思维之分析方法

1. 5W2H分析法

定义：对所有现象追问5个问题：what（是什么）、when（什么时候）、where（在哪儿，在哪种场景）、why（为什么）、who（是谁），2H再追问两个问题：how（怎么做，什么功能）、how much（多少钱）
用途：用于简单的问题，比如设计一款产品，设计一个APP的问卷
注意事项：不能用于复杂的问题，比如销量下降，不只有一个原因

2. 逻辑树分析法

定义：把复杂问题拆解为若干个简单的子问题
用途：复杂的问题，费米问题
注意事项：逻辑树分析法并不是单独存在的，而是会融合在其它分析方法里，辅助解决问题

3. 行业分析方法

定义：就是PEST分析法，即政治（政府的法规法律）、经济（国民收入、消费者的经济水平）、社会（一个地区的人口，年龄，收入分布，购买习惯，教育水平等）、技术（外部技术对公司发展的影响）
用途：公司需要对外部环境或竞争对手了解等

4. 多维度拆解分析方法

定义：维度+拆解（一个男生：高低、帅丑、富有还是贫穷，再进行组合）
用途：考察数据内部各个部分构成的差异（辛普森悖论），将复杂问题简单化
如何用：
　　a）从指标构成来拆解：销售额=老用户销售额+新用户销售额=老用户数$\times$复购率$\times$老用户客单价+新用户数$\times$转化率$\times$新用户客单价
　　b）从业务流程来拆解：店铺推广效果：看到渠道的广告——被广告吸引到店铺——再店铺选择感兴趣的商品——选择好商品，进行购买

5. 对比分析方法

定义：通过对比来分析业务是否有问题
用途：追踪业务是否有问题、AB测试、价格锚定
核心：和谁比？怎么比较？
　　　ａ）和谁比——和自己比、和行业比
　　　ｂ）如何比较——数据整体的大小（平均值，中位数）、数据整体的波动（变异系数=标准差/平均值。变异系数越小，说明变异程度越小。消除测量尺度和量纲的影响。平均值接近0的时候效果不好）、趋势变化（时间折线图，环比和同比）
注意事项：比较对象的规模要保持一致

６. 假设检验分析方法

用途：分析问题发生的原因，即归因分析。
步骤：提出假设——收集证据——得出结论
　　　如何客观的提出假设：可以从用户、产品、竞品三个维度提出假设（假设用户、产品、竞品有问题），也可以从４Ｐ营销理论出发提出假设（产品、价格、渠道、促销），也可以从业务流程提出假设
注意事项：假设检验的３步需要不断的重复，不断的问为什么；还要用到其它分析方法，比如多维度拆解分析方法。

７. 相关分析方法

用途：研究两种或两种以上的数据之间有什么关系
如何使用：相关系数的数值和符号

８. 群组分析方法

定义：将数据按照某个特征，分为不同的组，然后比较各组的数据
使用：留存问题中如何对用户分组？——按用户开始使用产品的月份或周进行分组
　　　贷款中的用户逾期分析

９. RFM分析方法（回购率和复购率可以用此方法）

三个指标：最近一次消费时间间隔（R）、消费频率（Ｆ，一段时间内消费了多少次）、消费金额（Ｍ，一段时间内的消费金额）
评价：R越小，用户价值越高；M，F越大，用户价值越高
使用：用RFM法则对用户进行分类，分为８类，对不同价值的用户采用不同的运营决策
　　　ａ）计算R，F，M的值
　　　ｂ）给Ｒ，F，M按价值打分
　　　ｃ）计算Ｒ，F，M的平均值
　　　ｄ）如果高于平均值，就记为高；否则记为低

１０. AARRR模型和RARRA模型

即Acquisition（用户获取）、Activation（用户激活）、Retention（用户留存）、Revenue（获取收益）、Refer（用户推荐）。
互联网流量红利消退、存量用户为主，更适用RARRA模型：留存——激活——推荐——收益——获取。
好处：可以分析用户行为

用户获取？
永恒不变的公式——LTV＞CAC。
　　LTV＝平均订单价值＊每年（月）购买次数＊平均生存年（月）数，CAC＝（营销总费用＋销售总费用）／同时期新增用户数
关注的指标？
　　ａ）渠道曝光量：有多少人看到推广的信息
　　ｂ）渠道转化率：有多少人因为看到广告转化成用户
　　ｃ）日新增用户数
　　ｄ）日应用下载量
　　ｅ）获客成本
选取合适的用户获取渠道：
　　ａ）认识产品特点：详见公司对比
　　ｂ）认识用户群体：用户画像，只有了解用户，才能知道在哪些渠道上找到他们
　　ｃ）列出可能的备选渠道：付费增长（主要靠广告）、病毒传播、搜素引擎优化（能够创造很多内容，像小红书、淘宝京东等购物类）、销售
　　ｄ）筛选最初的获取渠道：筛选出能以低CAC带来高LTV的渠道
　　ｅ）运营、优化和拓展获取渠道：持续追踪每个渠道的CAC和LTV，好的持续优化、加大投入，不好的改变策略（放弃或控制CAC）

用户激活？
从用户首次下载，到用户第一次认识到产品的价值（在多长时间内完成多少次什么行为）。

• 关键行为？
  　　a）列出所有可能的关键行为
  　　b）找到与长期用户留存正相关最强的行为
  　　c）定性用户调研（用户问卷、用户电话访问、有偿招募用户研究）进一步确认关键行为

• 衡量用户激活的指标？
  　　ａ）激活率：在一定时间内完成激活的比例
  　　ｂ）激活漏斗转化率：下载——打开——注册第一步——注册第二步——注册完成——完成关键行为
  　　ｃ）新用户留存指标：注册较长时间后，是否还是活跃用户

• 怎么做？

  • 用户访问路径的优化
  • 利益刺激
  • 资源倾斜（社区运营去回复新人的帖子）

用户留存？
怎么样留存——关键行为，不仅仅是登录app
用户的天然使用周期

• 留存曲线
  　　a）横向观察同一人群的留存曲线——流失不可避免，好的留存曲线应该是越来越平
  　　b）纵向对比不同时期人群的留存曲线——后加入用户的留存曲线应该要比之前加入的平缓
  　　c）对比不同维度的留存曲线
• 用户引导：
  　　a).鼓励用户正确使用产品
  　　b).提高用户使用产品的频率
  　　c).增加同一用户使用不同产品功能的数量
  　　d).让用户使用多个客户端
  　　e).在合适的时刻向用户介绍新功能
• 提高留存?——核心点是产品价值的创造和产品价值的渗透
  • 激励体系：签到给一定的权益
  • 用户触达：push、系统消息、短信、邮件
  • 活动：
• 留存分析？
  • 各渠道的留存分析
  • 结合用户画像进行留存分析：年龄、性别、地域分布、教育程度
  • APP的功能视角

获取收益
收益＝服务收入＋广告收入
指标：
　　ａ）用来衡量业务总量的指标：成交总额、成交数量、访问时长
　　ｂ）用来衡量每个人平均情况的指标：客单价、付费人群人均付费、人均访问时长
　　ｃ）用来衡量付费情况的指标：付费率、复购率

用户推荐？
即裂变。

１１. 漏斗分析法

定义：从业务流程起点，到最后目标完成的每个环节都会有用户流失，衡量每一步的转化效率
用途：找到出问题的环节在哪。常用于用户转化分析（用户转化率）和用户流失分析（用户流失率）。
怎么用：
　　ａ）可将业务流程分为售前、售中、售后
　　ｂ）分析环节转化率（各环节的转化率）和整体转化率（各环节占初始环节用户的比例）
　　ｃ）和行业内平均值比较，或和公司历史转化率比较
广告漏斗模型：曝光——点击——订单——支付