间隔分析

间隔分析,指的是分析用户行为与行为之间的间隔时长。目前在诸葛io的整体模块中,可以用平均使用时长来衡量用户对于业务的黏性。用户越愿意花时间,代表用户对业务依赖程度越高。而在间隔分析的场景下,时长帮助业务起到更多的指导作用。

例如:
1、用户从开始付款,到付款成功的间隔时长,能够侧面反映付款流程的顺畅度;
2、用户发生两次购买商品之间的间隔时长,反应用户的购买周期;
以上场景,就可以通过对间隔时长分布的观察,得到对产品或者用户的洞察,从而对业务的下一步决策起到指导作用。

如何使用?

进入间隔分析页面,可以选择对应的开始事件及结束事件(可选事件属性);然后点击查询,默认将展示近7日数据。

指标详解:

  1. 最大值:间隔转化时长的最大值
  2. 最小值:间隔转化时长的最小值
  3. 中位数:将间隔转化时长按从大到小排期,取中间值
  4. 上四分位:将每个人的平均间隔时长按从大到小排期,取 1/4 处的值
  5. 下四分位:将每个人的平均间隔时长按从大到小排期,取 3/4 处的值
  6. 人均值:每个人的平均间隔时长总和 / 用户数
  7. 人数:开始事件-结束事件的操作人数

四分位释义:上四分位是指通过四分位数统计描述分析方法描述数据时,偏态数据的离散程度,即将全部数据从小到大排列,正好排列在下 1/4 位置上的数就叫做下四分位数(按照%比,也就是25%位置上的数)也叫做第一四分位数,排在上 1/4 位置上的数就叫上四分位数(按照%比,也就是 75%位置上的数)也叫做第三四分位数,同样排列在中间位置的就是中位数,也叫做第二四分位数,四分位数间距就是指上下四分位数之间的差值;下四分位逻辑同理。

关联属性

可对开始及结束事件进行自定义事件属性关联。不同事件关联的属性可以是相同属性,也可以是不同属性,但是要求属性的类型必须一致。 举例:某教育开展了一个新用户营销活动,除了监测用户从「在线试听」到「付款成功」的行为转化与流失情况,还要使本次分析与课程名称相关。因此需要在「在线试听」和「付款成功」事件中添加营销活动 ID 的属性,此时就可以将该属性作为关联 ID ,以保证用户严格按照该模式配对;也就是说在捞取数据的过程中,关联属性的属性类型与属性值要一致,不一致的属性值需要过滤掉不参与计算。

按属性细分

以下图为例,选择分析用户从搜索课程到开始听课行为的间隔情况,按课程名称进行细分,您可以看出这两个行为间不同课程的间隔数据。

显示设置


按属性细分时,
1、默认展示数据最多的前4组数据
2、您可以通过显示设置来控制自己想看到的分析模型结果

添加看板

添加看板时,您可选择:
1、按照属性细分添加看板时,动态展示数据最多的4个分组,不足4个展示全部
2、固定显示用户自己选择的分组数据结果

©zhugeio.com 京ICP备15049545号            文档更新时间 2022-08-30 21:16:46

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