增长黑客数据分析方法
趋势分析是**基本、也是**常见的数据分析方法；通过对活动推送相关指标的监测来研究用户行为规律，寻找增长点。
单一的指标往往很难发现问题，只有将其从多个维度进行拆分才能发现深层次原因。增长黑客要对常见维度（用户来源，用户偏好，生命周期等）熟练于心，从细节中找到增长点。
用户的核心操作行为都具有一定的转化路径，比如说关注、阅读、点击、咨询、购买等等。用户在转化过程中不断流失、天然递减，增长黑客关注的往往是流失的核心节点。
漏斗分析以可视化的方式将用户转化过程的每一步流量都呈现出来，流失**多的环节往往就是增长的机会点。
在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对；增长黑客可以将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化图文消息（包括产品功能介绍，活动优惠，品牌曝光的方式），提升用户体验。
比如向“北京市朝阳区有过两次购物记录的iPhone用户”推荐特定的**优惠活动，远远比漫无目的的群发消息要更有针对性。
一般我们讲的留存率，是指“新增用户”在一段时间内“仍旧保持关注的比例”。留存分析一般是用来探索用户行为偏好与产品功能之间的关联程度。
增长黑客通过群发推送分析不同用户群组的留存差异来找到用户的行为偏好。从而，有针对性的进行图文消息推送，提升用户购买。
课程大纲
理解商业模式没你想的难
什么是指引业务发展的北极星指标？
用 OSM、UJM 搭建用户指标体系
指标体系搭建案例实操
如何进行数据归因
Growing lO 数据看板初识
Growing lO 业务看板搭建操作演示，场景演练搭建你的业务数据看板
从完整价值路径出发开展转化分析
如何追踪漏斗优化效果
流失用户去了哪儿？
LIFT模型优化落地页案例拆解
Growing lO 漏斗分析功能基本操作演示
场景演练 业务场景下的漏斗分析实操
如何运用数据分析找到投放优化点，渠道投放效果评估与投放策略制定小程序的推荐分享如何分析与提升小程序的渠道获客评估Growing lO 获客分析功能基本操作演示，场景演练:业务场景下的获客分析实操
实战项目：某美妆*数据指标体系搭建项目实战
实战项目：某食品零售*留存分析项目实战
实战项目：某酒店*转化分析项目实战
实战项目：某在线教育*渠道获客分析项目实战
实战项目：某服装零售*数据指标体系搭建项目实战
实战项目：某零售百货公司留存分析项目实战
实战项目：某房产平台转化分析项目实战
实战项目：某零售电商公司渠道获客分析项目实战
工程开发技能
一键将 Airbnb 房屋信息同步到 Craigslist
Craigslist 是美国著名的第三方交易发布平台，类似中国的58同城，拥有海量用户，但是该平台并未对外提供 API 。Airbnb
当时还处于早期阶段，急需大量流量。他们的工程师通过研究 Craigslist 的发布机制，通过逆向工程方式将 Airbnb 房屋发布信息同步到
Craigslist。通过这个新方法，Airbnb 获取了大量的免费流量，用户数也有指数级增长。
经验主义并不可靠，尤其是面对多种模棱两可的方案时，比如某个按钮是用红色还是橙色。这个时候解决此类问题**好的方法就是进行 A/B 测试。简单说来，让一部分用户使用方案 A，另一部分使用方案 B，然后通过数据观察对比来选择方案。对文案进行 A/B 测试37Signals 为了提升产品注册页面的转化率，对其进行了A/B测试。方案A（上）和方案B（下）不同之处在于页面文案，分别是『Start a Higrise Account』（开启一个高回报的账户）和『30-day Free Trial on All Acounts』(30天免费试用)。数据显示，后者的注册转化率比前者高30%。
咨询详情微信增长黑客是什么
介于微信技术开发和微信营销之间的新型团队角色，主要依靠技术和数据分析的力量来达成各种营销目标，而非传统意义上靠砸钱来获取粉丝的市场推广角色。他们能从单线思维者时常忽略的角度和难以企及的高度通盘考虑影响微信运营的因素，提出基于产品本身的改造和营销策略的更新，以切实的依据、低廉的成本、可控的风险来达成粉丝增长、活跃度上升、收入增加等商业目的。简单来说，就是低成本甚至零成本地用「技术」来让产品获得有效增长。
咨询详情
微信增长黑客，以数据驱动微信营销，以市场指导微信运营及产品优化，通过技术化手段贯彻增长目标的人。这也就意味者，微信增长黑客需要具备包括技术、产品、微信运营及营销在内的专业技能，以及好奇心、创造力、职业道德、人脉资源，和成就伟大事业的战略思维和奉献能力。这样看来微信增长黑客的能力要求非常高，但即使我们无法成为一个完完全全的微信增长黑客，却可以通过有效的借用第三方软件工具，学习微信增长黑客门会用到的方法和工具，用这些方法去实现微信粉丝和收入的增长
咨询详情更多培训课程，学习资讯，课程优惠等学校信息，请进入 成都国富如荷CDA数据分析 网站详细了解，免费咨询电话：400-998-6158
