今天就跟大家聊聊有关大数据分析必会的分析模型有哪些,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
即使是这种已经在数据分析行业浸淫十几年的老油条,有时候做起分析来也会手忙脚乱,根本原因就在于没有抓住数据分析的本质,我们是为了用大量数据去分析、解释和预测基于数据的事实,首先要明白自己做数据分析的目的是什么,是为了描述事件分析?还是为了预测?又或者是做规范性分析?
掌握数据分析方法有一条好的捷径——套用分析模型,对新手来说几乎是百试百灵,只要掌握了下面几个分析模型,基本上可以应对工作中的所有业务分析场景。
AARRR模型是做数据分析最基础的模型之一了,所谓的AARRR就是指获取、激活、留存、变现和传播。
其中,获取就是指获取用户线索,我们可以分析SEO、SEM等分析网站的获取情况;
激活就是指提高用户的活跃程度,主要是通过促销、内容说服等方式让用户成为最有价值的活跃用户;
留存就是把上面的活跃客户沉淀下来,划归到自己的流量池中,比如常见的社区UCG、O2O服务留存等方式,我们可以通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况,并采取相应的手段在用户流失之前,激励这些用户继续使用应用。
变现其实就是获取收入,我们可以通过监控成交率等指标进行分析;
传播是社交网络时代独有的分析方向,只有做到自传播的病毒式才能使自己的用户群群体不断扩大;
5W2H,即为什么(Why)、什么事(What)、谁(Who)、什么时候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么价格(How much),主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。
这个模型非常地使用,我们就以用户购买行为为例:
Why:用户为什么要买?产品的吸引点在哪里?
What:用户买的是什么?也就是产品提供的功能是什么?
Who:购买产品的用户是什么群体?这个群体的特点是什么?
When:用户的购买频次是多少?
Where:产品在哪里最受欢迎?在哪个平台卖出去?
How:用户通过什么方式、渠道购买?
How much:用户购买的成本是多少?
漏斗模型
漏斗模型之所以称为漏斗,就是因为用户(或者流量)集中从某个功能点进入(这是可以根据业务需求来自行设定的),可能会通过产品本身设定的流程完成操作。
按照流程操作的用户进行各个转化层级上的监控,寻找每个层级的可优化点;对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径,找到可提升用户体验,缩短路径的空间,我们可以通过趋势、比较和细分的方法对流程中各步骤的转化率进行分析:
趋势: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: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: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。
4P模型理论
4P即产品、价格、渠道、推广,在营销领域,这种以市场为导向的营销组合理论,被企业应用最普遍。可以说企业的一切营销动作都是在围绕着4P理论进行,也就是:产品、价格、渠道、推广。通过将四者的结合、协调发展,从而提高企业的市场份额,达到最终获利的目的。
产品:从市场营销的角度来看,产品是指能够提供给市场,被人们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西,包括有形产品、服务、人员、组织、观念或它们的组合。
价格:是指顾客购买产品时的价格,包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响定价的主要因素有三个:需求、成本与竞争。
渠道:是指产品从生产企业流转到用户手上全过程中所经历的各个环节。
促销:是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费,以短期的行为(比如让利、买一送一,营销现场气氛等等)促成消费的增长,吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。
看完上述内容,你们对大数据分析必会的分析模型有哪些有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注亿速云行业资讯频道,感谢大家的支持。
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