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流动是产生消费的重要因素，一般来说，流量越大，可能产生的消费越多。因此，在互联网产品中，如何将虚拟流量转化为实际收益？

今天，网络已经像水、电一样渗透到了许多普通百姓的生活，但从整个工业文明的发展来看，它还是一个新生事物。对于因特网的盈利模式，归纳起来，分类还是比较清晰的。后来，我打算以我自己的理解和分类的方式，试图讨论一下在因特网圈内普遍存在的盈利模式。现为本文的第i一篇——流量变现模式。

在日常生活中，我们很容易了解它的价值。比方说，如果要开一家卖鞋店，在租金合理的前提下，一般会选热闹的商业街；你要摆摊卖鸡蛋灌饼，在付得起保护费的前提下，一般会选在小区门口、地铁站出口、写字楼密集的地方。原因很简单，因为许多人经过这些地方，而这些人，大部分都是有需求的，很可能产生购买行为。

从另一个角度来说，你是否注意过这样的细节：许多超市，如果有两层，入口一般在2层；三层，入口十有八i九在三层；而它们的出口，肯定是在第i一层。这样做的目的很明显，就是让你多呆在超级市场。换言之，超级市场经营者相信，你在超市里呆的时间越长，购买商品的可能性就越大。

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对数据进行精细划分是数据分析技巧的核i心思想之一，它可以帮助企业实现客户流量的几何级数增长，运营能力成倍提高，服务能力显著提高。

分析数据时，如果想要得到更i准确的结论，就需要对数据进行进一步的细化，因为在对一些复杂的数据进行分析时，可能会忽略一些关键的数据细节。在此，精化必须进行多维度分解。

常用的拆分方法如下。

分时：观察不同时间段的数据，看数据是否产生了变化。通过对一家餐饮店的早上营业数据和下午的营业数据进行对比，可以分析不同时段的顾客流量变化。

各渠道：通过不同渠道与用户观察产品，了解数据是否产生变化。比如，网站通过分析用户点击页面和链接转到用户，可以得到不同渠道用户的转化率。

分级用户：观察新老用户，分析两者是否有差异。如对新注册用户和老用户的消费水平进行分析， VIP用户和普通用户的满意度是否存在差异等。

分区：观察不同区域的数据，以了解数据是否发生了变化。如通过对河南和山东用户的分析，得出不同地区的消费习惯是否存在差异等。

组合分割：观察数据的构成，看数据之间是否能继续分割。比如搜索词组，可以把不同的关键词分解成不同的词。

下一步，我们以用户流量优化为例，来看一看如何利用数据的精细分析？

用户流动情况概述

分析流量数据之前，需要根据多种指标来判断用户的基本流量状况，如用户访问量、点击量等。另外，我们需要关注用户平均访问时间长、平均浏览页面数、平均关闭速率等。

这些指标的基本组合可以帮助我们理解用户的转化率。在这个过程中还要注意区分新老用户，比如新老用户的比例，新老用户和老用户各自的停留时间等，这些可以作为用户流量的判断依据，也可以用来判断流量的基本质量。