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4. 常见的数据分析法和模型
在上篇提到的漏斗分析法和AARRR模型外，这里再补充一个：交叉分析法。
交叉分析法：通常是把纵向对比和横向对比综合起来，对数据进行多角度的结合分析。
举个例子：
a. 交叉分析角度：客户端+时间
从这个数据中，可以看出iOS端每个月的用户数在增加，而Android端在降低，总体数据没有增长的主要原因在于Android端数据下降所导致的。
那接下来要分析下为什么Android端二季度新增用户数据在下降呢？一般这个时候，会加入渠道维度。
b. 交叉分析角度：客户端+时间+渠道
从这个数据中可以看出，Android端A预装渠道占比比较高，而且呈现下降趋势，其他渠道的变化并不明显。
因此可以得出结论：Android端在二季度新增用户降低主要是由于A预装渠道降低所导致的。
所以说，交叉分析的主要作用，是从多个角度细分数据，从中发现数据变化的具体原因。
5. 如何验证产品新功能的效果
验证产品新功能的效果需要同时从这几方面入手：
a. 新功能是否受欢迎？
衡量指标：活跃比例。即：使用新功能的活跃用户数/同期活跃用户数。
使用人数的多少还会受该功能外的很多因素影响，千万不可只凭这一指标判断功能好坏，一定要结合下面的其他方面综合评估。
b. 用户是否会重复使用？
衡量指标：重复使用比例。即：第N天回访的继续使用新功能的用户数/第一天使用新功能的用户数。
c. 对流程转化率的优化效果如何？
衡量指标：转化率和完成率。转化率即：走到下一步的用户数/上一步的用户数。完成率即：完成该功能的用户数/走第一步的用户数。
这个过程中，转化率和完成率可以使用（上）篇中提到的漏斗分析法进行分析。
d. 对留存的影响？
衡量指标：留存率。用户在初始时间后第N天的回访比例，即：N日留存率。常用指标有：次日留存率、7日留存率、21日留存率、30日留存率等。
e. 用户怎样使用新功能？
真实用户行为轨迹往往比我们设想的使用路径要复杂的多，如果使用的数据监测平台可以看到相关数据，能引起我们的反思，为什么他们会这么走，有没有更简便的流程，以帮助我们作出优化决策。
6. 如何发现产品改进的关键点
产品改进的关键点，是藏在用户的行为中。
想要找到这些关键点，除了通过用户调研、访谈等切实的洞察用户外，在产品中设置相关数据埋点记录用户的行为，观察其行为轨迹，不能完全替代洞察用户的行为，不过也可以有助于决策产品改进点。
操作步骤：
这一部分的实际案例，小伙伴们可以下载该电子书，查阅第四章的内容。
下载地址：猛戳这里
7. 写在最后
数据分析这个领域，需要学习的内容，不仅仅只有我写的这些，如果对数据分析很感兴趣的小伙伴，也可以看看这两个网站：
网站分析在中国：猛戳这里
蓝鲸的网站分析笔记：猛戳这里
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