客户数据分析出现异常时需要从哪些方面入手解决

好的客户数据分析必须首先采取比率的形式,而不是绝对数字或相对数据。我们将数据的每日增长转化为折线图表。从折线图表中,我们可以看出数据是高还是低。相反,我们将知道这些数据的位置。另外,通过比较不同频道、不同版本、不同用户群的不同纬度数据,可以从侧面反映数据的真实情况。
客户数据分析不是静态的。有必要动态查看数据。简单地看一点数据是没有意义的。我们需要给数据添加时间纬度。引入时间单位来观察数据的整体趋势,以便更客观地判断产品的健康状况。
在分析了异常客户数据后,是否会从几个纬度进行分析?
有时从总量的角度来看,是不可能看到一些问题的。例如,在一段时间内,下载量减少了,我们需要找出问题所在。首先,我们需要在中间引入时间纬度。比较这几个月的纬度数据,我们可以看到一个月的值比另一个月的值低。然后我们将在这个月看看情况。
然后我们还可以从产品的角度来分析,看看近期是否有新产品上线,如果有新产品上线,是否要提前通知客户,是否做好了客户体验管理。当然,这些角度必须加到时间的纬度上来判断。
此外,异常数据不一定是坏事。例如,在分析用户行为的过程中,如果发现某类用户的关键指标表现良好,就有必要分析为什么这些用户的数据表现非常好,这也是对日益增长的分析黑客的一种攻击。因此,早期的关键指标是如何快速增加添加其他朋友的用户数量。在此基础上,需要注意基础数据分析中用户的层次化处理,找出不同纬度的异常数据组,找出共性,然后作为优化指标进行优化。