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常用数据分析方法总结|附游戏业务实际案例（Part2~3）

Part2-3: 数据分析方法详解：漏斗与用户路径比较及矩阵与RFM模型应用

Part 2：漏斗分析与用户路径分析的融合

漏斗分析与用户路径分析紧密相连，因为漏斗分析是路径分析的一种具体体现。它关注业务流程中的转化效率和用户流失，通过定义起始事件、n步转化和时间窗口期来衡量。

起始事件：登录游戏

转化步骤：登录→引导→完成ABCDEF

转化率：红圈显示的转化率

分步转化率：绿框数据

窗口期：24小时流失率

案例中，游戏新手引导流失漏斗构建，以优化引导设计。

Part 3：矩阵分析与RFM模型的异同

矩阵分析（如波士顿矩阵）和RFM模型均基于分层思想，但维度不同。矩阵分析通过二维或更高维度区分对象，而RFM则基于交易行为的三个维度：最近交易时间、频率和金额。

矩阵分析：筛选优化紧急重要的引导节点

RFM模型：用户分层策略，如活跃时长、付费行为等

案例中，通过矩阵图评估新手流失率与耗时，RFM则用于精细运营用户分层。

总结，这两种方法帮助我们更好地理解用户行为路径，优化业务流程，并进行精细化运营决策。