數(shù)據(jù)分析很簡單。

 

 

技術(shù)流的老司機，左手SQL右手BI，溜的飛起。其實SQL、Python是數(shù)據(jù)挖掘；PPT、BI是數(shù)據(jù)展示。學(xué)會了當然很棒，不會也沒關(guān)系。

 

數(shù)據(jù)分析不是技術(shù)流，是一種思維習(xí)慣。能幫你梳理業(yè)務(wù)，找到方向，達成目的數(shù)據(jù)分析，才是真的數(shù)據(jù)分析。而建立這種思維習(xí)慣，你只需要記住3個步驟，掌握3個模型。

 

這就是極簡數(shù)據(jù)分析法。

 

 

建議收藏以便翻閱，也可以分享給想要提升數(shù)據(jù)分析能力的朋友和運營萌新。

 

 

以下，enjoy：

 

 

一、3個步驟

 

 

這三個步驟是，確定目標、列出公式、確認元素。

 

 

我們以某互聯(lián)網(wǎng)金融公司A為例。

 

 

假設(shè)A公司正準備上市，當前核心目標為利潤。

 

 

 

 

因此，如果我想提升核心KPI—利潤，就要盡可能的提升付費用戶、投資金額和投資時長。

 

 

恭喜你，已經(jīng)找到了發(fā)力點。

 

 

注意，核心目標會隨著業(yè)務(wù)發(fā)展不斷變化，比如用戶運營，App初期看重新增，中期看重轉(zhuǎn)化，后期看重留存。如果仍然難以確定，看看你的核心KPI。

 

 

二、3個模型

 

 

確認需要提升的元素后，問題來了。

 

 

 

 

 

 

 

• 如何提升每個元素的量級？
• 怎樣制定策略，分配資源？
• 如何驗證策略是否有效？

 

你需要掌握3個模型。

 

 

A. 漏斗模型

 

 

適用范圍：需要多個步驟達成的元素。

 

 

比如投資用戶數(shù)。

 

 

 

 

漏斗模型作用：提升量級。

 

 

通過提升轉(zhuǎn)化率，提升單個元素量級。

 

 

有了漏斗模型，就可以分析每層漏斗衰減的原因。有些原因顯而易見，有些需要做A/B測試。你可以逐層提升轉(zhuǎn)化；也可以改變用戶路徑，減少漏斗層級。

 

 

 

 

盈利還是虧損，有時只取決于一個漏斗。

 

 

注意，優(yōu)化漏斗是個長期過程，需要每天關(guān)注。

 

 

B. 多維坐標

 

 

適用范圍：具有多重屬性的單個元素。

 

 

 

 

 

 

用戶運營也有個經(jīng)典坐標，叫RFM坐標。

 

 

R=最近一次行為（Recency）

 

 

F=行為頻率（Frequency）

 

 

M=行為量級（Monetary）

 

 

這里的行為指和你的核心目標密切相關(guān)的行為。比如在本文的金融產(chǎn)品中，就是投資。

 

 

R代表可觸達，畢竟6個月沒來投資的用戶，說不定都卸載了，甚至已經(jīng)忘了你這個App；

 

 

F代表忠實度，高頻次的使用App，雖然ta可能每次只投幾塊錢的活期；

 

 

M代表價值，比如累計投了50萬，這可是個高凈值用戶。

 

 

多維坐標作用：精細化運營。

 

 

通過多維坐標將用戶分組，對不同組用戶采取對應(yīng)的運營措施。

 

 

首先，一定有一個象限是好的。

 

 

 

 

A象限的用戶，是核心用戶（俗稱爸爸），公司的現(xiàn)金牛，你的重點運營對象。

 

 

A象限往往占整體流水的80%。你的活動效果好不好，運營策略給不給力，往往要看這些爸爸們的反應(yīng)。你甚至可以建立一個微信群，把爸爸們都拉進去，多多交流，做好服務(wù)，時不時發(fā)個紅包啥的。

 

 

接下來，你要把B、D兩個象限的用戶往A象限拉。

 

 

D象限，是高潛力用戶。可以定向發(fā)一些大額度長期標的優(yōu)惠券，比如投20w，6個月，送3000元紅包。提升他們的投資時長。

 

 

B象限，是高忠誠用戶。雖然可能沒什么錢，但使用頻次很高?？梢远ㄏ虬l(fā)送梯度優(yōu)惠券，比如投資1000送10元，投5000送投資80元，投10000送200元，逐步拉升他們的投資額度。

 

 

A是現(xiàn)金牛，D是A的孵化器，B用戶價值低但忠誠度高，產(chǎn)品開拓新場景后也有可能進化成現(xiàn)金牛。

 

 

重要性，A>D>B。

 

 

資源有限時，請參照此排序。

 

 

時刻牢記，投入產(chǎn)出比！忘了的都去復(fù)習(xí)《高級運營需具備的7個核心素質(zhì)》

 

 

多維坐標的適用范圍非常廣。比如我的公眾號「金龍聊運營」里的文章，也可以按閱讀量和點贊率做一個二維坐標，分析下如何寫出叫好又叫座的文章。

 

 

比如你可以按事物價值的精力投入和價值衰減速度建立二維坐標，優(yōu)化你的精力分布。

 

 

C. 分組表格

 

 

適用范圍：隨時間變化的用戶屬性元素。

 

 

比如投資用戶數(shù)。

 

 

 

 

上面的表格，就是投資用戶分組表格。

 

 

橫向看，是某組用戶的投資用戶數(shù)，隨時間變化的留存情況。

 

 

比如第一行，第一周共新增200名投資用戶，到第二周留存100名，到第三周留存80名……

 

 

縱向看，是某一周投資用戶的構(gòu)成情況。比如第三列，顯示第三周的730個投資用戶，是由第一周進入的80個+第二周進入的250個+第三周進入的400個構(gòu)成的。

 

 

 

 

 

 

作用：監(jiān)測&驗證。

 

 

分組表格可以幫你分析清楚一個復(fù)雜元素的變化。

 

 

比如你發(fā)現(xiàn)投資用戶數(shù)在提升，你其實很難判定原因，因為投資用戶是由很多組用戶構(gòu)成的。因此提升的可能原因有很多，比如：

 

 

 

 

 

 

 

• 新增用戶量級增大
• 渠道質(zhì)量提高
• 運營策略起作用

 

 

 

先看新增用戶數(shù)這一列，發(fā)現(xiàn)新增用戶量級確實在提升；

 

 

縱向看每一列，比較不同組用戶留存。發(fā)現(xiàn)次周留存確實上升了，說明運營策略可能起到了一定作用。但后續(xù)的留存情況都在下降，可能是渠道質(zhì)量在下降。

 

 

橫向看，留存始終沒能穩(wěn)定在一個值，說明產(chǎn)品的粘性還不夠。

 

 

是不是很溜？

 

 

三、總結(jié)

 

 

確定核心目標，通過公式拆解成元素，找到發(fā)力點。

 

 

用漏斗模型提升元素量級；用多維坐標進行精細化運營，更好的分配精力和資源；用分組表格檢驗效果，監(jiān)測數(shù)據(jù)。

 

 

以上，就是極簡數(shù)據(jù)分析法。

 

 

注：這套方法適用于用戶、活動、內(nèi)容、渠道及其他一切運營領(lǐng)域。請各位自由開發(fā)。

 

 

沒錯，文中涉及的用戶數(shù)據(jù)都是我編的。

 

 

文 / 孫金龍  微信公眾號：金龍聊設(shè)計（tikuapp）

 

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