漏斗只能定位“哪个环节出了问题”,要回答为什么出问题,需要分析用户最真实的反馈。本步骤通过词云分析和情感倾向分析,从用户评价中提取高频问题,判断整体口碑倾向,验证漏斗异常背后的真实根因。
导入数据,生成词云,基于案例评论数据自动生成高频问题词云。
请根据词云图填写词云中出现频次最高的TOP3问题。
| 情感类型 | 评论数量(条) | 占比 |
|---|---|---|
| {{ row.type }} | {{ row.count ?? '—' }} |
| 情感类型 | 评论数量(条) | 占比 |
|---|---|---|
| {{ row.type }} | {{ row.count ?? '—' }} |
请结合词云TOP3与情感分析结果,说明本案例的核心问题根本原因;说明高频问题与情感数据是如何验证步骤一漏斗异常结论的
找到根因后,还需验证“改进方案是否真的有效”,避免拍脑袋迭代。AB测试对照诊断法将用户随机分为对照组(维持原方案)和实验组(应用改进方案),对比两组的关键指标差异,用数据判断改进方案是否值得落地。
请基于案例资料,针对步骤一和步骤二分析结果,设计AB测试方案
请从案例资料中获取AB测试两组数据,计算后填入下表并逐项判定:
| 测试指标 | 对照组数据 | 实验组数据 | 判定与分析 |
|---|---|---|---|
| {{ row.metric }} |
请从案例资料中获取AB测试两组数据,计算后填入下表并逐项判定:
| 测试指标 | 对照组数据 | 实验组数据 | 判定与分析 |
|---|---|---|---|
| {{ row.metric }} |
绘制AB测试结果对比图,参考方法及工具如下:
支持 PNG、JPG、WEBP 格式,图片不超过 5MB;上传后可点击预览。
结合全链路数据漏斗诊断、售后评论分析法及AB测试对照诊断,分析产品存在的问题,并提出具体的迭代优化建议。
支持 CSV、TXT、XLS、XLSX,文件不超过 5MB。