gulie8的博客

从业务流程起点开始到最后目标完成的每个环节都会有用户流失，因此需要一种分析方法来衡量业务流程每一步的转化效率，漏斗分析方法就是这样的分析方法。漏斗分析方法有什么用？漏斗分析的作用是“定位问题节点”，即找到出问题的业务环节在哪。漏斗分析常用于用户转化分析或者用户流失分析，所以漏斗分析中要关注两个指标：用户转化率和用户流失率。经过各个业务环节转化下来的用户，会产生更大的价值。因为这部分用户更加忠诚，更认可业务的流程。随着转化用户的不断增加，留存用户的规模也在不断增大，产品的盈利规模也会随之增加。流失

AARRR模型对应产品运营的5个重要环节（图2-141），分别是：（1）获取用户（Acquisition）：用户如何找到我们？（2）激活用户（Activation）：用户的首次体验如何？（3）提高留存（Retention）：用户会回来吗？（4）增加收入（Revenue）：如何赚到更多钱？（5）推荐（Referral）：用户会告诉其他人吗？如果把产品看作一个鱼塘，使用产品的用户看作鱼塘里的鱼，AARRR模型的5个环节可以描述如下（图2-142）：（1）获取用户：想办法给鱼塘里添加新的鱼，从而扩大鱼

例如店铺某个月收入大幅下跌，通过分析，发现原来店铺几个重要的用户被竞争对手挖走了，而这几个用户贡献了店铺80%的收入。出现这个问题，是因为该店铺没有对用户分类，对全部用户采取的都是一样的运营决策。怎么对用户分类，识别出有价值的用户呢？这时候就可以用RFM分析方法把用户分为8类，对不同价值的用户使用不同的运营决策，把公司有限的资源发挥到最大的效果，这就是我们常常听到的精细化运营（表2-15）。例如第1类是重要价值用户，这类用户最近一次消费时间较近，消费频率也高，消费金额也高，要提供VIP服务。总结下前面的

“群组分析方法”（也叫同期群分析方法）是按某个特征，将数据分为不同的组，然后比较各组的数据，说白了就是对数据分组然后来对比。这个分析方法在我们生活中经常可见，例如，在学校上体育课的时候，体育老师考虑到男生和女生的运动项目不一样，会把男生分为一组打篮球，女生分为一组跳绳。这其实是按性别对学生进行了分组（图2-113）。2.8.2 群组分析方法有什么用？产品会随着时间发布新的版本，产品改版的效果如何？版本更新后用户是增长了，还是流失了？像这类问题，就需要将用户按时间分组，然后比较不同组的用户留存率。所以

有时候我们研究的问题只有一种数据，例如人的身高；但是，还有另外一些问题需要研究多种数据，例如身高和体重之间的关系（图2-86）。当我们研究两种或者两种以上的数据之间有什么关系的时候，就要用到相关分析。如果两种数据之间有关系，叫作有相关关系；如果两种数据之间没有关系，叫作没有相关关系。相关分析的作用有以下三点：（1）在研究两种或者两种以上数据之间有什么关系，或者某个事情受到其他因素影响的问题时，可以使用相关分析（图2-88）。（2）在解决问题的过程中，相关分析可以帮助我们扩大思路，将视野从一种数据

假设检验分析方法底层思想其实很简单，就是逻辑推理。这个逻辑推理，在我们生活中无处不在。如果你看过《神探狄仁杰》《白夜追凶》《唐人街探案》这些破案片，就会发现，剧中的破案高手都有一个破案套路，那就是先假设嫌疑人无罪，然后找证据，如果有足够的证据来证明，最后才宣判嫌疑人有罪。同样在现实中，法官在审理案件的过程中，也首先会假设被告方无罪，而指控方的工作就是搜集证据来说服法官或陪审团，最后得出罪犯有罪的结论。假设检验分析方法分为3步：2.6.2 假设检验分析方法有什么用？由于假设检验分析方法背后

在数据分析中，我们通过对比分析方法，来追踪业务是否有问题。例如，我的公众号日活跃率是4%，你说是高还是低？这个日活跃率有问题吗？这时候，就需要用对比分析方法来追踪业务是不是有问题。正所谓，没有对比就没有好坏。我们再来看一个对比分析方法在生活中应用的案例。为了讨好女友，我准备给她买件衣服，在商场看中一件衣服要299元。我心里想，299元是不是有点小贵。店主过来指着另一件衣服说：“你看这件衣服，只要899元！”我一比较，顿时觉得299元这件衣服挺实惠的。发现没有？899元的那件衣服根本就不是拿来卖的，而是用

对于多维度拆解分析方法，要理解两个关键词：维度、拆解。拆解其实就是做加法，A=维度1+维度2+维度3+…，上面的例子中，老妈把优秀拆解成个子高、家庭背景好、长得帅（图2-23）。也就是优秀=个子高（维度1）+家庭背景好（维度2）+长得帅（维度3）。我们先来看一个案例。2012年中国15～59岁的劳动年龄人口数量为9.37亿人，比上年末减少345万人，下降幅度为0.6个百分点。这是多年增长后劳动年龄人口首次下降。这一人口结构变化趋势意味着在中国人口红利消失，老龄化人口越来越多。如果你的亲戚去医

什么时候需要进行行业分析呢？当个人在对自己进行职业规划，思考选择哪个行业更好的时候；当公司需要对外部环境或者行业竞争对手有所了解，制定发展规划的时候；当面对重大问题，需要分析行业问题的时候。如何进行行业分析呢？就是用PEST分析方法。PEST分析方法是对公司发展宏观环境的分析，所以经常用于行业分析。通常是从政策、经济、社会和技术这四个方面来分析的.2.3.2 如何使用行业分析方法？现在通过一个具体的例子来看下如何应用PEST分析方法。政策环境主要包括政府的政策、法律等。例如可以从这样几个问题

逻辑树分析方法是把复杂问题拆解成若干个简单的子问题，然后像树枝那样逐步展开。逻辑树分析方法是由科学家费米提出来的，这种分析问题的方法在面试中会经常用到，例如：北京有多少辆特斯拉汽车？某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少个煎饼？深圳有多少个产品经理？一辆公交车里能装下多少个乒乓球？一个正常成年人有多少根头发？有人曾经问费米：“芝加哥有多少钢琴调音师？”什么是钢琴调音师呢？为了保持钢琴的音准，需要定期由专业人员检查、调整不准确的音。从事这类工作的人被称为钢琴调音师。对于这个问题，可以使用逻辑树分析方法来拆

什么是分析方法？面对问题，通常的想法是零散的，没有一点思路。如果能将零散的想法整理成有条理的思路，从而快速解决问题，那该多好呀！有什么方法可以将零散的想法整理成有条理的分析思路呢？这些方法就是分析方法。常用的分析方法有哪些？根据业务场景中分析目的的不同，可以选择对应的分析方法。常用的分析方法如表2-1所示。如果你的分析目的是想将复杂问题变得简单，就可以使用逻辑树分析方法，例如经典的费米问题就可以用这个分析方法。如果你的分析目的是做行业分析，那么就可以用PEST分析方法，例如你想要研究中国少儿

内容行业：一般内容行业是以文章、图片、视频等为内容载体，经过不同形式的包装，形成满足用户阅读、学习、消遣等需求的产品。业界耳熟能详的内容平台有知乎、小红书、快看漫画、哔哩哔哩、抖音、快手等。如何生产出好内容、如何运营好内容、如何把内容变现，是内容行业的主要问题。所以，内容平台要解决的核心问题就是刺激用户产出高质量的内容，让其他用户更易于消费。内容行业的公司一般由产品、运营和市场这3个主要部门构成（图12-3）。产品部门满足用户生产内容、消费内容的需求。运营部门通过分析用户需求，让用户看到更多好的内容。

内容行业：一般内容行业是以文章、图片、视频等为内容载体，经过不同形式的包装，形成满足用户阅读、学习、消遣等需求的产品。业界耳熟能详的内容平台有知乎、小红书、快看漫画、哔哩哔哩、抖音、快手等。如何生产出好内容、如何运营好内容、如何把内容变现，是内容行业的主要问题。所以，内容平台要解决的核心问题就是刺激用户产出高质量的内容，让其他用户更易于消费。内容行业的公司一般由产品、运营和市场这3个主要部门构成（图12-3）。产品部门满足用户生产内容、消费内容的需求。运营部门通过分析用户需求，让用户看到更多好的

旅游行业：从用户出游的角度来看，旅游行业的业务流程如图9-3所示。（1）认知阶段：用户看到旅游产品的广告，进而进店咨询。（2）咨询阶段：销售人员耐心解答用户的出游需求。（3）购买阶段：用户综合比较产品，确认目的地、时间、人数等信息后，双方签订合同。（4）准备阶段：销售人员帮助用户办理出游需要的证件、住宿等事项。如果是出境游，销售人员还会帮助用户办理签证，跟进签证进度。（5）旅游阶段：导游在出发前和用户取得联系，他将在旅途中陪伴用户。全部吃喝玩乐的项目，按照合同规定进行。（6）旅游

金融信贷：在日常生活中，当人们需要筹集资金时主要有两个选择，一是向亲友筹集，二是向银行等金融机构申请贷款。金融机构向个人或公司提供贷款的业务一般统称为“信贷业务”。金融行业按照是否从事信贷类业务，可以分为金融信贷行业和金融非信贷行业。网贷的业务模式－－－网贷最重要的三部分是资金（钱从哪里来）、风控（风险控制）和获取用户（用户从哪里来）。每个公司可以只做其中的一个部分，也可以做全流程。一个完整的信贷业务中，存在着用户（借款人）、网贷公司（信贷机构）和资金来源方这三个主体。其中网贷公司又包含

国内电商：业务指标：1）新老用户下面两个指标从人数和金额衡量了新老用户在某段时间或某次活动的贡献占比：·新（老）用户数量占比：新（老）用户成交人数／总成交用户数；·新（老）用户金额占比：新（老）用户成交额／总成交额。公式很好理解，但要注意两个细节：一是老用户的定义，二是成交的定义。2）复购率和回购率（1）复购率。复购就是“重复购买”，通常认为付款即购买，那么一个用户重复购买就是说他某段时间内在店内有≥2次的付款行为。复购率是指复购用户的占比。例如，某店铺今

最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary），这就是著名的RFM模型对应的3个维度。RFM模型是一种通过对距离最近一次消费的时长、消费频率和消费金额3个维度的分析来描述会员价值状况的分析模型，目的是根据会员活跃程度和交易金额的贡献，进行会员价值细分。通过RFM模型可以识别优质会员，可以帮助卖家制定个性化的沟通和营销服务，为更多的营销决策提供有力支持，另外还能够衡量会员价值和会员利润创收能力。9.3.2 RFM模型应用利用RFM模型分析会

会员增长率=12月新增会员数÷11月会员数；会员流失率=12月流失会员数÷11月会员数会员的生命周期是指客户成为会员前后，在不同的时期具有不同的特征表现。分析会员的生命周期，就能针对这些不同的特征采取最合适的营销策略。一般来说，会员按生命周期依次分为普通客户、新会员、活跃会员、睡眠会员、流失会员，他们的特征分别如下。●普通客户：指网店所有的潜在客户，他们并没有在店铺产生过交易行为，但访问过店铺页面或商品页面。对于这一部分潜在客户，卖家主要通过新客户折扣优惠活动来引导他们在平台产生第一次下单交

每一位会员的忠诚度、购买力和价格容忍度都是不同的。将这3个维度划分为6个指标，就可以挖掘每一位会员的潜力价值。其中，忠诚度可以用最近一次消费时间和消费频率来衡量，购买力可以用消费金额和最大单笔消费金额来衡量，价格容忍度可以用特价商品消费占比和最高单价商品消费占比来衡量。●最近一次消费时间：将会员最近一次消费时间与现在的间隔时间长短转化为对应的指数。例如最近1个月有消费，对应指数为“5”；最近3个月有消费，对应指数为“4”等，以此类推。间隔时间越长，指数越低，最低为“1”。●消费频率：对于提高店铺