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原创最新推荐文章于 2026-01-26 11:40:34 发布 1.7k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

如何做业务调研企业应用系统的互联互通、综合集成、数据治理分析，要从企业IT架构层面整体来考虑。无论是企业的数据治理、深度的应用集成、异构的流程集成、指标数据分析均需要掌握理解客户的业务背景、业务架构、业务流程才能够进一步的从业务维度推进项目落地，更好的助力项目推进。对于综合应用集成、数据治理分析项目的团队成员，尤其是项目经理，一定要结合客户的实际业务及自身的产品和解决方案来推进项目。业务调研过程中需要了解客... 阅读详情

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1. DAU下降？

第一步，验证数据的准确性和周期性。就是说，先确保DAU下降不是因为数据服务、数据上报、数据统计上的BUG，保证数据的真实性。然后拉长时间线，观察DAU下降是否是周期性波动。

第二步，对下降原因进行假设，并利用数据进行验证。先从不同维度对指标进行拆解，然后利用数据验证具体是哪个维度导致的下降。常见的拆分维度有：新老用户，ios还是安卓，新老版本，不同区域不同省份，登录渠道，产品线等。可以通过计算影响系数来判断是哪个维度的原因，影响系数=（今日数据-昨日数据）/（今日总量-昨日总量），影响系数越大，说明此处就是主要的下降点。

第三步，查找下降原因并进行解决。在初步确定问题范围后，从内部和外部进行分析原因。外部的话，可以考虑政策影响、竞品影响、重大社会事件、舆论等。内部的话，可以从产品、技术、运营这三个部门找原因，比如产品的某些功能是否进行了调整、接口是否稳定、APP是否异常、是否推广了新的活动等。当然，肯定是结合以往经验，对最有可能的假设优先排查。排查完原因并解决后，再观察DAU是否恢复正常。

2. 如何定义指标异常？

根据业务经验预定阈值进行判断
通过设定同比/环比的异常阈值进行判断
结合历史数据计算指标的均值方差，构建3sigma区间

3. 做完活动后，如何评估活动效果？

第一步，梳理活动流程。运营活动会改变用户的行为，进而体现数据指标的变化，所以要了解活动可能导致的用户行为变化。

第二步，筛选主指标。对于拉新类活动，主指标可以为新人数；对于促活类活动，主指标可以为活跃用户数或活跃率；对于留存类活动，主指标可以是留存率；对于转化类活动，主指标可以是收入或利润；对于裂变类活动，主指标可以是新人数，辅助指标可以是参与裂变人数、裂变k因子、新人收入。

第三步，设定判断标准。有了主指标之后，可以找判断标准。从结果出发，看总量是否达到了预先设定的标准；同没有活动比，看增量；同过往同类活动比，看效率；同同期其它活动比，看效益。

第四步，得到最终结论并分析原因。根据主指标是否达到了标准，可以得到以下几种结论：这个活动很好，可以继续做；这个活动不好，不能做；这个活动不好不坏，鸡肋；这个活动没有任何改变，做了也是白做。

参考做完活动后，如何评估活动效果？

4. 裂变营销？

本质是以存量带动增量

好处：

获取成本低
成功的用户裂变能在短时间内积累大量用户资源，并提升品牌影响力。

缺点：

裂变活动操作不当，使得用户对产品产生了反感情绪，随之而来可能就面临着弃用的风险；
裂变活动在快速获取大量用户的同时，也可能导致产品被快速消费，在短时间内快速提升数据后回归平淡甚至走向终结，所以需要结合具体业务和产品生命周期考虑。

用户需要付出什么？——时间成本、金钱成本、信任成本、理解成本、操作成本、交易成本

用户可以获得什么？——金钱、实物（鸡蛋）、资料、权益等

用户是否承担风险？——推广保险、医美之类的安全问题，输入私人信息的财产安全问题

6种模型：
a）助力模型——砍价（做砍价裂变，前几刀的设置很关键，要让用户感觉到成功无限接近。）、领红包（用户完成简单的任务之后得到现金，验证了获得真实性，就会更加积极的去做这件事情）、点赞（投票）

b）分销模型——上家推广下家收佣金，适合做创业公司早期的用户增长。（1省钱、用户质量高、快捷高效）（2是否好推广？推广的门槛足够低，流程短（微信公众号、小程序，而不是app）？分销的用户哪里来？（最重要，用户自然转化 or 专业的分销团队））（3驱动小B们高效推广？尽可能的降低小B推广门槛（一上来就付费难的话，可以提供免费）、提高小B的输出质量）

c）集卡模型——强调平台内用户的互动，用户留存和老用户激活；拉新的话，对流程进行特殊的设计，比如新人翻倍卡，新人万能卡。

d）互利模型——考虑助力者可以先获得什么，免费送、打车券、红包，都是以用户名义送给助力者一分好礼。

e）邀请模型——嵌套式的邀请奖励，好处是一方面可以有效规避刷单，确保用户的质量，另一方面可以避免因获得奖励周期太长，打消用户参与的积极性

f）特惠模型——以现金等价物的方式作为裂变激励的条件，包括一元秒杀（邀请多少好友获得一元秒杀、免费领取的资格，还要加上限定的时间条件）、免费、拼团（系统都要通过机器人协助用户参团成功，只有用户尝到甜头，才会有后续的分享）等

5. 留存低？

分渠道拆解——D渠道的低——为什么D渠道的低呢？——是不是因为D渠道的用户画像和其他渠道不同——D渠道相比其他渠道，五六线城市的用户更多——五六线城市的用户留存率为什么低？——用户画像的差异最终会反映在app的行为差异上——需要分析五六线城市用户的行为是不是和其他城市的用户有差异——那我们该怎么衡量这个差异呢？这其实是一种量化思维，需要选取一些合适的指标将这个差异量化出来——对于抖音来讲，影响新用户留存很重要的一个指标是新用户刷到的前10个视频的完播率怎么样——五六线城市用户的完播率较差，这是五六线城市用户留存较差的一个重要原因——五六线城市新用户的完播率差是不是因为不喜欢一开始推给他们的视频？如果不喜欢的话那么他们喜欢什么样的视频？是所有类型的视频完播率都差吗？有没有完播率比较好的视频？——五六城市用户完播率差的原因是因为冷启动推送的视频不喜欢，进而导致了他们的留存差——对不同地域的新用户，应当采取个性化冷启动的策略，对于五六线城市的用户，一开始推送的视频应当为完播率高的视频类型，而不是现在的推送全站热门视频的策略。

6. 内容型平台的指标（知乎、小红书、抖音、快手等）？

发布（生产）——曝光——点击——阅读——评论——收藏——转发

内容生产指标：内容生产者数、内容生产者比例、内容更新总数（每天新增的内容数）

内容曝光指标：内容曝光用户数、曝光的整体日活占比（曝光用户数在日活中的占比）、人均曝光次数（PV/UV）

内容点击指标：内容点击总数、内容点击平均数、内容曝光点击率（内容点击数/内容曝光数，体现内容标题对用户的吸引力）

内容阅读指标：完成阅读人数、完成阅读率（某个内容的完成阅读人数/总的完成阅读人数，体现这个内容的质量）

内容评论指标：评论用户数、用户评论率（评论用户数/阅读人数）

内容分享指标：内容分享用户数、内容分享用户率（内容分享用户数/内容阅读用户数）

7. 买一送一和五折减免？

五折：
a.吸引潜在用户：买一送一更吸引产品的长期忠诚用户购买，但这部分用户本身黏性比较高，我们更应该关注把潜在用户培养成长期忠诚用户，直接打折价格优势更明显。
b.突出价格优势：打折是立刻生效的优惠，更能刺激用户消费，相比起第二年才能拿到的权益，用户更容易被眼前的直接利益吸引。

买一送一：
从价格收益来看：买一送一活动增大了会员充值金额
从用户粘性来看：通过付费会员建立用户与平台更长的时间纽带，增加用户粘性
从用户使用来看：对单一用户的使用行为有长期的培养，用户行为信息更多，可以进行更准确的推荐匹配

8. 如何确定花呗分期的分期门槛（满**元免息）和分期数？

分期门槛及免息期数设置：
分析思路一：目的——挽留“价格流失用户”，提升用户体验
（1）从用户消费转化角度确定分期门槛：
从用户浏览到消费的转化率入手，分析流失用户（部分因为价格原因）浏览商品价格的各分位数，取70或80分位数，作为分期门槛参考价格
具体口径：选取一段时间，找到进入商品详情页（停留时间长、或多次进入）但未成功支付的用户群，剔除价格过低的部分商品，求剩余商品价格的分位数
（2）从“价格流失用户”的消费能力确定免息期数：
根据分析“价格流失用户”的月均消费金额，并根据用户画像的相关信息，建立模型预测该用户群体的收入水平，根据预测结果来制定免息期数

分析思路二：目的——推广“高利润高销量产品”，促进销售额的增长
从想要推广的产品角度出发，取商城内价格偏高的高销量或高利润产品（利润的高转化率产品），具体分析价格分布来制定分期门槛

评估指标设置：
用花呗支付单数及金额对整个商城的贡献作为指标，对比活动前后贡献比例的变化幅度
（1）花呗支付单数/总销售单数
（2）花呗支付金额/总支付金额

9. RARRA模型？

传统的AARRR模型以获客为主，但目前互联网环境下，获客成本越来越高（市场竞争激烈，APP数量有很多），流失率也越来越高，所以留存显的更加重要。

留存（为用户提供价值，让用户回访）——激活（确保新用户在首次启动时看到你的产品价值）——推荐（让用户分享、讨论你的产品）——营收——获客（鼓励老用户带来新用户）。

10. 提高留存？

产品价值＋转换成本＞新产品价值

１.优化拉新渠道，精准拉新
２.产品价值的渗透：提升核心功能的使用频次，拓展产品的用户使用场景，引导用户上手产品的各种功能，发现更大的产品价值。
３.用户习惯养成，即当用户在某个场景下，有了一定的需求的时候，下意识地打开产品进行使用

Hｏｏｋｅｄ模型：建立用户的行为闭环，让用户养成使用产品的习惯，即（外部）触发——行动——奖励——投入——（内部）触发
ａ）触发：
触发是指诱导用户使用产品或者产品的某个功能，它包含外部触发和内部触发。
外部触发是指通过短信、邮件、ｐｕｓｈ等途径触达用户，引导用户使用产品。
内部触发是指从用户内在的情绪、习惯和使用场景触发使用产品。
触发的最终目标是，外部触发引导用户完成循环后，让内部触发的需求和你的产品直接关联起来，这样每次用户有了情绪和需求时，都能直接想到并使用你的产品。

ｂ）行动：
行动是指产品触达到用户之后希望其完成的行为
要将用户完成的行为进行详细拆解和分析，缩短用户的行为路径，尽可能降低用户的行为成本。在设计产品时可以参考用户体验设计三要素，别让我等，别让我想，别让我烦。
别让我等：尽可能减少用户完成某个行动的时间，可以大幅提升目标行为的完成率。比如优化网页打开时间，加快APP启动速度。
别让我想：指产品的设计以及交互逻辑应该符合正常的用户习惯，不能让用户思考太多这个功能应该如何使用，比如抖音，用户在观看完一个短视频后无脑下滑即可进入下一个，用户很容易上手。
别让我烦：用户对一个产品的忍耐程度是有限的。对用户的打扰不能过多。

ｃ）奖励：
奖励是指对用户完成某一行为后进行的正向反馈，它可以一定程度上增加用户完成目标行为的动力。
奖励一定是要多变的，因为根据心理学中的边际递减理论，如果每次用户完成行为的奖励是固定不变的，随着发生次数的增加，这种奖励对用户激励效应会变得越来越小。而多变的奖励才能持续激励用户完成某个动作。
比如抖音UP主得到别人的点赞好评等，游戏完成后统计人头数字。

ｄ）投入：沉没成本，也叫转换成本
投入是指让用户在产品中投入时间、经历、金钱、感情等，如果用户对一款产品或者服务投入了很大的成本，就在无形中提高了用户流失的门槛。
用户在你的产品中投入的越多，离开你产品的成本就会越高。
一般用户在互联网产品中的投入有四种常见的类型，分别是：
１.内容输出：社区产品或者UGC产品（用户生成内容）中，用户会发布自己的论坛帖子，贡献内容；
２.社交关系：微信的好友，抖音的关注和被关注好友等内容；
３.个人声望：游戏中的排名荣誉，直播产品中的大V头衔等；
４.行为习惯：最典型的代表是Android系统和IOS系统的行为习惯差异。

11. 归因分析？

末次互动模型：即最后一次互动的渠道获得100%的功劳，理由是没有最后一次就没有成交
优点：容易测量；不受数据跟踪周期的影响
缺点：其它渠道的功劳无法被统计，最后一次渠道的功劳被大幅提高
使用场景：转化路径少、周期短的业务；
末次非直接点击互动模型：排除直接流量。把没有来源页的流量视为直接流量，比如用户直接复制粘贴URL访问等等
适用于：业务的直接流量大部分都被来自于被其他渠道吸引的客户，需要排除掉直接流量。
首次互动模型：首次互动的渠道获得100%的功劳，理由是第一个触点给用户建立了认知，与用户形成了连接
优点：容易实施
缺点：受限于数据跟踪周期，对于用户路径长、周期长的用户行为可能无法采集真正的首次互动。
使用场景：没什么品牌知名度的公司，关注能给他们带来客户的最初的渠道，对于扩展市场很有帮助的渠道。
线性归因模型：对于路径上所有的渠道，平等地分配他们的贡献权重。
优点：可以将功劳划分给转化漏斗中每个不同阶段的营销渠道；计算简单
缺点：不适用于某些渠道价值特别突出的业务
使用场景：他更适用于企业期望在整个销售周期内保持与客户的联系，并维持品牌认知度的公司。在这种情况下，各个渠道在客户的考虑过程中，都起到相同的促进作用。
时间衰减归因模型：对于路径上的渠道，距离转化的时间越短的渠道，可以获得越多的功劳权重。理由是触点越接近转化，对转化的影响力就越大
优点：时间衰减模型让不同渠道得到了不同的权重分配
缺点：漏斗顶端的渠道占的权重最低；
使用场景：客户决策周期短、销售周期短的情况
位置归因模型（U型归因）：重视最初带来线索和最终促成成交渠道，一般它会给首次和末次互动渠道各分配40%的权重，给中间的渠道分配20%的权重，也可以根据实际情况来调整这里的比例。
使用场景：十分重视线索来源和促成销售渠道的公司。

如果是新品牌、新产品推广，那么我们应该选择首次互动模型；

如果是投放了单一的竞价渠道，那么我们应该选取末次互动归因模型或者末次渠道互动归因模型；

如果公司很在乎线索来源和促成销售渠道，那么我们应该选择U型归因模型；

12. kpi是3个月完成200万单，现在过了一个月了已经完成100万单，如何判断是不是能按期完成kpi？

拉出时间维度看增长趋势，分一直匀速上升和已经放缓分别讨论，结合现有的拉新策略综合判断未来的单量增长速率。

13. 如何评价一个剧集在视频网站上的播放效果？

主要从能挣钱和不能挣钱的两个方向去想。

不挣钱的短视频（以up主上传的一些段视频为主）主要会用到常用的播放指标，如播放量，平均播放时长，完播率（能够体现用户的质量）
短视频主要的都是免费给用户看的，所以侧重点主要在和用户的互动指标上，比如说弹幕，评论量。

挣钱的视频
短视频中存在一些与up主明确的商业合作，这部分软性广告，可以进行一个分成
会员专享的长视频中会有付费用户。
其中一部分是冲着长视频内容来所以充值的大会员的。这部分付费会员存在着付费转化率与ARPU。
还有一部分是本来就是大会员，顺道过来看这些长视频，这部分人也会被计算到这部剧的营收中。
还有一部分是当这个长视频转免后，有免费用户来看时，就要考虑单纯的流量价值。是否存在着传播出圈的现象。这部分流量的价值也要被计算到盈利中。带来的日活和留存的增加。