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网络平台的用户数据分析方法 （王振韬，1天） 课程背景 建立数据的收集、管理和分析体系是现代化企业数字化管理和营销的基础工作，互联网平台的营销和运营更需要以数据为基础，实现精准化营销和精细化运营。本课程针对互联网平台的常用的数据指标维度进行介绍，并且分析了如何结合业务流程建立数据结构，最后讲解常用的数据分析模型以及应用。对于互联网公司建立其适合自身的数据分析结构和体系具有很强的指导作用。 课程目标： 学员掌握如何在平台纷繁复杂的数据中能够对关键指标体系进行梳理，能够熟练的应用分析方法，对数据进行分析，从而对于企业的决策、用户运营、产品体验等各方面形成依据。 课程大纲 一、用户运营的硬核能力—数据分析 1、数据分析常见的四个问题 2、用户数据分析的目的和意义 （1）用户增长 （2）用户粘性与活跃 （3）用户转化 3、数据分析的两大角度 （1）分析用户 （2）分析业务 4、用户数据分析的主要工作 （1）数据结构搭建 （2）数据采集 （3）数据分析 二、数据来源和主要分析维度 1、企业的数据来源 2、数据分析的维度 (1) 日常运营数据指标的监控 (2) 渠道数据分析 (3) 营销数据分析 (4) 用户活跃度分析 (5) 用户画像分析 (6) 用户分层分析 (7) 用户转化分析 (8) 用户流失分析 (9) 用户生命周期分析 三、围绕业务流程搭建数据结构 1、以业务为流程梳理数据结构 （1）关键业务流程的梳理 任务：围绕app梳理平台几个的关键业务流程 （2）明确各业务的核心的目标 2、以用户为出发点做流程和关键指标梳理 （1）用户路径梳理 （2）用户情绪体验地图 （3）用户决策心理分析 （4）示例：在用户增长中如何结合用户生命周期进行营销布局 案例：某平台裂变营销的数据分析体系设计 任务：根据关键业务流程，制作用户路径和体验地图，并梳理关键指标 3、数据的采集—数据埋点 四、常用的数据分析的模型 1. 漏斗模型 2. 留存分析 3. 热力值分析 4. 归因分析 5. 事件分析 6. 路径分析 7. 分群分析 8. 粘性分析 9. 分布分析 10. 时间间隔分析 案例：天猫平台FAST和GROW模型分析与应用案例
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