第二週：業務分析

一，業務掌握的重要性

不少分析數出的結論得不到業務部門的承認或者得出的解決方案沒法落地實現，緣由是由於對業務瞭解匱乏。惟有了解業務，才能創建起業務數據模型，創建起數據分析的體系。

二，經典的業務分析指標將解

（課程截圖）

架構化+公式化+業務化=指標

指標的5要素：

1. 核心指標

2. 好的指標應該是比率

3. 好的指標數應該能帶來顯著的效果

4. 好的指標不該該虛榮

5. 好的指標不該該複雜（指標複雜也會致使思惟的複雜，好的指標應該乾淨利落）

不一樣領域的指標簡介

1.市場銷售領域：

客戶/用戶生命週期-----從購買那天起計算（可分爲 潛在用戶，興趣用戶，新客戶，老/熟客戶，流失客戶，具體客戶分類須要根據業務實際狀況進行劃分）。

用戶價值----

用戶貢獻度=產出量/投入量×100%

用戶價值=（貢獻1+貢獻2+......）

RFMI模型（通用模型）：R最近一次消費時間，M總消費金額，F消費頻次，可將客戶劃分紅多個羣體。

用戶分羣，營銷矩陣（相似多維度分析和象限法）：分出來的羣體可定義爲一個標籤。

2.產品運營指標：AARRR框架

用戶獲取：
渠道到達量（曝光量）

渠道轉化率（曝光量或點擊量）

渠道ROI（投資和回報比，利潤/投資×100%）

日應用下載量（多爲預估值，以點擊計算，但點擊並不表明下載，故致使數據虛增）

日新增用戶數：以用戶註冊提交資料爲基準

獲客成本：得到一位用戶須要支付的成本（行業不一樣，獲客成本也不相同）

一次會話用戶佔比：指新用戶下載完APP，僅打開一次產品使用2分鐘內的---用來衡量客戶質量。

日/周/月活躍用戶下載量：衡量健康程度

用戶會話session次數：使用週期內每次在規定的幾分鐘內沒有操做，默認會話結束

用戶訪問時長：一次會話持續時間

用戶平均訪問次數：看用戶的粘性

第二天留存率，七日留存率等

達到 高活躍 提升留存 盈利獲利 自傳播

3.營收類指標

付費用戶數：花錢的（須要看實際狀況下的統計口徑）

付費用戶數佔比：

ARPU：某段時間每位用戶平均收入

ARPPU:某短期每位付費用戶平均收入，排除未付費的。

客單價：與ARPU區別是時間限制的，銷售額/顧客數

LTV:用戶什麼價值，和市場營銷的客戶價值接近，經常使用於遊戲運營和電商運營中

LTV=ARPU×1/流失率【此爲經驗公式】 應用場景：短頻快的行業，例如電子遊戲。

4.傳播

• K因子：每一個用戶能帶來多少新用戶

• 用戶分享率：

• 活動/邀請曝光量：

5.用戶行爲---普遍課題

6.功能使用

功能使用率/滲透率：使用某功能的用戶佔活躍數之比

7.用戶會話

• 用戶行爲指標

用戶路徑

路徑圖：桑基圖

8.購物籃分析

筆單價：

件單價：

成交率：

購物籃係數：平均每筆訂單中，賣出了多少商品，購物籃係數多多益善，它和商品關聯規則有關係。

9.復購率和回購率【區別】

復購率：一個時間段內的-----衡量客戶的銷售慾望

回購率：兩個或多個跨時間段的----衡量忠誠度

10.瀏覽量和訪客量

PV:瀏覽次數

UV：獨立訪客數（一天內，第二天再次訪問會計數）

技術上，UV會經過cookie或IP衡量

11.訪客行爲

新老訪客佔比：衡量網站的生命力

訪客時間：衡量網站內容質量

訪客平均訪問頁數：衡量網站對訪客的吸引力，訪問深度是否吸引

來源：訪客從哪裏來

用戶行爲轉化率：

首頁訪客佔比：

12.退出率和跳出率【區別】

是不是單頁

跳出率：單頁退出次數

退出率是在網頁產品結構中衡量設計是否巧妙，容易使用；跳出率一般是在營銷活動場景中應用。

三，如何生成指標？----組合

例如：

1.訪客訪問時長+UV=重度訪問用戶佔比（瀏覽時間5分鐘以上的用戶在整個訪客中佔比）

2.用戶會話次數+成交率=有效消費會話佔比（用戶在全部的會話中，其中有多少次有效消費）

四，業務的分析框架

從指標的角度出發
從業務的角度出發
從流程的角度出發
（模型詳見課程內容暫不一一例舉）

五，如何應對各種業務場景

1. 練習

2. 熟悉業務

3. 應用三種核心思惟

4. 概括和整理出指標

5. 畫出框架

6. 檢查，應用，修正

7. 應用和迭代

數據管理很重要

30%數據統計+70%的數據管理

總結練習

1. 思惟導圖進行結構化構思

2. 將其轉換爲流程閉環

3. 再次轉化爲指標

就汽車經銷商平常新車銷售簡單作了一一版爲練習，先叫它V0.1版吧(●'◡'●)

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轉自：https://ask.hellobi.com/blog/cbdingchebao/10024