数据分析方法论_数据分析的应用场景方法论

一 指标

指标的分类

用户数据指标

日新增用户数

活跃率：日活跃率，周活跃率，月活跃率

留存率：次日留存率，第3日留存率，第7日留存率，第30日留存率。

Facebook 著名的40-20-10法则：也就是新用户次日留存率为40%，第7日留存率为20%，第30日留存率为10%，有这个表现的产品属于数据比较好的。

行为数据指标

PV（访问次数）和UV（访问人数）

转发率

转化率（与实际业务场景有关）

K因子：K因子=平均每个用户向多少人发出邀请×接收到邀请的人转化为新用户的转化率。当K>1时，新增用户数就会像滚雪球一样增大。如果K<1的话，那么新增用户数到某个规模时就会停止通过自传播增长。

产品数据指标

衡量业务总量的指标：总成交额（GMV，流水），总成交量，总访问时长

衡量人均情况的指标：客单价

衡量付费情况的指标：付费率，复购率

衡量产品情况的指标：好评产品数，差评产品数

推广付费指标

展示位广告：CPM（按展示次数付费）

搜索广告：CPC（按点击次数付费）

信息流广告：CPC或CPA（按实际效果付费， CPD（实际下载量）， CPI（实际安装量）， CPS（实际销售量））

如何选择指标

1 好的数据指标应该是比例

2 根据目前的业务重点，找到北极星指标

北极星指标也叫唯一关键指标（OMTM，One metric that matters），是产品现阶段最关键的指标。北极星指标没有唯一标准

如何建立指标体系

二 分析方法

5W2H分析方法

5W2H即七问分析方法，是二战中美国陆军兵器修理部首创。但是在复杂的商业问题面前不起作用。这是因为复杂的商业问题不会只有一个原因，而是由多个原因引起的。

麦肯锡逻辑树分析法

把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题或者子任务有关。每想到一点，就给这个问题（也就是树干）加一个“树枝”，并标明这个“树枝”代表什么问题。一个大的“树枝”上还可以有小的“树枝”，如此类推，找出问题的所有相关联项目。逻辑树主要是帮助你理清自己的思路，不进行重复和无关的思考。

行业分析方法PEST

在分析一个企业集团所处的背景的时候，通常是通过这四个因素来分析企业集团所面临的状况。

进行PEST分析需要掌握大量的、充分的相关研究资料，并且对所分析的企业有着深刻的认识，否则，此种分析很难进行下去。经济方面主要内容有经济发展水平、规模、增长率、政府收支、通货膨胀率等。政治方面有政治制度、政府政策、国家的产业政策、相关法律及法规等。社会方面有人口、价值观念、道德水平等。技术方面有高新技术、工艺技术和基础研究的突破性进展。

PEST分析是管理决策者和政策制定者的理想工具，帮助他们分析驱动工业的力量和这些因素如何影响他们的商业和整个工业。

多维度拆解分析方法

1 从指标构成来拆解，如：

新用户销售额=新用户数×转化率×新用户客单价；老用户销售额=老用户数×复购率×老用户客单价。

2 从业务流程来拆解，如：

按照地域细分，考察一线、二线、三线及以下等不同城市。

按照性别细分，考察男性用户、女性用户分别是多少。

按照渠道细分，考察公众号、百度、头条哪个渠道的用户来源多。

对比分析方法

1．和谁比

和谁比一般分为两种：和自己比，和行业比。

2. 如何比较

数据整体的大小（平均值、中位数，或者某个业务指标）、数据整体的波动（标准差除以平均值得到的值叫作变异系数。变异系数可用来衡量整体数据的波动情况。）、趋势变化（同比和环比）

假设检验分析方法

1提出假设 2收集证据 3得出结论

相关性分析方法

散点图可以直观地显示出两种数据之间的相关关系。

“相关系数”就是用来衡量两种数据之间的相关程度的，通常用字母r来表示。

判断相关系数的数值大小并没有统一规定，一般将相关系数分为3部分：

如果相关系数的绝对值在0～0.3，就认为是低度相关；

如果相关系数的绝对值在0.3～0.6，就认为是中度相关；

如果相关系数的绝对值在0.6～1，就认为是高度相关。

根据这个大致的相关系数分类，就可以知道两种数据的相关程度。

群组分析方法

“群组分析方法”是按某个特征，将数据分为不同的组，然后比较各组的数据。

RFM分析方法

RFM是3个指标的缩写：最近1次消费时间间隔（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary），通过这3个指标对用户分类的方法称为RFM分析方法。

AARRR模型分析方法

决策模型，AARRR模型因其掠夺式的增长方式也被称为海盗模型，是Dave McClure 2007提出的，核心就是AARRR漏斗模型，对应客户生命周期帮助大家更好地理解获客和维护客户的原理。

AARRR模型对应产品运营的5个重要环节，如图：

AARRR分别代表了五个单词，又分别对应了产品生命周期中的五个阶段：

Acquisition [获取]: 用户从不同渠道来到你的产品

Activation [激活]:用户在你的产品.上完成了一个核心任务(并有良好体验)

Retention [存留]:用户回来继续不断的使用你的产品

Revenue [收益]:用户在你的产品.上发生了可使你收益的行为

Referral [推荐]: 用户通过你的产品，推荐引导他人来使用你的产品

AARRR模型指出了两个核心点：

以用户为中心，以完整的用户生命周期为线索；

把控产品整体的成本/收入关系，用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取成本(CAC)与用户经营成本（COC）之和就意味着产品的成功。