企业经营数据分析
2024-01-24 10:38:02 0 举报AI智能生成
企业经营数据分析
作者其他创作
大纲/内容
1、企业的商业目的
2、引流
新用户
引流
转化
老用户
活跃
留存
回购
流失
方法：
1、观察流量
2、发现异常流量
3、观察流量结构
分析流量合理性
作出调整
分析流量合理性
作出调整
4、追踪流量
3、转化
分析目标：
了解各环节转化情况，分析其异常或不合理情况，
进行调整，以提升各环节的转化率。
进行调整，以提升各环节的转化率。
分析角度
静默转化率、登陆转化率、咨询转化率、付款转化率等等，
只要关注用户从接触应用到成交中的几个环节就好。
只要关注用户从接触应用到成交中的几个环节就好。
1、观察各环节转化率，分析其合理性，针对转化率异常环节进行调整
2、追踪转化率变化，用于异常定位和策略调整效果验证
3、观察各渠道转化情况，定义渠道价值，并依此适当调整运营策略
4、分析各环节转化周期，分析用户习惯，为制定运营策略提供依据
4、留存
分析目标
通过分析用户的日活/存留，来帮助运营人员发现问题、监控数据，
为调整策略提供数据支持，达到提高日活/存留的效果。
为调整策略提供数据支持，达到提高日活/存留的效果。
分析角度
1、新用户、老用户、回流用户：
日活监控，观察用户活跃数据，分析日活健康度
日活监控，观察用户活跃数据，分析日活健康度
2、观察存留规律，定位存留阶段，辅助市场活动、市场策略定位等
3、对比不同用户、产品功能的存留情况，分析产品价值、辅助产品调整
分析方法
1、漏斗法
反映用户行为状态，
以及从起点到终点各阶段用户转化率情况
反映用户行为状态，
以及从起点到终点各阶段用户转化率情况
2、留存分析法
由最初的振荡期转为稳定用户，忠实用户的过程
由最初的振荡期转为稳定用户，忠实用户的过程
选择期
振荡期
平稳期
3、分组分析
根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），
把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，
以揭示其内在的联系和规律性。
根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），
把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，
以揭示其内在的联系和规律性。
用户分群
当用户差异性较大，
层级上不能再做用户细分时，
可以考虑将同一个分层内的群体继续切分，
满足更高的精细化运营需要
当用户差异性较大，
层级上不能再做用户细分时，
可以考虑将同一个分层内的群体继续切分，
满足更高的精细化运营需要
RFM模型
Recency\Frenquency\Monetary
Recency\Frenquency\Monetary
4、矩阵关联分析
指根据事物（如产品、服务等）的两个重要属性（指标）
作为分析的依据，进行分类关联分析
指根据事物（如产品、服务等）的两个重要属性（指标）
作为分析的依据，进行分类关联分析
5、关联分析法
是指从大量数据集中发现项集之间的关联性或相关性
是指从大量数据集中发现项集之间的关联性或相关性
6、指标分析法
平均数分析
众数、中位数
最大、最小值
7、对比分析法
将两个或两个以上的数据进行比较，
分析它们的差异，
从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性
将两个或两个以上的数据进行比较，
分析它们的差异，
从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性
1、时间维度
同比
环比
2、空间维度
不同地区比
不同部门等
竞争对手比
3、计划对比
和计划标准的对比
和计划标准的对比
4、与经验值理论值对比
5、消费
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