数据分析-产品分析
2022-05-05 11:03:23 0 举报AI智能生成
新功能开发模型kano、价格敏感度模型PSM
作者其他创作
大纲/内容
概述
产品是能够提供给市场、供用户使用和消费的、可满足某种欲望和需要的任何东西
产品定位
满足谁的需要？
他们有些什么需要？
我们提供的是否满足需要？
需要与提供的独特结合点如何选择？
这些需要如何有效实现？
产品定位五步法
目标市场定位
产品需求定位
产品测试定位
差异化价值点定位
营销组合定位
极致产品关键词
刚需
傲慢、嫉妒、暴怒、懒惰、贪婪、暴食和色欲
痛点
在用户强需求上全力突破
高频
使用场景在用户的生活中经常出现
新产品功能属性开发分析-Kano模型
定义
A（Attractive）魅力属性
M（Must-have）必备属性
O（One-Demention）期望属性
I（In-Difference）无差异属性（次要因素-无关属性）
R（Reverse）反向属性（与假设相反看法-厌恶因素）
Q（Question）有问题的回答
指标
增加后的满意系数（better）=（魅力属性+期望属性）/（魅力属性+期望属性+必备属性+无差异属性）
消除后的不满意系数（worse）=（必备属性+期望属性）/（魅力属性+期望属性+必备属性+无差异属性）
设计调查问卷
问题组成
甄别问题
真正想问的问题
收尾（敏感性问题）
注意要点
选项交际为空，整体为全集
问题无歧义；简单明了，易理解；闭合型问题；不能有偏向性和诱导性；
市场调研
简单随机抽样
等距抽样
分层抽样
整群抽样
图表展示
散点图+辅助线：四象限展示
价格敏感度测试-PSM
定义
Q1太便宜
Q2开始觉得便宜
Q3开始觉得贵
Q4太贵
分类
不可接受：太便宜、太贵
有保留接受：（较便宜-太便宜）+（较贵-太贵）
可接受
图表展示
面积堆积图：寻找有保留接受和可接受的最高点
新产品市场预测-巴斯模型
定义
m=市场潜力， 即潜在需求总数
p=创新系数(外部影响)，即尚未使用该产品的人，受到大众传媒或其他外部因素的影响，开始使用该产品的可能性。
q=模仿系数(内部影响)，即尚未使用该产品的人，受到使用者的口碑影响，开始使用该产品的可能性。
公式
分支主题
分支主题
分析步骤
1、pq为空
2、公式求解Nt
3、公式求解（Nt-Nt-1）方差
4、规划求解方差最小
5、pq自变量，Nt因变量
6、求解pq
策略
导入期
定价策略
高价策略保持公司产品为高科技产品形象，树立品牌形象
促销策略
通过各种促销售手段，把商品引入市场，提高市场知名度
成长期
定价策略
技术改造，使产品更易于制造和批量生产，迅速扩大产能
促销策略
改变企业促销重点。从介绍产品转为树立形象，以利于进一步提高企业产品在社会上的声誉
渠道策略
积极开拓全球新的市场，创造新的用户，以扩大销售。努力疏通并增加新的流通渠道，扩大产品销售面
成熟期
产品策略
采用产品改良策略，进行产品更新换代。主要包括品质改良、特定改良和式样改良三方面。
品质改良
即改进产品的功能性效果，增加耐用性、可靠性、可回收性等。
特定改良
即增加产品新的特性，如规格大小、重量、材料质量、添加物及附属品等
式样改良
即增加产品款式、色彩等美感上的需求
衰退期
营销策略
应采取缩减策略，保留原来行业上的产品继续经营，但在规模上要适当收缩。比如可以吧所有营销力量集中到一个或少数几个细分市场，加强细分市场营销力量，大幅降低营销成本，增加企业利润。
BCG矩阵（波士顿矩阵）
横轴，市场占有率；纵轴增长率
分类
明星（1,1）；现金牛（1,0）；问题（0,1）；瘦狗（0,0）
商品商用阶段数据分析
产品健康度评判-漏斗模型
AARRR（获取、激活、流程、收入、推荐）
趋势（Trend）：从时间轴的变化情况进行分析，适用于对某一流程或其中某个步骤进行改进或优化的效果监控
比较（Compare）：通过比较类似产品或服务间购买或使用流程的转化率，发现某些产品或应用中存在的问题；
细分（Segment）：细分来源或不同的客户类型在转化率上的表现，发现一些高质量的来源或客户，通常用于分析网站的广告或推广的效果及ROI
改进反应测试A/B Test
制定不同方案，分别统计转化率、点击量、留存率等指标，以判断不同方案的优劣并进行决策，从而提升转化率。
对应分析-竞品分析
标签化+散点图：对好评率、价格、效率等因素进行分析
个性化推荐-协调过滤算法
基于用户（user-based）的协调过滤
考虑用户与用户之间的相似度，预测目标用户对对应物品的评分，找到评分最高的物品推荐给用户
基于项目（item-based）的协调过滤
考虑物品与物品之间的相似度，对相似度高的类似物品进行预测，将平分最高的物品推荐给用户
基于模型（model based）的协调过滤
推荐算法：关联规则、聚类算法、分类算法、回归算法、矩阵分解、神经网络、图模型以及隐语义模型
0 条评论
下一页
