【数据分析/商业分析】数据分析中使用的商业模型(学习总结)
总结数据分析中使用到的商业模型
- 一、AARRR海盗模型
- 二、RFM模型
- 三、OGSM模型
- 四、AB Test
一、AARRR海盗模型
模型 | 含义 | 关注指标 | 解决问题 |
---|---|---|---|
A | 获取,用户如何发现(并来到)你的产品 | 日新登用户数DNU |
1.渠道贡献的用户份额 2.宏观走势,确定投放策略 3.是否存在大量垃圾用户 4.注册转化率分析 |
A | 激活,用户的第一次使用体验如何 | 日活跃用户数DAU |
1.核心用户规模 2.产品生命周期分析 3.产品活跃用户流失,分解活跃用户 4.用户活跃率,活跃用户计用户量 |
周活跃用户数WAU |
1.周期性用户规模 2.周期性变化趋势,主要是推广期和非推广期的比较 |
||
日均使用时长DAOT |
1.分析产品的质量问题 2.观察不同时间维度的平均使用时长,了解不同用户群的习惯 3.渠道质量衡量标准之一 4.留存即流失分析的依据 |
||
DAU/MAU |
1.可以看出用户每月访问App的平均天数是多少(一般需要结合产品属性去判断客户粘性) 2.产品生命周期分析 3.产品活跃用户流失,分解活跃用户 4.用户活跃率,活跃用户计用户量 |
||
R | 留存,用户是否还会回到产品(重复使用) | N日留存率 |
1.APP质量评估 2.用户质量评估 3.用户规模衡量 |
流失率 (统计日登录APP,但随后7日未登录APP的用户占统计日活跃用户的比例) |
1.活跃用户生命周期分析 2.渠道的变化情况 3.拉动收入的运营手段,版本更新对于用户的流失影响评估 4.什么时期的流失率较高 5.行业比较和产品中期评估 |
||
R | 收入,产品怎样(通过用户)赚钱 |
付费率PR/PUR (付费用户数占活跃用户的比例) |
1.产品的收益转化能力标准 2.用户付费关键点和转化周期 3.付费转化效果评估 |
活跃付费用户数APA APA=MAU×MPR |
1.产品的付费用户规模 2.APA的构成情况,鲸鱼用户、海豚用户、小鱼用户的比例以及收益能力 3.付费群体的价值即整体稳定性分析 |
||
平均每用户收入ARPU |
1.不同渠道用户质量的判断 2.产品收益贡献分析 3.活跃用户人均收入与投放成本的关系 |
||
平均每付费用户收入ARPPU |
1.付费用户的付费能力和梯度变化 2.付费用户的整体付费趋势和不同付费阶层差异 3.对鲸鱼用户的价值挖掘 |
||
生命周期价值LTV LTV=ARPU×LT |
1.用户收益贡献周期 2.LTV不区分付费与非付费用户,看待整体的价值 |
||
R | 传播,用户是否愿意告诉其他用户 | K=(每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量)×(接收到邀请的人转化为新用户的转化率) |
【参考资料】
AARRR模型(模型数据指标详解)
二、RFM模型
模型 | 含义 | 判断标准 | 影响因素(顾客自身) | 企业应用场景 |
---|---|---|---|---|
R | 最近一次消费 | 离得越远,客户越有流失的可能 |
①店铺记忆强度 ②接触机会多少 ③回购周期 |
①决定接触策略 ②决定接触频次 ③决定刺激力度 |
F | 消费频率 |
频次越低,越需要用一次性手段; 频次越高,越可以用持续性手段来维护 |
①品牌忠诚度 ②店铺熟悉度 客户会员等级 ④购买习惯养成 |
①决定资源投入 ②决定营销优先级 ③决定活动方案 |
M | 消费金额 | 消费越多,用户价值越高,越应该重点关注 |
①消费能力 ②产品认可度 |
①决定推荐商品 ②决定折扣门槛 ③决定活动方案 |
- 帮助企业筛选优质客户
- 帮助企业针对用户细分制定不同的营销策略(例如调整消费门槛、
【RFM的变型】 另外,RFM还有许多变型,比如可以用来判断活跃用户,即将原本的R、F、M含义引申为【最近一次活跃】、【最近一周内活跃频次】,【最近一周内活跃时长】
【RFM的缺点】 仅仅考虑了用户的行为数量,没有考虑用户在干什么
【RFM具体业务场景的使用】(以打车APP举例)
指标 | |
---|---|
R | 距上一次打车时间 |
F | 过去30天内打车频率 |
M | 过去30天内累积消费 |
- 先看M:区分用户价值,可以使用帕累托法则寻找重要客户
- 再看R:R值越大的客户很可能有被挖走,需要对这类人群做出一次性营销手段
- 最后看F:区分出两类用户→用车频繁却金额少、用车少金额大
【参考资料】
数据分析——RFM模型
数据分析八大模型:详解RFM模型
三、OGSM模型
OGSM是企业管理方法论,其模型结构及其含义如下:
模型 | 含义 | 制定部门 |
---|---|---|
O | 目的,指企业要达成的目标,一般是定性描述 | 最高管理层(若O太宏大,也会有事业级部门拆分新的O1,O2 |
G | 目的,目标,从企业目标里拆分出的,可量化/可跟踪的目标 | 最高管理层 |
S | 目的,策略,达成目标的做法组合 | 部门级制定、项目小组落地 |
M | 目的,度量,衡量策略是否执行到位 | 部门级制定、项目小组落地 |
【理解】 |
- O的制定为定性分析,而G会量化O,若G达到而O无法达到,可能是O指定的目标太宏大
- OGSM可以分析出究竟是下属执行不利还是领导目标定得太高
【参考资料】
数据分析八大模型:OGSM模型
四、AB Test
- 概念:简单来说就是控制变量法,产品正式上新之前,将用户分成几组,分别看到不同的产品方案,根据真实数据确定产品的优化方向或最终发布的版本
- 优点:避免选择分歧和反复试错,优化决策,结合统计学原理,通过分组实验前置验证收益,最终方案有据可依。
- 缺点:开发和周期测试增加
- 实施步骤:
①选择metric(用户使用次数/时长、收益/用户量增长、页面停留时长)
②确定样本容量与持续时间(持续时间=样本容量/每组人数)
③随机抽样:先进行AA test确保两组没有明显区别
④执行
⑤分析结果
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