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数据分析第二周:业务思维

数据分析第二周:业务思维

作者: 随风_逐风 | 来源:发表于2018-12-30 17:10 被阅读10次

        这周也没好好学,主要就是找房子,搬家。在北京,这真的是一项难度系数比找工作都高的事情,和各色中介大哥大姐们斗智斗勇。

        这周就简单的了解了一下关于数据分析比较重要的一个环节:业务

    一、为什么业务重要

    唯独有理解业务,才能建立业务数据模型

    二、经典的业务分析指标

    模型未动,指标先行

    如果你不能衡量它。你就无法增长它

    指标建立的要点:

    确定核心指标

    好的指标应该是比率

    好的指标应该能带来显著效果

    好的指标不应该虚荣(指标的单一性)

    好的指标不应该复杂

    1、市场营销指标

    客户/用户声明周期

    企业/产品和消费者在整个业务关系阶段的周期

    不同业务划分的阶段不同。传统营销中,分为潜在用户、兴趣用户、新客户、老客户、流失客户

    用户价值

    业务领域千千万万,怎么定义最有效的用户呢?请出指数法,将业务最关注的几个指标一起加工吧

    用户贡献=产出量/投入量*100%

    用户价值=(贡献1+贡献2.。。)

    比如金融行业会以存款+贷款+信用卡+年费+...-风险-流失

    RFM模型

    用户声明中,衡量客户价值的立体模型。利用R最近一次消费时间,M总消费金额,F消费频次,将用户划分成多个群体

    用户分群(营销矩阵)

    用户分群是市场营销中的一个常见策略,它提取用户的几个核心维度,用象限法将其归纳和分类

    2、产品运营指标

    AARRR

    Acquisition用户获取,activation用户活跃、retention用户留存、revenue应收、Refer传播

    用户获取:

    渠道到达量:即曝光量。

    渠道转化率:有多少用户因为曝光而心动CostPer,包含CPM、CPC、CPS、CPD、 CPT等

    渠道ROI:推广营销的熟悉KPI,投资回报率,利润/投资*100%

    用户获取:

    日应用下载量:这里指的是点击下载,不是下载完成

    日新增用户数:以用户注册提交资料为基准

    获取成本:为获取以为用户需要支付的成本

    一次会话用户数占比:指新用户下载完APP。仅打开过产品一次,且该次使用时长在二分钟以内(判别为机器人或不靠谱的用户)

    用户活跃

    日/周/月活跃用户应用下载量:活跃标准是用户用过产品,广义上,网页浏览内容算【用】,在公众号下单算【用】,不仅限于打开APP

    活跃用户占比:活跃用户数在总用户数的比例,衡量的是产品健康程度

    用户会话session次数:用户打开产品操作和使用,直到退出产品的整个周期。5分钟内(看具体行业)没有操作,默认会话操作结束

    用户访问时长:一次会话的持续时间

    用户平均访问次数:一段时间内的用户平均产生会话次数

    用户留存:

    用户在某段时间内使用产品,过了一段时间后仍旧继续使用的用户

    假设产品某天新增用户1000个,第二天仍旧活跃的用户有350个,那么称次日留存了有35%,如果第七天仍旧活跃的用户有100个,那么称七日留存率为10%

    营收:

    付费用户数:花了钱的

    付费用户数占比:每日付费用户占活跃用户数比,也可以计算总付费用户占总用户数比

    ARPU:某段时间内每位用户平均收入

    ARPPU:某段时间内每位付费用户平均收入,排除了未付费的

    客单价:每一位用户平均购买商品的金额。销售总额/顾客总数

    LTV:用户生命周期价值,和市场营销的客户价值接近,经常用在游戏运营电商运营中

    LTV=ARPU*1/流失率

    传播

    K因子:每一个用户能够带来几个新用户

    K因子=用户数*平均邀请人数*邀请转化率

    用户分享率:某功能/页面中,分享用户数占浏览页面数人数之比。

    活动/邀请曝光量:线上传播活动中,该页面被人浏览的次数。一般代指微信朋友圈

    3、用户行为指标

    用户行为

    用户行为的数据分析是一个很广泛的课题,不同业务领域背景的用户行为分析不一样,这里简单概括说几个方法

    功能使用

    功能使用率、渗透率:使用某功能的用户占总活跃数之比(点赞、评论、收藏、搜索等)

    用户会话:

    会话session,是用户在一次访问过程中,从开始到结束的整个过程。在网页端,30分钟内没有操作,默认会话操作结束

    用户路径:

    4、电子商务指标

    购物篮分析

    笔单价:用户每次购买支付的金额,即眉笔订单的指出和客单价对应

    件单价:商品的平均价格

    成交率:支付成功的用户在总的客流量中的占比

    购物篮系数:平均眉笔订单中,卖出了多少商品。购物篮系数是多多益善,他也和商品关联规则有关系

    复购率和回购率

    复购率是一段时间内多次消费的而用户占总消费用户数之比。比如一个月有1000位用户消费,其中500位消费了两次以后,则复购率为50%

    回购率是一段时间内消费国的用户,在下一段时间内仍消费的占比。例如4月份的消费用户数1000,其中600位在5月份继续消费,则回购率为60%

    5、流量指标

    浏览量和访问量

    PV:浏览次数。用户在网页的一次访问可以看做一个pv

    UV:一定时间内访问网页的人数,正式名称是独立访客数,在同一天内,不管用户访问了多少网页,都算是一个独立访客

    技术上,Uv会通过cookie或Ip 衡量

    访客行为:

    新老访客占比:衡量网站的生命力

    访客时间:衡量内容质量不是看内容的uv,而是看内容的访问时间

    访客平均访问页数:衡量网站对访客的吸引力,是访问的深度。

    来源:访客从哪里来,技术上, 通过来源网站的参数提取,可以区分SEM,SEO或外链

    用户行为转化率:用户在网站上进行相应操作的用户在总访问数上的占比

    首页访客占比,只看了首页的用户,在总访客数上的占比

    退出率和跳出率

    退出率:从该页退出的页面访问数/进入该页的访问数

    跳出率:浏览单页即退出的次数/访问次数

    跳出率一般衡量各个落地页,营销页等页面。退出率则更偏产品,任何页面都有退出率

    6、怎么生成指标

    组合:

    访客访问时长+uv=重度访问用户占比

    浏览时间5分钟以上的用户在整个访客中占比

    用户会话次数+成交率=有效消费会话占比

    用户在所有的会话中,其中有多少次有消费

    三、业务的分析框架

    1、如何建立业务分析框架

    用指标建立业务分析框架

    从指标的角度出发

    从业务的角度出发

    从流程的角度出发

    2、市场营销模型

    3、AARRR模型

    4、用户行为模型(内容平台)

    5、电子商务模型

    6、流量模型

    7、如何应对各类业务场景

    练习--熟悉业务--应用三种核心思维--归纳和整理出指标--画出框架--检查、应用、修正--应用和迭代

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