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运营人必备的几个实用数据分析模型

王-2M4个月前 (03-14)运营管理204
: >>    : >>    一、用户价值模型 1、RFM模型 RFM分析是客户关系分析中一种简单实用客户分析方法,他将最近一次消费、消费频率、消费金额这三个要素构成了数据分析最好的指标,衡量客户价值和客户创利能力。 RFM分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类,针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。 R——最后交易距离当前天数(Recency) F——累计交易次数(Frequency) M——累计交易金额(Monetary) 在这三个制约条件下,我们把M值大,也就是贡献金额最大的客户作为“重要客户”,其余则为“一般客户”和”流失客户“,基于此,我们产生了8种不同的客户类型: 重要价值客户:复购率高、购买频次高、花费金额大的客户,是价值最大的用户。 重要保持客户:买的多、买的贵但是不常买的客户,我们要重点保持; 重要发展客户:经常买、花费大但是购买频次不多的客户,我们要发展其多购买; 重要挽留客户:愿意花钱但是不常买、购买频次不多的客户,我们要重点挽留; 一般价值客户:复购率高、购买频次高,但是花费金额小的客户,属于一般价值; 一般保持客户:买的多但是不常买、花钱不多,属于一般保持客户; 一般发展客户:经常买,但是买不多、花钱也不多,属于一般发展客户; 一般挽留客户:不愿花钱、不常买、购买频次不高,最没有价值的客户; 下面是我用FineBI做的RFM模型可视化仪表板,可以通过RFM模型对客户的终生价值做一个合理的预估,基于一个理想的客户特征来衡量现实中客户价值的高低,通过此类分析,定位最有可能成为品牌忠诚客户的群体,让我们把主要精力放在最有价值的用户身上。 2、波士顿模型 波士顿模型最初是一个时间管理模型,按照紧急、不紧急、重要、不重要排列组合分成四个象限,以此便于对时间进行有效的管理。 运用在客户分析中,也就是利用销售额和利润这两个重要指标分为四个象限,对我们的客户进行分组。我们将这两个维度作为横纵坐标轴分为四个象限,将产品或者服务分为下面四种类型: 明星类:增长率高、占有率高,代表着十分成功的产品,是主打的明星产品; 金牛类:增长率低、占有率高,已经占据了市场但是没有发展空间的产品,属于现金牛产品; 问题类:增长率高、占有率低,说明用户需求高,但是本身产品有问题,需要改进优化; 瘦狗类:增长率低、占有率低,市场不认可的失败产品,需要尽快去除; 我们如此分类的目的正是要根据波士顿矩阵,将一些没有发展前景和市场潜力的产品尽快淘汰掉,保证明星产品和现金牛产品的份额,从而搭配好产品或者业务的整个市场布局。 FineBI制作的波士顿模型实际使用: 如图所示,每个销售大区与每个销售年份下的客户分布,通过筛选数据,我们得到我们想要的客户信息。而波士顿矩阵则是一个非常有力的工具,可以帮助我们将杂乱无序的东西组块整理,在使用矩阵的的时候,尽量选取纵向和横向毫无关联要素来分析,这样才能发挥矩阵分块整理的作用。 3、CLV用户生命模型 我们知道并不是所有的顾客都具备相同的价值,如果企业能够专注于那些可以带来最大未来利益的客户,就可以实现更好的运营。所以企业必须识别出这些客户,CLV是对客户未来利润的有效预测,它还有另外一个名字,叫做LTV (life time value)。 这里需要特别说明的是,CLV考虑了完整的客户生命周期,包含客户获取和客户流失,也就是它计算的不只是眼前顾客已经产生的价值,还预测了未来价值。 CLV的计算公式有非常多,有的会非常复杂,主要在流失率这个环节和影响因素就相当多,也有会加上投入成本,价值变化率和利率变化等等。 比较实用简单的是这种: 注意此公式对群体有效,对个体精准度较低,因为个体流失率影响因素太多,而群体流失率却是可以统计的。 那对于CLV的应用,可以从以下两个模型来看,将企业的最优客户与不值得投入的客户区分出来: 4、帕累托模型(二八法则) 帕累托原则,又称二八原则,是关于效率与分配的判断方法。帕累托法则是指在任何大系统中,约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。应用在企业中,就是80%的利润来自于20%的项目或重要客户。 模型的解释:当一个企业80%利润来自于20%的客户总数时,这个企业客户群体是健康且趋于稳固的。 当一个企业80%利润来自大于20%的客户总数时,企业需要增加大客户的数量。当一个企业80%利润来自小于20%的客户群时,企业的基础客户群需要拓展与增加。 模型的实际使用:如下图我用FineBI制作的某商场品牌商的销售额。 一共10家客户,5家客户(50%)提供了80%的销售额,这就说明需要增加大品牌客户数量。 带来大量销售额的客户必须认真对待和维护,如果客户数量大,尤其需要列出重点客户重点跟进,把有限的精力放在创造利润大的客户上。 5、漏斗模型 漏斗模型本质是分解和量化,为了方便大家理解,我这里以营销漏斗模型举例: 也就是说营销的环节指的是从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节,相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。 所以整个漏斗模型就是先将一个完整的购买流程拆分成一个个步骤,然后用转化率来衡量每一个步骤的表现,最后通过异常的数据指标找出有问题的环节,然后解决该环节的问题,最终达到提升整体购买转化率的目的,所以漏斗模型的核心思想可以归为分解和量化。 比如分析电商的转化,我们要做的就是监控每个层级上的用户转化,寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户,专门绘制他们的转化模型,缩短路径提升用户体验。 二、市场营销模型 1、PEST分析法 PEST,也就是政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology),能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势,主要用户行业分析。 宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对政治、经济、技术、社会,这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。 政治环境:政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策等。 社会环境:人口规模、性别比例、年龄结构、生活方式、购买习惯、城市特点等。 技术环境:折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度等。 经济环境:GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。 2、5W2H分析法 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。 该分析方法又称为七何分析法,是一个非常简单、方便又实用的工具,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:产品提供的功能是什么? Who:用户群体是什么?这个群体的特点是什么? When:购买频次是多少? Where:产品在哪里最受欢迎?在哪里卖出去? How:用户怎么购买?购买方式什么? How much:用户购买的成本是多少?时间成本是多少? 3、SWOT分析法 SWOT分析法也叫态势分析法,S (strengths)是优势、W (weaknesses)是劣势,O (opportunities)是机会、T (threats)是威胁或风险。 SWOT分析法是用来确定企业自身的内部优势、劣势和外部的机会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加以分析。 运用这种方法,可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究,从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。 4、4P营销理论 4P即产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、推广(Promotion),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,也就是将: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。 5、逻辑树法 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。它是把一个已知问题当成“主干”,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关,也就是“分支”。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性,它能将工作细分为便于操作的任务,确定各部分的优先顺序,明确地把责任落实到个人。 逻辑树的使用必须遵循以下三个原则: 要素化:把相同的问题总结归纳成要素。 框架化:将各个要素组织成框架。遵守不重不漏的原则。 关联化:框架内的各要素保持必要的相互关系,简单而不独立。 6、AARRR模型 AARRR模型是所有运营人员都要了解的一个数据模型,从整个用户生命周期入手,包括获取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、变现(Revenue)和传播(Refer)。 每个环节分别对应生命周期的5个重要过程,即从获取用户,到提升活跃度,提升留存率,并获取收入,直至最后形成病毒式传播。 作者:数据分析不是个事儿

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