业务

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一、为什么业务重要

数据分析师不懂业务会如何?

很多数据分析出的结果,业务人员不认同,很难落地

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二、经典的业务分析指标

指标的作用很重要,在建立高大上的数据分析模型之前,会着手建立指标

指标是分析框架的基石,与业务增长相辅相成

    • 如何去理解指标?

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      • 指标与数据思维和分析工具有什么关系?

      结构化+公式化+业务化,构建初步的指标雏形;

      把指标变成分析的框架,即数据分析体系,配合业务的推动和进展。

      • 建立指标的要点

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      「核心指标」是所有人都需要认同的大目标,根据业务不同、发展阶段不同而区分:用户增长、活跃、营收等;

      单纯数据的意义没有「比率」大

      好的指标应该能带来「显著效果」

      好的指标不应该「虚荣」:看上去特别好看,但是对业务没有作用;指标与指标之间要对应看

      好的指标不应该「复杂」:直接、干净、简单、利落

      三、不同领域的指标

      (一)市场营销指标

      • 客户/用户生命周期
      • 用户价值

      指数法,将业务最关注的几个指标一起加工

      用户贡献(投入产出比)=产出量/投入量

      用户价值=(线性加权)

      • RFM模型(通用模型)

      R-最近一次消费时间;

      F-消费频次(一段时间内);

      M-总消费金额(一段时间内);

      • 用户分群/营销矩阵

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        (二)产品运营指标

        1、AARRR

        Acquisition-用户获取

        • 渠道到达量:俗称曝光量
        • 渠道转化率:包含CPM、CPC、CPS、CPD、CPT等
        • 渠道ROI:投资回报率
        • 日应用下载量
        • 日新增用户数
        • 获客成本
        • 一次会话用户数占比:衡量灰色流量

        Activation-用户活跃

        • 活跃用户占比:衡量产品健康程度;
        • 用户会话session次数:
        • 用户访问时长:一次会话的持续时间;
        • 用户平均访问次数:一段时间内的用户平均产生会话次数(用户粘性);

        Retention-用户留存

        • 次日留存率/七日留存率;

        Revenue-营收

        • 付费用户数/占比
        • ARPU:某段时间内每位用户平均收入;
        • ARPPU:某时间段内每位付费用户平均收入;
        • 客单价
        • LTV:用户生猛周期价值; LTV=ARPU*1/流失率

        Refer-传播

        • K因子:每个用户能带来几个新用户;K因子=用户数*平均邀请人数*邀请转化率;
        • 用户分享率:某个功能或页面中,分享用户数占浏览页面人数之比;
        • 活动/邀请曝光量

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          (三)用户行为

          • 功能使用

          功能使用率/渗透率:使用某功能的用户占总活跃数占总活跃数之比;

          • 用户会话

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            网站的会话时间间隔多为30min,手机APP的会员时间间隔多为5min(视频功能除外)

            • 用户路径

            路径图

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            找到关键路径,加工出关键路径的转化率

            (四)电子商务指标

            • 购物篮分析
              • 笔单价:与客单价对应
              • 件单价:商品的平均价格
              • 成交率:支付成功的用户在总的客流量中的占比。引申,交易用户占比
              • 购物篮系数:平均每笔订单中,卖出了多少商品
            • 复购率和回购率
              • 复购率:一段时间内多次消费的用户占总消费用户之比;衡量客户的消费欲望
              • 回购率:一段时间内消费过的用户,在下一段时间内仍旧消费的占比。衡量忠诚度

            (五)流量指标

            • PV/UV
            • 访客行为
              • 新老访客占比:衡量网站的生命力
              • 访客时间:衡量内容质量
              • 访客平均访问页数:衡量网站对访客的吸引力
              • 来源
              • 用户行为转化率:用户在网站上进行了相应操作的用户在总访客数上的占比
              • 首页访客占比:衡量网页的结构(是否对新用户友好)
            • 退出率和跳出率
              • 退出率:从该页面退出的页面访问数(更偏产品,任何页面都有退出率)
              • 跳出率:浏览单页即退出的次数(一般衡量各个落地页,营销页等)

            三、怎么生成指标

            遇到一个问题或需求,可以设立一个指标去衡量,而不是去网上搜一个现成的答案

            基础指标的组合,形成比率

            四、如何建立业务的分析框架

            (一)市场营销模型

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            按照市场营销的用户生命周期,作为主轴串联起来;

            机会客户转化率,按照是否付费,划分为“前用户”和“新客”;

            新客到后期的老客,是CRM或者RFM管理;

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            “付费客户”是当前企业的核心目标

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            任何一个部分,都可以形成结构化思维:树形发散结构

            (二)AARRR模型

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            【模型如何分析】

            二次激活

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            用户再次打开:二次激活成功

            (三)用户行为模型

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            内容指数:指数法,点赞、评论、收藏的线性加权;

            (四)、电子商务模型

            (五)、(网站)流量模型

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            在实际应用中,指标的分类界限是很模糊的。

            五、如何应对各类业务场景

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