5W2H分析方法
基本定义 | 5W是指对于所有的现象都追问5个问题:what(是什么)、when(何时)、where(何地)、why(为什么)、who(是谁)。2H是指再追问2个问题:how(怎么做)、how much(多少钱)。 |
注意事项 | 5W2H分析方法解决不了什么问题? |
逻辑树分析方法
基本定义 | 逻辑树分析方法是把复杂问题拆解成若干个简单的子问题,然后像树枝那样逐步展开 |
分析模型 | |
应用案例 | |
注意事项 | 5W2H分析方法解决不了什么问题? |
多维度拆解分析方法
基本定义 | 对于多维度拆解分析方法要理解两个词:一个是“维度”,即我们日常生活中说的角度;另一个是“拆解”,其实就是做加法,问题=维度1+维度2+… |
分析模型 | |
核心摘要 | 从指标构成或者业务流程的维度 |
应用案例 |
对比分析法
基本定义 | |
分析模型 | |
核心摘要 | |
适用场景 | |
应用案例 | |
注意事项 |
假设检验分析
基本定义 | 逻辑推理,是一种使用数据来做决策的过程。它分为3步:提出假设,收集证据,得出结论。 |
分析模型 | |
核心摘要 | 4P:产品、价格、营销、渠道 分析视角:用户、产品、竞品 |
适用场景 | |
应用案例 | |
注意事项 |
相关分析方法
基本定义 | 研究两种或者两种以上数据之间有什么关系 |
分析模型 | |
适用场景 | 当我们研究两种或者两种以上数据之间有什么关系的时候,就要用到相关分析 |
应用案例 | excel的应用,相关系数 |
核心摘要 | 当我们研究两种或者两种以上的数据之间有什么关系的时候,就要用到相关分析。如果两种数据之间有关系,叫作有相关关系;如果两种数据之间没有关系,叫作没有相关关系。 |
注意事项 | 相关关系不等于因果关系 |
群组分析方法
基本定义 | “群组分析方法”(也叫同期群分析方法)是按某个特征,将数据分为不同的组,然后比较各组的数据,说白了就是对数据分组然后来对比 |
分析模型 | |
核心摘要 | 先使用群组分析方法,找到留存率低或留存率高的组;然后使用假设检验、相关分析等方法,研究为什么这些组留存率低或留存率高。找到原因以后,就可以对应地优化产品。 |
适用场景 | 群组分析方法常用来分析用户留存率(或者流失率)随时间发生了哪些变化,然后找出用户留下或者离开的原因 |
应用案例 | |
注意事项 | 使用群组分析方法需要注意如何分组,除了按时间分组,还可以根据具体的业务场景来确定 |
RFM分析方法
基本定义 | RFM是3个指标的缩写:最近一次消费的时间间隔(R)、消费频率(F)、消费金额(M)。 |
分析模型 | 通过RFM分析方法可以把用户分为8类,这样就可以对不同用户使用不同的营销策略 最近一次消费时间间隔(R)消费金额(M)消费频率(F)精细化运营用户分类高高一低一高一低一高一低一高低高1.重要价值用户VIP服务高高2.重要发展用户想办法提高消费频率高一高一低一低一低一低主动联系低3.重要保持用户低分析哪里出了问题4.重要挽留用户高一高一低一低5.一般价值用户6.一般发展用户7.一般保持用户8.一般挽留用户 |
核心摘要 | |
适用场景 | |
应用案例 | |
注意事项 | (1)不同业务中R、F、M的定义不同,要根据具体业务灵活应用。 (2)R、F、M按价值确定打分的规则一般分为1~5分,也可以根据具体业务灵活调整。 |
AARRR模型分析方法
基本定义 | AARRR模型对应产品运营的5个重要环节(图2-141),分别是: |
分析模型 | |
核心摘要 | 获取用户:关键两点语言(广告文字)和渠道 |
适用场景 | |
应用案例 | |
注意事项 |
漏斗分析方法
基本定义 | 从业务流程起点开始到最后目标完成的每个环节都会有用户流失,因此需要一种分析方法来衡量业务流程每一步的转化效率,漏斗分析方法就是这样的分析方法 |
分析模型 | |
核心摘要 | |
适用场景 | 漏斗分析的作用是“定位问题节点”,即找到出问题的业务环节在哪。漏斗分析常用于用户转化分析或者用户流失分析,所以漏斗分析中要关注两个指标:用户转化率和用户流失率。 |
应用案例 | |
注意事项 | 漏斗分析方法要结合行业进行调整,才可以产生指导作用。 |
作者:小步