數極客發布第10大用戶行為數據分析模型-間隔分析

數極客發布第10大用戶行為數據分析模型-間隔分析

一、什么是間隔分析？

在我們分析用戶轉化行為時，除了利用數極客的6大轉化率分析和提升模型之外，我們還會關注用戶完成轉化所需的時長，數極客間隔分析模型通過任意兩個行為之間的時長間隔分析，可以掌握用戶完成轉化的效率，分析用戶體驗是否存在問題。

二、間隔分析的應用場景？

例如：

用戶從首次訪問到注冊之間的時長，可以幫助我們掌握用戶注冊轉化所需的時長分布。

互聯網金融理財平臺的用戶注冊到完成首次投資行為所需的時長分布。

電商平臺用戶在首次購物與第二次購物之間的時長分布。

通過掌握以上行為間隔時長數據，可以幫助我們分析用戶的關鍵行為間隔時長，結合數極客獨有的6大轉化率提升模型進一步分析用戶體驗存在的問題，并通過產品與營銷策略的優化提以相應縮短間隔時長，從而提升用戶的轉化效率。

三、如何使用間隔分析？

1.登錄數極客分析平臺：https://a.shujike.com，進入事件分析-間隔分析功能：

間隔分析模型

2.選擇初始事件和結束事件

a.初始和結束事件均可以是瀏覽網頁、自定義事件或可視化埋點事件。

b.初始和結束事件可以添加篩選條件。

例如：提交訂單事件，可以選擇訂單金額>100的事件。

c.初始和結束事件可以添加按用戶屬性進行篩選。

例如：提交訂單事件，可以選擇用戶級別為VIP用戶。

3.選擇查看維度

數極客間隔分析模型，也支持采用任意維度的數據細分。

例如：我們可以查看不同渠道的用戶從首次瀏覽到注冊之間的間隔時長，從而分析不同渠道獲客之間的間隔時長是否存在問題，從而優化我們的渠道推廣策略。

4.分析間隔時長數據

a.時間范圍，數極客間隔分析模型支持選擇任意時間范圍。

b.時間粒度，數極客間隔分析模型支持按照分鐘、小時、天、周、月查看間隔數據。

c.細分分析，數極客間隔分析模型支持按照任意維度查看細分間隔數據，例如：可以查看北京地區使用iphone的用戶的間隔時長數據。

d.間隔分析模型的數值：最大值、最小值、人均值、中位數，通過這四類數值的解讀可以了解某類用戶完成轉化所需的時間分布，并結合數極客6大轉化率提升模型，分析用戶轉化過程遇到的用戶體驗問題，從而縮短用戶轉化周期。

數極客的十大數據分析模型：

1.事件分析

2.活躍分析

3.留存分析

4.漏斗分析

5.用戶流向

6.智能路徑

7.表單分析

8.熱圖分析

9.錯誤分析

10.間隔分析

歡迎注冊并體驗數極客。

關于數極客

數極客是我國新一代大數據用戶行為分析與數據智能平臺：數極客(https://www.shujike.com)，是首款支持無埋點、前端埋點、后端埋點、API導入四種混合數據采集方式，整合分析用戶行為數據和業務數據，可以自動監測網站、APP、小程序等多種渠道推廣效果分析，是增長***們必備的互聯網數據分析軟件。

數極客支持實時多維分析、漏斗分析、留存分析、路徑分析等十大數據分析方法以及APP數據分析、網站統計、網站分析、小程序數據統計、用戶畫像等應用場景，業內首創了六種提升轉化率的數據分析模型，是用戶行為分析領域首款應用定量分析與定性分析方法的數據分析產品;數極客基于用戶行為的大數據分析系統，同時提供了會員營銷和AB測試兩大數據智能應用產品，使得企業可以快速的提升用戶轉化率、留存率及運營自動化，實現數據驅動增長。