数据分析套路
2021-05-10 17:12:32 7 举报AI智能生成
数据分析的套路是什么?如何做到有效?数据分析要为公司创造价值,一旦方向错了再怎么做都是错的
作者其他创作
大纲/内容
实战
数据分析是有套路的
不同的”角色“关注不同的指标
市场
ROI
产品经理
日/月活,留存
销售
转化率
不同的“行业”关注不同的指标
电商
付费率,ARPU,复购率
教育
续报率
健身
消课率
区别领导的话？
领导说：你要赚一个亿
我：没有具体可衡量的目标，那么我需要顺推，分析历史改进迭代
领导说：你要增加产品的户使用场景
我：这已经有了可衡量的目标了，那么我需要逆推，分析从哪些维度才能实现多场景化
快速出成果
找到你的: 北极星指标
北极星指标
Instagram
照片分享率
facebook
月活跃用户率
早期指标：用户注册10天内添加7位好友
喜马拉雅
用户收听时长
电商产品
移动端订单的交付数量
没有支付问题
没有物流投诉
没有退货干扰
杂货店订货送货
每月按时交付物品数量
1个北极星指标，不同的部门应该有不同的评估维度
SAAS平台有哪些指标?
1、搞清楚业务
1、转化流程
营销类SAAS产品
运营全流程
1、地推，获客
2、转化商家使用SAAS产品
3、解答商家的问题
4、引导商家付费
5、付费后提供服务支持
6、续费
2、搞清楚业务模式
1、SAAS类型
通用型SAAS和行业垂直型SAAS
2、销售与营销类
CRM，客户服务，企业营销，进销存
3、信息安全类
网络安全，数据安全，云安全，应用安全，安全软件
4、云计算类
云通讯，云存储，云安全
5、垂直行业信息化类
农业信息化，交通信息化，教育信息化，零售信息化
3、业务类型
1、平台型
美团，淘宝
获客--服务---转化
2、工具型
钉钉，早期的拼多多
获取客户--客户服务--付费转化
3、硬件型
检票机，洗碗机
获取客户病转化-客户服务
4、服务型
广告服务，人力外包服务，需要人力介入
获取客户--客户服务--付费转化
2、制定指标
流失
激活率
经常性收入
MRR
每月经常性收入
每月经常性收入
ARR
年度经常性收入
年度经常性收入
ARR=12*MRR
获客成本CAC
CAC=销售+营销+工资+其他支出
客户生命周期价值
LTV
CLV
CLV=(客户收入*客户声明周期)-采购和维护成本
CLV=(平均购买价值/平均购买频率)*平均客户寿命
扩展收入
新产品
数据分析方法1,2,3
数据分析方法1,2,3
用户数据
(我是谁)
(我是谁)
性别,年龄,地区
日新增
活跃率
留存率
留存率衡量指标
40-20-10
次日留存: 40%
7日留存: 20%
30日留存: 10%
7日留存: 20%
30日留存: 10%
行为数据
(我做了什么)
(我做了什么)
点击次数,分享书,收藏数
PV
PV,UV
分析用户喜欢那个产品和功能
菜单点击次数,菜单点击人数
UV
转化率
转发率
K因子
K因子=A*B
假如:20*10%=2
(K>1那么用户数滚雪球
K<1那么新增用户会停止传播)
假如:20*10%=2
(K>1那么用户数滚雪球
K<1那么新增用户会停止传播)
A:平均每个用户给多少个人发起邀请
假如平均为20
假如平均为20
B:接收到邀请的人注册了的转化率
假如转化率为10%
假如转化率为10%
产品卖什么
文章标题,日期,阅读量
总量:
成交总额
成交数量
访问时常
成交总额
成交数量
访问时常
人均:
人均付费（ARPU/客单价）
付费用户人均付费（ARPPU）
人均访问时长
人均付费（ARPU/客单价）
付费用户人均付费（ARPPU）
人均访问时长
付费：
付费率
复购率
付费率
复购率
产品：
热销产品TOP N
好评产品TOP N
差评产品TOP N
热销产品TOP N
好评产品TOP N
差评产品TOP N
老产品
数据分析方法1,2,3
数据分析方法1,2,3
描述现状 (建立指标)
(根据业务建立合适自己的指标体系)
(根据业务建立合适自己的指标体系)
企业视角,描述业务
用户视角,体验产品
拆分收入结构
这个非常重要,一定要做；因为要有全局观
拆分流量结构
这个非常重要,一定要做；因为要有全局观
与业务方沟通
读行业研究分析文章
寻找规律(从指标中)
(从指标中寻找规律)
(从指标中寻找规律)
定位问题
(找出问题在哪)
(找出问题在哪)
对比分析法(中级)
漏斗分析法(中级)
拆解法(中级)
量化问题
(分析问题有多大)
(分析问题有多大)
统计推断(高级)
预测模型(高级)
实验评估(高级)
推动改进
(改进后用前后指标进行对比)
(改进后用前后指标进行对比)
改进前VS改进后
看改进的前后一周的平均值上升了多少,不要看瞬时值
复盘结果
总结结果,汇报结果
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