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用户粘性分析

  • 文档创建者:Lily.Wang
  • 编辑次数:6次
  • 最近更新:Lily.Wang 于 2021-06-24
  • 1. 概述

    1.1 背景

    用户粘性是指用户对于品牌或产品的忠诚、信任与良性体验等结合起来形成的依赖程度和再消费期望程度,是了解产品健康度的重要指标。

    为了了解团队对产品“不断改进”的过程中,对用户粘性是否有提升作用,产品同学张鸣打算制作一张用户粘性仪表板,用于观察粘性情况。

    1.2 分析思路

    统计一周内用户使用产品的天数分布,使用了 2 天的有多少人,连续使用 7 天的有多少人;

    统计一周内登录两天以上的人数随时间的走势情况,一周登录两天以上的人数越多,说明产品健康度更好;

    然后可以分类查看「合作、跟进、潜在」用户的粘性情况。

    点击查看仪表板:用户粘性分析

    33.png

    1.3 分析结果

    • 从第一个组件中,我们可以看到【05周—10周】一周登录两次以上的人数持续上升;结合右边的折线图组件,可以看到上升最明显的是潜在用户。说明该时间段的活动或产品优化在用户粘度反馈上是有正向影响的,特别是对潜在用户。

    • 只登录一回的用户占 74.83% ,所以从整体看,用户粘性有待加强。

    1.4 获取数据

    本文使用的示例数据:用户登录表.xlsx

    2. 实现方式

    2.1 准备数据

    1)上传示例数据「用户登录表」。

    2)添加自助数据集并命名为「用户粘度分析」,勾选「用户登录表」的三个字段,如下图所示:

    34.png

    3)接下来我们要进行去重,一个用户如果在一天内多次登录的话,只需要保留一条记录。添加「分组汇总」,如下图所示:

    35.png

    3)添加一个计数列,给所有去重后的每一行数据标注“1”,如下图所示:

    36.png

    4)统计每周内每个用户登录了几回。添加「分组汇总」并拖入字段,更改登录时间的分组为「年周数」。如下图所示:

    37.png

    2.2 制作组件

    2.2.1 查看一周登录次数超过两次的人数走势

    1)将「联系电话」字段转换为指标,得到联系电话的去重计数(即所有用户的数量)。如下图所示:

    38.png

    2)对去重计数后的联系电话进行明细过滤,过滤得到一周内登录不止一次的用户数量。如下图所示:

    1.gif

    3)拖入字段「登录时间、联系电话」,制作趋势面积图。如下图所示:

    39.png

    如此便完成了一周登录超过两次人数的时间走势图。

    2.2.2 查看不同状态的用户一周登录超过两次人数的走势

    复制一个 2.2.1 节制作的组件,在其基础上将「客户状态」拖入颜色栏并将「面积」改成「线」。如下图所示:

    40.png

    如此便获得「合作、潜在、跟进」一周登录两次以上人数的走势。

    其余组件用户可另存 1.2 节的仪表板,查看具体做法,本文不再赘述。

    2.3 效果查看

    详情请查看 1.2 节。

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