웹사이트 데이터 분석: 4 개의 모듈 6 레벨의 전환율

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우선 더 재미 있는 것을 말하는 내 작은 여자 친구는 항상 내 몸은 너무 기름기, 영광 스러운 체중 감량 기간 입력 그래서 느꼈다는. 마지막으로, 어제, 내가 만난 모든 사람들의 66.7% 나 마른 했다 말했다. 집에 서 매우 기쁘게 무게, 규모 저에 게 말했다, 난 아직도 지방 사람.

오랜 시간에 대 한 생각. 내가 생각 하는 날 속 였 군요 66.7% 사람들 이었다: 그 2 너무 나쁜 했다. (예, 그 날 만난 3 명 모두)

이야기는 우리에 게 알려줍니다: 너무 작은 데이터 베이스에 영향을 미치는 데이터 분석

변환 속도 대해 많은 사람들이 이야기 하지만 그들은 모든 연구의 특정 값에 대 한, 신중 하 게 생각, 해결 문제 이상의 방법 중 하나 있을 수 있습니다.

필터링의 얼마나 많은 레이어 않았다 사용자 마지막으로 최종 효과적인 고객을 형성?

어떤 변수는 고객이 자발적으로 분할 한다 특정 분류로 결정?

다음은 서로 다른 수준, 4 개의 모듈, 6 단계 전환율의 간단한 일반화

최종 매출에서 상승으로 이어질 것입니다 어떤 한 수준의 전환율을 증가로 끝에 되 면, 당신은 다른도 볼 수 있도록. 각 레이어는 최적화 되어, 예기치 않은 결과가 있을 것입니다.

교통은 왕의 하지만 가장 우리가 해야 그래서 그들의 자신의 상점의 품질을 개선 하는 효과적인 사용자 될 저장소에 더 많은 게에 사람들이.

이 생각나 (여기에 침을 허용) 얇은 사람들의 악 중 일부, 그들은 에너지 물질의 모든 종류의 엉망으로 매일 먹고 마지막으로 마른도!! 앞에서 말했다 매일: 아 내가 먹는 음식의 모든 종류의 지방 되지 않습니다 아 무엇... 난 정말 그들의 자랑이 될 수 없다! 그들의 전환율 너무 낮은 국가 음식 많이 낭비!

전환 비율에 대해 얘기 하자.

대부분의 시간, 사용자가 다른 사람 보다는 이전에 관심이 있는 뭔가 찾을 수 있습니다, 당신이 있다면 한 대부분 돈을 만드는 사람.

그래서 일주일에 판매 하는 최고의 아기 것입니다 무엇을 알고 있어야?

아기는 폭발의 조건을 수 있는지 여부를 확인 합니다.

보낸 친구 한 번 매우 혼란 스 러 워, 왜 게 최종 결론은 동일 하지 않습니다 너무 많은 데이터 소프트웨어?

다른 크기, 그들의 데이터 모델 기반 그래서 우리는 무슨 그들은 내놓고 있어 그들의 판단에 이해 하기 때문입니다.

잠재적인 아기를 선택 하는 단계로 요약 될 수 있다:

1 단계: 각 카테고리에 더 많은 잠재적인 보물에 대 한 보고

2 단계: 잠재적인 아기의 다른 종류의 궁극적인 잠재적인 가치를 비교 하 여, 하나 또는 여러 개의 잠재적인 아기 관련된 최적화를 위한 선택

두 차트는 흐름 차트와 속옷 카테고리에서 상위 5 순위 아기의 판매 차트입니다.

다음 우리는 많은 것 들이 재미 있는 찾을 거 야.

(인위적으로 무시 하 고 새로운 아기 우리 아기는 앞으로 몇 주의 잠재력에 대 한 찾는 때문에.) )

첫 번째 아기 체류 시간은 557.28 초입니다, 건너뛰는 12.85%만 62 조각 주. 그러나 하지만 체인 성장 율은 제로!, 주의 연구 발견 그는 5 월 5 단지 업데이트 제품, 체인 성장 율을 계산 하지 않을 수 있습니다. 이 아기를 보고 가치가 있다.

4 아기, 모든 데이터는 매우 좋은 성능, 새로운에 바로 지난 주, 아기의 흐름을 업그레이 드 해야, 매우 실질적인 판매를 가질 수 있습니다.

이 두 가지 아기 동향 봐 보자.

4 번째 단락 아기 데이타 베이스는 작은, 분석 결과 편차, 그래서 관찰 하는 아기의이 종류를 올려 쉽습니다. 2 월에서이 아기 선반에 있다, 판매 수, 하지만 2 나쁜 리뷰는 그래서 선반 특정 영향을 미칠 후.

첫 아기 약간의 하향 추세를 보여주는 것을 보인다 하지만 판매 및 교통에 비해, 전환율은 점점 더. 그래서 미래 실적에 반 등이 됩니다. 항상 떨어지는 대신

그것은 첫 번째 아기의 잠재적인 아기 속옷 카테고리에는 유추 될 수 있습니다.

다음 단계는 위의 반복 저장소에 모든 범주를 비교 하는.

요약:

1 데이타 베이스 너무 작은 새 제품 선택 잠재적인 아기에 대 한 데이터 분석에 영향을 미칠 것입니다, 그리고 모든 데이터 소프트웨어에 의존 하지 마십시오.

다른 클래스에서 2 정확한 분석 최종 결정에 영향을 것입니다.

3 첫 번째 초점에 그들의 자신의 전환율, 저장 하 고 더 많은 트래픽을 유치 하는 것을 고려 하십시오. 지방을 먹지 않는 마른 사람들 확실히 좋지 않다 충분히.

41 결과 결정 변수 영향, 모든 데이터를 균형 무게 각 데이터의 영향을 많이 해야한다.

5 데이터 시각화 매우 중요 하 고 우리가 도울 수 있는 명확 하 게 결정을 내릴.

원본: http://bbs.paidai.com/topic/98112