Например, если вы выяснили, что пользователи часто покидают сайт на этапе оплаты, возможно, это связано с неподходящими вариантами оплаты. Зная это, вы можете оптимизировать процесс платежей, добавив более удобные способы оплаты, что приведет к увеличению конверсии и, соответственно, дохода.
Заключение
Понимание данных – основа успешной продуктовой аналитики. Важно не только собирать информацию, но и уметь ее правильно интерпретировать и применять. Стремитесь к тому, чтобы ваши действия основывались на фактах, а не предположениях. Здесь ключевое значение имеет качественный сбор и анализ данных, что позволит вам принимать эффективные решения и достигать поставленных целей.
Виды данных: классификация для удобства работы
Огромные объёмы данных, с которыми сегодня сталкиваются компании, делают крайне важным их правильное сортирование и классификацию. Понимание видов данных помогает не только упростить анализ, но и применять подходящие методы для извлечения ценной информации. Ниже мы рассмотрим ключевые категории данных, которые помогут вам структурировать вашу работу.
1. Количественные данные
Количественные данные представляют собой исследуемую информацию в числовом формате. Это могут быть данные о продажах, посещаемости сайта, уровне конверсии и так далее. Данная категория подразделяется на два основных типа: дискретные и непрерывные данные.
Дискретные данные – это данные, которые могут принимать только конечное количество значений. Например, количество аккаунтов, созданных за месяц, или число обращений в службу поддержки. Такие данные легко представлять в виде диаграмм или гистограмм.
Непрерывные данные – это данные, которые могут принимать бесконечное количество значений в пределах определённого диапазона. Например, время загрузки страницы или стоимость продукта. Для работы с непрерывными данными можно использовать методы регрессионного анализа для выявления зависимостей между переменными.
2. Качественные данные
Качественные данные предоставляют более подробную и глубокую информацию, которая не может быть представлена в числовом формате. Эти данные часто представлены в виде текстов, отзывов, комментариев пользователей и опросов.
Качественные данные можно классифицировать на:
– Номинальные данные – категории без определённого порядка (например, тип продукта или демографические данные).