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用戶體會(huì)規(guī)劃中用到的統(tǒng)計(jì)學(xué)辦法

發(fā)布時(shí)間:2019-10-23 文章來(lái)源:本站  瀏覽次數(shù):3184

工作中最常用到的統(tǒng)計(jì)辦法有哪些?依據(jù)我自己的經(jīng)歷給舉些比方。

1.經(jīng)過(guò)一部分用戶樣本預(yù)估全體的用戶情況。比方,你的網(wǎng)站用戶有200萬(wàn)注冊(cè)用戶,你要咨詢他們關(guān)于網(wǎng)站改善的定見(jiàn),你需求給他們發(fā)郵件問(wèn)卷。但由于種種約束,你不能每個(gè)用戶都發(fā),并且你收到的有用問(wèn)卷只有1500多份。你要明確一下,你收集到得1500多份問(wèn)卷到底多大程度上能夠帶代表200萬(wàn)的全體。這時(shí)候,你要預(yù)估差錯(cuò)規(guī)劃(margin of error)。如果你搜集到的有用有碰巧有52%的支持計(jì)劃改善,你能說(shuō)多一半的人都支持么?當(dāng)然不能,由于你的差錯(cuò)規(guī)劃可能就有2.5%左右。當(dāng)然差錯(cuò)的規(guī)劃和你選定的置信度相關(guān)(Confidence Level),這兒由于時(shí)刻的約束我就不細(xì)說(shuō)了。

2.依據(jù)用戶的行為和特征對(duì)用戶進(jìn)行細(xì)分。這兒需求用到聚類的概念,經(jīng)過(guò)相似性的核算,來(lái)將行為和特征附近的個(gè)體用戶歸為一類。比較常用的歸類算法,比方K-均值法。例如,你做一個(gè)B2B的電子商務(wù)網(wǎng)站。你會(huì)考慮用哪些標(biāo)準(zhǔn)來(lái)區(qū)分用戶比較好,如廠家的規(guī)劃,產(chǎn)品所屬的行業(yè),還是他的商業(yè)模式(生產(chǎn)廠家、外貿(mào)公司、批發(fā)商、零售商)等等。

3.網(wǎng)站規(guī)劃與商業(yè)方針的相關(guān)性剖析。網(wǎng)站都會(huì)經(jīng)常做改善,如果你有都有相關(guān)的歷史記錄能夠剖析出哪些規(guī)劃的改善提高的用戶的活躍度或許轉(zhuǎn)化率。經(jīng)過(guò)相關(guān)性剖析,你能夠知道哪些規(guī)劃的改善關(guān)于用戶的活躍度或許轉(zhuǎn)化率更大;你還能夠知道哪些規(guī)劃元素的改善能夠互相促進(jìn)商業(yè)方針的完結(jié),哪些則不起作用,或許反作用。(當(dāng)以,這些剖析都基于你已經(jīng)剔除了運(yùn)營(yíng)和推廣活動(dòng)對(duì)你造成的干擾)

4.網(wǎng)站全體用戶體會(huì)的衡量。面對(duì)每天幾十上百的網(wǎng)站數(shù)據(jù)的各種目標(biāo),相信有適當(dāng)一部分人包括老板們都看不懂。聽(tīng)說(shuō)google的各種目標(biāo)有2000多個(gè)。這些數(shù)據(jù)目標(biāo)關(guān)于用戶體會(huì)的衡量到底有多大含義,也許沒(méi)有一個(gè)人能夠完全說(shuō)清楚。這時(shí)候,網(wǎng)站需求一個(gè)類似股票大盤指數(shù)的目標(biāo)來(lái)衡量網(wǎng)站全體用戶體會(huì),及其改變趨勢(shì)。這需求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)期的盯梢,統(tǒng)計(jì),相關(guān)性比較才能完結(jié)

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