數(shù)據(jù)分析很簡(jiǎn)單。
技術(shù)流的老司機(jī)，左手SQL右手BI，溜的飛起。其實(shí)SQL、Python是數(shù)據(jù)挖掘；PPT、BI是數(shù)據(jù)展示。學(xué)會(huì)了當(dāng)然很棒，不會(huì)也沒(méi)關(guān)系。
數(shù)據(jù)分析不是技術(shù)流，是一種思維習(xí)慣。能幫你梳理業(yè)務(wù)，找到方向，達(dá)成目的數(shù)據(jù)分析，才是真·數(shù)據(jù)分析。而建立這種思維習(xí)慣，你只需要記住3個(gè)步驟，掌握3個(gè)模型。
這就是 極簡(jiǎn)數(shù)據(jù)分析法。
建議收藏以便翻閱，也可以分享給想要提升數(shù)據(jù)分析能力的朋友和運(yùn)營(yíng)萌新（省的自己教了 ?(￣??)? ）
以下，enjoy：
一）3個(gè)步驟
這三個(gè)步驟是，確定目標(biāo)、列出公式、確認(rèn)元素。
我們以某互聯(lián)網(wǎng)金融公司A為例。
假設(shè)A公司正準(zhǔn)備上市，當(dāng)前核心目標(biāo)為利潤(rùn)。
針對(duì)利潤(rùn)，我們列出公式。上面公式中，利潤(rùn)拆解成了 付費(fèi)用戶數(shù)、投資金額、投資時(shí)長(zhǎng)、對(duì)應(yīng)利率 四個(gè)元素。其中對(duì)應(yīng)利率取決于資產(chǎn)端，跟用戶側(cè)關(guān)系不大。
因此如果我想提升核心KPI—利潤(rùn)，就要盡可能的提升付費(fèi)用戶、投資金額和投資時(shí)長(zhǎng)。
恭喜你，已經(jīng)找到了發(fā)力點(diǎn)。
注意，核心目標(biāo)會(huì)隨著業(yè)務(wù)發(fā)展不斷變化，比如用戶運(yùn)營(yíng)，App初期看重新增，中期看重轉(zhuǎn)化，后期看重留存。如果仍然難以確定，看看你的核心KPI。
二）3個(gè)模型
確認(rèn)需要提升的元素后，問(wèn)題來(lái)了。
- 如何提升每個(gè)元素的量級(jí)？
- 怎樣制定策略，分配資源？
- 如何驗(yàn)證策略是否有效？
你需要掌握3個(gè)模型。
A. 漏斗模型
適用范圍：需要多個(gè)步驟達(dá)成的元素。
比如投資用戶數(shù)。
達(dá)到投資用戶的狀態(tài)，需要多個(gè)步驟。每個(gè)步驟都存在轉(zhuǎn)化率，放在一起就成了層層縮減的漏斗。
漏斗模型作用：提升量級(jí)。
通過(guò)提升轉(zhuǎn)化率，提升單個(gè)元素量級(jí)。
有了漏斗模型，就可以分析每層漏斗衰減的原因。有些原因顯而易見(jiàn)，有些需要做A/B測(cè)試。你可以逐層提升轉(zhuǎn)化；也可以改變用戶路徑，減少漏斗層級(jí)。
比如，支持H5內(nèi)投資的理財(cái)產(chǎn)品漏斗，要比下載App投資的漏斗少2個(gè)層級(jí)，轉(zhuǎn)化率要高很多。
盈利還是虧損，有時(shí)只取決于一個(gè)漏斗。
注意，優(yōu)化漏斗是個(gè)長(zhǎng)期過(guò)程，需要每天關(guān)注。
B. 多維坐標(biāo)
適用范圍：具有多重屬性的單個(gè)元素。
比如，本文公式中的投資用戶，就有投資金額和投資時(shí)長(zhǎng)兩個(gè)屬性。可以將其作為橫縱坐標(biāo)軸，把所有投資用戶分成四組。
電商品類運(yùn)營(yíng)有個(gè)經(jīng)典坐標(biāo)，按流水和利潤(rùn)劃分品類。
用戶運(yùn)營(yíng)也有個(gè)經(jīng)典坐標(biāo)，叫RFM坐標(biāo)。
R=最近一次行為(Recency)
F=行為頻率(Frequency)
M=行為量級(jí)(Monetary)
這里的行為指和你的核心目標(biāo)密切相關(guān)的行為。比如在本文的金融產(chǎn)品中，就是投資。
R代表可觸達(dá)，畢竟6個(gè)月沒(méi)來(lái)投資的用戶，說(shuō)不定都卸載了，甚至已經(jīng)忘了你這個(gè)App；
F代表忠實(shí)度，高頻次的使用App，雖然ta可能每次只投幾塊錢的活期；
M代表價(jià)值，比如累計(jì)投了50萬(wàn)，這可是個(gè)高凈值用戶。
多維坐標(biāo)作用：精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。
通過(guò)多維坐標(biāo)將用戶分組，對(duì)不同組用戶采取對(duì)應(yīng)的運(yùn)營(yíng)措施。
首先，一定有一個(gè)象限是好的。
比如下面的坐標(biāo)圖，高金額、高時(shí)長(zhǎng)的A象限，就是好的。
A象限的用戶，是核心用戶（俗稱爸爸），公司的現(xiàn)金牛，你的重點(diǎn)運(yùn)營(yíng)對(duì)象。
A象限往往占整體流水的80%。你的活動(dòng)效果好不好，運(yùn)營(yíng)策略給不給力，往往要看這些爸爸們的反應(yīng)。你甚至可以建立一個(gè)微信群，把爸爸們都拉進(jìn)去，多多交流，做好服務(wù)，時(shí)不時(shí)發(fā)個(gè)紅包啥的。
接下來(lái)，你要把B、D兩個(gè)象限的用戶往A象限拉。
D象限，是高潛力用戶?？梢远ㄏ虬l(fā)一些大額度長(zhǎng)期標(biāo)的優(yōu)惠券，比如投20w，6個(gè)月，送3000元紅包。提升他們的投資時(shí)長(zhǎng)。
B象限，是高忠誠(chéng)用戶。雖然可能沒(méi)什么錢，但使用頻次很高?？梢远ㄏ虬l(fā)送梯度優(yōu)惠券，比如投資1000送10元，投5000送投資80元，投10000送200元，逐步拉升他們的投資額度。
A是現(xiàn)金牛，D是A的孵化器，B用戶價(jià)值低但忠誠(chéng)度高，產(chǎn)品開(kāi)拓新場(chǎng)景后也有可能進(jìn)化成現(xiàn)金牛。
重要性，A>D>B。
資源有限時(shí)，請(qǐng)參照此排序。
多維坐標(biāo)的適用范圍非常廣。比如我的公眾號(hào)「金龍聊運(yùn)營(yíng)」里的文章，也可以按閱讀量和點(diǎn)贊率做一個(gè)二維坐標(biāo)，分析下如何寫出叫好又叫座的文章。
比如你可以按事物價(jià)值的精力投入和價(jià)值衰減速度建立二維坐標(biāo)，優(yōu)化你的精力分布。
C. 分組表格
適用范圍：隨時(shí)間變化的用戶屬性元素。
比如投資用戶數(shù)。
分組表格的原理，是將某一周（或一天，一個(gè)月）進(jìn)入App的新用戶，作為單獨(dú)的一組用戶。
上面的表格，就是投資用戶分組表格。
橫向看，是某組用戶的投資用戶數(shù)，隨時(shí)間變化的留存情況。
比如第一行，第一周共新增200名投資用戶，到第二周留存100名，到第三周留存80名……
縱向看，是某一周投資用戶的構(gòu)成情況。比如第三列，顯示第三周的730個(gè)投資用戶，是由第一周進(jìn)入的80個(gè)+第二周進(jìn)入的150個(gè)+第三周進(jìn)入的220個(gè)構(gòu)成的。
通過(guò)投資用戶分組表格，我們還能計(jì)算出留存率分組表格，只需將每一行，每周的留存用戶除以對(duì)應(yīng)的新增用戶數(shù)，即可獲得下表：
這個(gè)表格也可以做適度變形，比如將所有數(shù)據(jù)向左對(duì)齊：
作用：監(jiān)測(cè)&驗(yàn)證。
分組表格可以幫你分析清楚一個(gè)復(fù)雜元素的變化。
比如你發(fā)現(xiàn)投資用戶數(shù)在提升，你其實(shí)很難判定原因，因?yàn)橥顿Y用戶是由很多組用戶構(gòu)成的。因此提升的可能原因有很多，比如：
- 新增用戶量級(jí)增大
- 渠道質(zhì)量提高
- 運(yùn)營(yíng)策略起作用
這時(shí)候，把留存率分組表格掏出來(lái)瞅瞅。
先看新增用戶數(shù)這一列，發(fā)現(xiàn)新增用戶量級(jí)確實(shí)在提升；
縱向看每一列，比較不同組用戶留存。發(fā)現(xiàn)次周留存確實(shí)上升了，說(shuō)明運(yùn)營(yíng)策略可能起到了一定作用。但后續(xù)的留存情況都在下降，可能是渠道質(zhì)量在下降。
橫向看，留存始終沒(méi)能穩(wěn)定在一個(gè)值，說(shuō)明產(chǎn)品的粘性還不夠。
是不是很溜？
四）總結(jié)
確定核心目標(biāo)，通過(guò)公式拆解成元素，找到發(fā)力點(diǎn)。
用漏斗模型提升元素量級(jí)；用多維坐標(biāo)進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，更好的分配精力和資源；用分組表格檢驗(yàn)效果，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。
以上，就是極簡(jiǎn)數(shù)據(jù)分析法。
1. 這套方法適用于用戶、活動(dòng)、內(nèi)容、渠道及其他一切運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域。請(qǐng)各位自由開(kāi)發(fā)。
2. 沒(méi)錯(cuò)，文中涉及的用戶數(shù)據(jù)都是我編的。
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