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数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用 12.2.13 AB Test
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提到AB Test,人们最容易想起的就是它是在网页设计优化中的一种比较策略。同一个功能页面,设计两种不同的页面布局(或风格),通过技术手段将两种不同风格的页面设计随机分配给浏览该功能页面的不同访问者,根据随机分配的页面浏览转换效果,来评价不同设计风格的优劣。
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其实,除了上面提到的网页设计和优化中常常用到这种方法之外,AB Test与控制变量的方法一样可以看做是进行运营效果分析时的思路和策略,也是数据化运营实践中运营团队最熟悉的方法论。
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AB Test最基本的含义就是对于一个运营活动的效果进行评价。在使用此方法时,一定要事先把同一类客户群体随机分成A和B两组,一组进行运营,另一组不进行运营,这样才可以比较合理地评估运营的效果;或者一组采用甲方案进行运营,另一组采用乙方案进行运营。但是,也并不是说只能局限于两个样本组,在实践中可以根据具体项目需求分成多个分组。
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使用AB Test方法时要注意以下的几点:
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❑参与AB Test的客户群体应该是来自同一个总体的,应具有相同的特征或属性;否则,A组的客户与B组的客户本来就是特征相同,属性相异,那接下来的效果分析到底是运营带来的,还是客户本身的属性差异造成的,就很难说清楚了。
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❑与AB Test相关的其他业务因素应该一致,也就是说除了要分析的特定运营条件外,其他的业务因素应该一致,这样就可以在其他条件一致的情况下准确考察特定运营条件对运营效果的影响了。
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数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用 第13章 漏斗模型和路径分析
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阳台梦杳,苦追踪问迹,似无还有。
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——《群音类选·陈秋碧》明代胡文焕
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13.1 网络日志和布点
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13.2 漏斗模型与路径分析的主要区别和联系
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13.3 漏斗模型的主要应用场景
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13.4 路径分析的主要应用场景
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13.5 路径分析的主要算法
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13.6 路径分析案例的分享
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在互联网数据化运营实践中,有一类数据分析应用是互联网行业所独有的,那就是漏斗模型和路径分析的应用。漏斗模型通常是对用户在网页浏览中一系列关键节点的转化程度所进行的描述。比如,在某B2C电商平台上,买家从浏览到实际购买产品都需要经历3个步骤:从浏览商品到选中商品放入购物车,将购物车里的东西提交到订单上,直到提交订单后实际完成在线支付。上述3个步骤一路走下来,买家人数一定是越来越少,这个过程就是一个典型的漏斗模型。漏斗模型的主要分析目的就是针对网站运营过程中各个关键环节的转化效率、运营效果及过程进行监控和管理,对于转化率最低的环节,或者波动异常的环节加以有针对性的改正,以提升转化效率,从而最终提升运营效率和网站转化效果;路径分析通常是指对用户的每一个网络行为进行精细跟踪和记录,并在此基础上通过分析、挖掘得到用户的详细网络行为路径特点、每一步的转化特点、每一步的来源和去向等,从而帮助互联网企业分析用户的网络行为,找出用户的主流路径,分析网络产品的用户使用路径,从而可以进行有效的产品优化和升级,并针对典型场景的用户转化数据来进一步制定和实施有针对性的策略,以提升转化效率。
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从严格意义上来说,漏斗模型是包含在路径分析之中的,漏斗模型是路径分析的特殊情况,是针对少数关键节点的路径分析。因为漏斗模型已经成为数据化运营中一个成熟的管理工具和分析思想,所以这里将之与路径分析相提并论。
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之所以说漏斗模型和路径分析是互联网行业所独有的,主要是因为在传统行业里无法获得用户的每一步行为数据。正是因为互联网行业里有用户日志数据,才使得用户的每一步行为都变得有据可查,这是互联网行业得天独厚的优势,也是本章主要讨论的话题。
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本章首先介绍网络日志数据体系的基本内容;其次,针对互联网行业常用的一些漏斗模型和路径分析的应用场景进行梳理和汇总;然后,针对具体的分析技术做基本的总结和归纳;最后,通过一个网络产品的具体路径分析案例来说明商业实战中路径分析模型的典型应用。
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数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用 13.1 网络日志和布点[1]
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