析模型因?yàn)?ldquo;過程管理不透明”造成結(jié)果失控。因此，我們經(jīng)常能夠聽到一些產(chǎn)品經(jīng)理的抱怨不絕于耳：從啟動(dòng) APP 到“支付成功”，用戶轉(zhuǎn)化率為何僅僅 0.8 %？

究竟什么是漏斗分析？

漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學(xué)反映用戶行為狀態(tài)以及從起點(diǎn)到終點(diǎn)各個(gè)階段用戶轉(zhuǎn)化率的情況。

漏斗分析模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于流量監(jiān)控、產(chǎn)品目標(biāo)轉(zhuǎn)化等日常數(shù)據(jù)運(yùn)營工作中。例如：在直播平臺(tái)上，用戶從激活A(yù)PP到消費(fèi)，一般購物路徑為激活 APP、注冊(cè)賬號(hào)、進(jìn)入直播間、互動(dòng)行為、禮物花費(fèi)五大階段。漏斗分析能清晰的展現(xiàn)各個(gè)階段的轉(zhuǎn)化率，通過漏斗各環(huán)節(jié)相關(guān)數(shù)據(jù)的比較，直觀地發(fā)現(xiàn)和總結(jié)問題所在，進(jìn)而找到產(chǎn)品優(yōu)化的方向。

創(chuàng)建「漏斗」非常簡(jiǎn)單，三步操作即可完成：

1、填寫漏斗名稱

2、選擇窗口期

3、配置漏斗步驟