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数据分析进阶之路——目标拆解方法

googlefrank 2022-02-11 阅读 81
数据分析

        在进行数据分析之前,首先要明确数据分析的目标。无论是宏观的观测数据还是微观的拆解目标,某些情况下不可避免的会造成目标方向的遗漏。但我们所期待的是能够将目标“相互独立,完全穷尽”的分类。 这种方式叫做MECE分析法( Mutually Exclusive Collectively Exhaustive):对于一个重大的议题,做到不重叠、不遗漏的分类,并且能够借此有效把握问题的核心,成为有效解决问题的方法。

 ----------------------------------------------接下来介绍几种拆解方法-------------------------------------------------

1. 二分法

        从名字中可以很简单的看出其分析原理,就是将目标拆解一分为二的方法。当然在实际分析中很难做到这一点,因此只要保证在同一维度上进行穷尽拆解就行。例如:在性别这个维度可以分为男、女;在高中这个维度可以分别为高一、高二、高三等等。

      在二分法的基础上演化出的象限分析法也是目标拆解的方式之一,比较常见的是重要&紧急四象表。

重要且紧急重要但不紧急
紧急但不重要既不重要也不紧急

2.流程法

        流程法简而言之就是将一件事情的操作流程拆分成多个板块。对于某些能够用公式衡量出的目标,可以细化公式的各个变量,最终拆分为“相互独立,完全穷尽”且符合现有数据情况的细化目标。例如在电商领域内较为常见的公式:

 在实际的电商场景中,肯定不会像公式中所展现的如此简单,也许在一条浏览路径中就有很多次的转化,这就需要在深入了解平台特性的基础上结合公式进行目标拆解了。同时对于某些评价公司盈利能力和股东权益回报水平的目标,可以采用杜邦分析法:将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积,有助于深入分析比较企业经营业绩。

        而有些不在同一纬度甚至发展为多线程的复杂目标不能用公式表示,这就需要采用流程法,根据实际的操作步骤进行不重不漏完全穷尽的拆解。


3.AARRR法

        该方法主要用于划分用户生命周期,五个阶段分别为用户获取(Acquisition)、用户激活(Activation)、用户留存(Retention)、获得收益(Revenue)、推荐传播(Referral)。这个方法主要是用于在下载量与激活量相关数据存在异常波动时进行分析的有效思路。

        对于获取用户这一点来说基本上就是平常所说的推广,这一点的指标往往是看某一渠道的下载量,但下载后的实际安装、注册或者使用这些步骤中都会造成一定的用户流失,因此商户可以通过比较投放量、下载量、激活量确定哪一种获取用户的方式更加有效。

        对于用户激活这一点,除了激活这一步骤外,其活跃度也是一个十分重要的指标,从日活跃度、周活跃度、月活跃度甚至要比较同一日各个时间段以及不同版本间活跃度的差异,从而进一步了解用户习惯。从微观来说,某一个用户每日的启动次数和每次平均启动时间也值得去观察。

        在获取用户之后,保证用户粘性,提高留存率也是一个十分重要的问题。在下载注册之后又有多少用户第二日仍旧能继续使用?七天后呢?这个指标与应用的属性也有关,有些应用并非需要每日使用例如词典一类,而有些应用如新闻等是希望能够每日使用的,因此不同种类应用间横向对比的意义不大。但如果通过该组数据横向比对各渠道投放效果或者纵向研究用户使用周期从而投放提示这类思路可以借鉴该数据。

        获取的收入是一个比较直观的值,除了收入总数,更值得考虑的是平均每用户收入以及平均每付费用户收入。对比这两个值可以看出付费用户比例起到一个较为关键作用。收入数据通常带有一定迷惑性,更值得关注的是减去成本后的利润。而成本包括开发成本、硬件成本、运营成本以及获取用户成本等。而收入除了用户付费外还有内部广告费的收益。

        推荐传播是社交网络兴起后的产物,是指基于社交网络的病毒式传播,这个方式获取用户对于商家来说成本较低,但对于产品本身的使用高要求较高。往往会导致优秀者因此收获更大利润,而此现象也会对低劣者其他渠道造成不良影响。


4.宏观模型——PEST分析模型

        PEST分析模型是对宏观环境进行分析是一切影响企业或行业的外部因素,包括政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological)。这种分析方式除了对数据分析外,更适合用于战略规划、市场规划、产品经营发展规划以及研究分析报告。

5.客户价值模型——RFM模型

        RFM模型一般用来描述客户价值,包括:最近一次消费 (Recency)、消费频率 (Frequency)、消费金额 (Monetary)。在实际应用中,我们将三个指标再根据高低进行细致划分,从而进一步确定哪些客户具有更重要的价值,通过一张八象图可以将客户类型进行划分。


6.分析法——SWOT

        这种分析方法对于数据分析、决策分析,通过该方式可以有效分析企业策略,是一个企业的强项和弱项以及环境的机会和威胁之间的有机组合。其中S 是优势(strengths)、W 是劣势 (weaknesses)、O 是机会(opportunities)、T 是威胁(threats)。

优势机会
劣势威胁

        可以将SWOT分为两大部分,其一是SW可以看做是内部条件,而OT则是外部条件,利用这种方式找出对自己有利的、值得发扬的因素,以及对自己不利的、要避开的东西,发现存在的问题,找出解决办法,并明确以后的发展方向。这个方式也是象限分析法的变种之一,帮助在确定目标之后可以更加全面的解决问题。

7.分析法——5W1H

        是对选定的项目、工序或操作,从原因(Why)、对象(What)、地点(Where)、时间(When)、人员(Who)、方法(How)等六个方面提出问题进行思考。

        这个方法主要适用于对工作进行计划,最终达到操作目标。


        以上几种方法使用场景各有不同,其思路有相互重叠之处,同时也有所差异。它们的最终目标一致,就是在目标拆解中将其“相互独立,完全穷尽”的分类,从而根据需要观察数据,为接下来的假设和制定策略提供良好的基础。

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