对数据分析模型及其算法的一些整理

四爷的百花楼

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对数据分析模型及其算法的一些整理

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数据分析知识梳理

1.AARRR用户运营分析(海盗模型)

1.1获客：拉新

涉及拉新渠道分析（线上广告宣传，线下推广，手机预装，新媒体宣传等方式）

获客数量：每个渠道拉新数量

获客质量：渠道拉新后使用者使用行为优良中差分级（如平均打开APP浏览时间、平均打开APP次数等）

1.2激活：使用户活跃，让用户在APP中有操作行为等

如观看视频到一定时长、完成一次下单、完成一次评论等等

1.3留存：用户之外一定时间后依然使用产品，如观看视频。下单。评论等，

留存反应了用户粘性，反应产品吸引力

留存计算公式：某一段时间内（时间段a）的新增用户在若干天后的另一段时间（时间段b）的留存数量 / （时间段a）的新增用户总量

当日留存率：当日激活并登录用户数/当日激活的用户数

一周留存率：初次激活日为维度，计算「激活_登录时间差」为 1-7 的登录用户数/激活日的激活用户数

两周留存率：初次激活日为维度，计算「激活_登录时间差」为8-14的登录用户数/激活日的激活用户数

留存分析目的：了解用户流失原因，优化产品，挽留用户，提升用户使用率提升用户粘性。

1.4收益：考虑如何利用注册的用户获取收益

如提高下单率等

1.5传播：用户自主宣传推广产品

自传播的数据指标是K因子（推荐系数）：K = （平均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）

K值的高低，直接体现自传播结果水平，当K值大于1时，将激发自传播巨大的力量，K值越大，力量越强。而若K值小于1，那么传播水平会逐步减弱，直至消失。

如拉新发红包，拉新获取折扣劵等等方式，想想拼夕夕

2.用户生命状态分析

对已有客户的生命状态进行分类分析。这里用了两个维度「最近一次登录距今的时间」和「第一次登录距今的时间」。根据这两个维度，可以将客户简单的分为四个类别。

1.1用户状态说明

新用户：刚开始在较短的一段时期内登录/购买了产品的客户。

一次性用户：在较短一段时间内登录/购买产品后，近期不再继续购买的客户。

忠实用户：在较长一段时间内持续登录/购买产品，且在近期仍有购买行为的客户。

流失用户：在较长一段时间内持续登录/购买了产品，但近期不再有购买行为的客户。

1.2判断标准

激活时间小于等于 180 天，且最近一次登录在 60 天内：新用户；

激活时间小于等于 180 天，且最近一次登录距今大于 60 天：一次性用户；

激活时间大于 180 天，且最近一次登录距今大于 60 天：流失用户；

激活时间大于 180 天，且最近一次登录距今在 60 天内：忠实用户；

1.3根据上述用户数量变化查看用户生命状态转化率（漏斗模型）？

1.4根据上述用户数量变化引起注意，通过一定手段提高留存率？

3.复购率分析

用户流量基本定型，拉新成本增加，通过提升复购增加用户的生命周期价值即是维持用户量基本盘的有效途径。

3.1 概念

复购率是指最近一段时间购买次数，用于说明用户的忠诚度，反向则说明商品或服务的用户黏性。

3.2涉及公式

用户复购率计算公式：某段时间内购买两次及以上的用户数/有购买行为的总用户数

月内复购率=一个月内购买两次及以上的人数/该月内总购买的人数

比如一个月内有100个用户购买商品，其中有20人购买了2次以上，那么月复购率就是20%。

同理可以改变统计周期，计算季度复购率、年复购率等。

3.3复购率分析划分方式、

按照时间:

绝对时间复购率：上一周期的用户在下一周期的购买客户数比例（八月买了，九月又买了）

相对时间复购率：每一群同一时点下单的用户在未来一段时间内再次下单的比例（下单买了之后后，过一周/月又买了）

按新老用户：

老客复购率：统计周期开始前已经是平台老客的用户在未来N天或下个周期的复购

新客复购率：首单发生在统计周期内的用户在未来N天或下个周期的复购

分层复购率：根据业务需求进行用户个性化分层，并监控各分层用户的复购

3.4提高复购率方式

复购率=复访率×转化率，因此提升复购可分为以下两步

提高复访率：提高用户质量，提高用户留存，提高用户粘性等等，可用手段有：节假日活动促销、日常营销、签到活动等等

提高转化率：优化产品提升体验，促销补贴

3.5复购率作用：将复购率与用户总数叠加在一起可以看出用户黏性的健康度，复购率可以用于衡量用户忠诚度，作为分析用户粘性的条件用以分析用户留存

3.6复购率状态：最佳状态是复购率不随着用户数量的变化而变化，普遍保持着上升的趋势。

3.7解决的问题

每月的老用户复购率情况如何？

不同推广渠道对复购产生怎样的影响？

哪些商品的复购率较高，哪些商品需要着重关注提升复购率？

4.用户流入流出分析

4.1多为平台类实际拥有者用户操作，如大型商场经营者，购物平台数据拥有者，这个类人可以获取用户消费数据，如购物品类，购入品牌等

4.2计算公式：

流入人数：近 6 个月有交易，前推 6 个月无交易的用户。 ·

流失人数：前推 6 个月有交易，近六个月无交易的用户。

4.3具体流入说明

以用户A为例，他在近六个月购买了诺基亚的电子产品，前推六个月没有购买诺基亚的电子产品。对于诺基亚的电子产品类别来说，这个用户是一个流入客户。但这个用户是从哪里流入的呢：

其他品牌流入：用户A若是前推 6 个月在百货别的品牌购买了电子产品，对于诺基亚电子产品类别来说，该客户属于其他品牌流入。

类别流入：用户A若是前推 6 个月只在百货购买了别的类别的产品，没有购买电子设备。那么他流入的原因是因为他需要电子类别的产品，所以属于类别流入。

渠道流入：用户A若是前推 6 个月没有在百货购买商品，说明他是百货的新客户，所以他属于渠道流入。

同理可以对应「品牌流失、类别流失、渠道流失」

4.4具体流出说明

以用户A为例，前六个月他购买了诺基亚的电子设备：

若是近六个月他在百货没有一次购买记录，说明这个用户从购买渠道流失了。

若是近六个月他在百货有购买记录，但是没有购买过电子设备。说明他近期不需要这个类别，对于诺基亚来说，他是一个类别流失用户。

若是近六个月他在百货购买了电子设备，但是购买了其他品牌。对于诺基亚来说，这属于品牌流失用户。

4.5流入流出数据分析的作用

流入，可用于分析获客能力，指导商场/平台对入驻品牌类别等进行筛选：如对流入好的品牌/类别可进行优惠政策，吸引更多同类入驻

流出，可用于指导品牌/类别商进行警示，使其调整经营战略，同时可用于商场/平台对入驻品牌进行特别关注，以免影响大平台的经营

4.6净流入=流入人数-流失人数

5.需求分析法——KANO模型

5.1模型说明：KANO模型：是对用户需求分类和优先排序的有用工具，以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。

5.2模型数据来源多为访谈/问卷等等获取用户实际想法

如李雷对约 100 个用户进行了调研，使用 KANO 模型绘制出四象限图，如下图所示

重点：需要对调研问题明确及细化，需要找到目标用户或、问卷及谈话质量要高（确保得到的数据有用）。

四个象限对应了四种需求类型，它们的优先级排序为：必备型需求>期望型需求>兴奋型需求>无差异需求。

必备型需求（必须有）：即常说的痛点。对于用户而言，这些需求是必须满足的，理所当然的。当不提供此需求，用户满意度会大幅降低。这类是核心需求，也是产品必做功能。

期望型需求（应该有）：当提供此需求，用户满意度会提升；当不提供此需求，用户满意度会降低。通常作为竞品之间比较的重点。

兴奋型需求（可以有）：惊喜型产品功能，超出用户预期，往往能带来较高的忠诚度。不提供也不会降低用户满意度。

无差异需求（可以没有）：用户根本不在意的需求，对用户体验毫无影响。尽量规避做此类型功能。

6.盈亏平衡分析

6.1理论说明：盈亏平衡分析又称保本点分析或本量利分析法，是根据产品的业务量、成本、利润之间的相互制约关系的综合分析，用来预测利润，控制成本，判断经营状况的一种数学分析方法。

6.2涉及算法：

【总成本=固定成本+变动成本】

【利润=月销售额-总成本】

企业利润=销售收入-成本；

销售收入=产品销售量*销售单价；

产品成本=工厂成本+销售费用，分为固定成本和变动成本。

固定成本：在一定范围内不随销售额的增减而变动的成本，例如：房租、水电、人工费等。

变动成本：指随销售额的增减大致成正比例关系变化的成本，例如：销售提成，商品进货成本等。

企业收入=成本+利润，如果利润为零，所有收入=成本=固定成本+变动成本，而收入=销售量×价格，变动成本=单位变动成本×销售量，这样由销售量×价格=固定成本+单位变动成本×销售量，可以推导出盈亏平衡点的计算公式为：

盈亏平衡点（BEF）（销售量）=固定成本÷每计量单位的贡献差数

每计量单位的贡献差数=单位产品销售收入-单位产品变动成本

按金额计算：盈亏平衡点=固定成本/（1-变动成本/销售收入）=固定成本/贡献毛益率盈亏平衡点又称保本点，设固定资产为a，单位产品售价为p，单位产品成本为v，则保本点=a/（p-v）。

6.4重要概念

单位边际贡献：单件产品售价与单件产品的变动成本之差称为单位边际贡献（=P-Cv）；

边际贡献率：单位产品的边际贡献与单件产品售价之比（=单位边际贡献/P）；

边际贡献总额：将单位边际贡献与销售量的乘积称为边际贡献的总额（=单位边际贡献×Q）。

6.5主要作用：使企业的投资决策和经营决策更全面、更准确，从而提高项目投资决策的科学性和可靠性。

7.用户粘性分析

用户粘性是指用户对于品牌或产品的忠诚、信任与良性体验等结合起来形成的依赖程度和再消费期望程度，是了解产品健康度的重要指标。

统计一周内用户使用产品的天数分布，使用了 2 天的有多少人，连续使用 7 天的有多少人；

统计一周内登录两天以上的人数随时间的走势情况，一周登录两天以上的人数越多，说明产品健康度更好；

8.ABC分析/二八法则/帕累托分析

8.1法则说明：找到类似事物投入及产出比，如花时间学习和花时间看影视剧得到的好处；销售产品数量及对应的销售额

ABC 分类法全称应为 ABC 分类库存控制法。又称帕累托分析法或巴雷托分析法、柏拉图分析、主次因分析法、ABC分析法、ABC 管理法，平常也称之为「80 对 20」规则。

A 类物品非常重要	数量占比少，价值占比大
B 类物品比较重要	没有A类物品那么重要，介于 A、C 之间
C 类物品一般重要	数量占比大但价值占比很小

分类的核心思想：少数项目贡献了大部分价值。以款式和销售量为例：A 款式数量占总体 10% ，却贡献了 80% 的销售额。

注：二八分析与 ABC 分类法大致相同，都是少数项目贡献了大部分价值。不同之处是ABC 分类法将对象分三类，而二八分析则为 A、B 两类，A 类品牌商品占总体的一小部分，贡献了 80%的销售额。

（减少C类投入增加A类投入）

8.2决策方法，减少只有20%回报但需要80%的投入的事情；增加只需20%投入却能得到80%回报的事情

8.3实例说明：

1.企业都希望找到能力出众的得力干将，而这些人往往人数稀少，是“关键少数”的成员。

关键少数：招聘成本高薪资支出高人数少 / 产出回报高

一般多数：招聘成本低薪资支出低人数多 / 产出回报低

招聘一个高端人才，需要付出的时间和精力远远超过招聘一个普通员工。对于这些关键员工，公司开出的薪水也远远超过普通员工，这正是帕累托法则在人力资源管理方面的体现。

我们经常说“能者多劳”，在一些公司中，80%的效益是由这些占20%的“关键少数”成员们创造的，对这些关键人才进行有效的管理和开发，是提高企业核心竞争力迫切需要解决的问题。

2.我们大部分人都将自己的生活中的80%的时间用在无关痛痒的事情上，只花了20%的时间在最重要的事情上，以致于大部分人都碌碌无为度过了自己宝贵的一生。

3.帕累托通过调查发现自己的国家的20%人口占据了总收入的80%，调查其他的国家也得出了相同的结论。

9.RFM分析

9.1概念

RFM 分析是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用客户分析方法，发现客户数据中有三个神奇的要素：

最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔。

最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数。

最近一段时间内消费金额（M）:客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。

这三个要素构成了数据分析最好的指标。

9.2解决问题或决策：

RFM 分析就是通过三个关键指标对客户进行观察和分类，判断每类细分用户的价值。针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。

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。

10.波士顿矩阵图

10.1概念：

波士顿矩阵（BCG Matrix），又称市场增长率-相对市场份额矩阵、波士顿咨询集团法、四象限分析法、产品系列结构管理法等。

波士顿矩阵将产品类型分为四种，如下图所示：

（1）明星产品（stars）。它是指处于高增长率、高市场占有率象限内的产品群，这类产品可能成为企业的现金牛产品，需要加大投资以支持其迅速发展。采用的发展战略是：积极扩大经济规模和市场机会，以长远利益为目标，提高市场占有率，加强竞争地位。发展战略以及明星产品的管理与组织最好采用事业部形式，由对生产技术和销售两方面都很内行的经营者负责。

（2）现金牛产品（cash cow），又称厚利产品。它是指处于低增长率、高市场占有率象限内的产品群，已进入成熟期。其财务特点是销售量大，产品利润率高、负债比率低，可以为企业提供资金，而且由于增长率低，也无需增大投资。因而成为企业回收资金，支持其它产品，尤其明星产品投资的后盾。①把设备投资和其它投资尽量压缩；②采用榨油式方法，争取在短时间内获取更多利润，为其它产品提供资金。对于这一象限内的销售增长率仍有所增长的产品，应进一步进行市场细分，维持现存市场增长率或延缓其下降速度。对于现金牛产品，适合于用事业部制进行管理，其经营者最好是市场营销型人物。

现金牛业务指低市场成长率、高相对市场份额的业务，这是成熟市场中的领导者，它是企业现金的来源。由于市场已经成熟，企业不必大量投资来扩展市场规模，同时作为市场中的领导者，该业务享有规模经济和高边际利润的优势，因而给企业带来大量财源。企业往往用现金牛业务来支付账款并支持其他三种需大量现金的业务。公司只有一个现金牛业务，说明它的财务状况是很脆弱的。因为如果市场环境一旦变化导致这项业务的市场份额下降，公司就不得不从其他业务单位中抽回现金来维持现金牛的领导地位，否则这个强壮的现金牛可能就会变弱，甚至成为瘦狗。

（3）问题产品（question marks）。它是处于高增长率、低市场占有率象限内的产品群。前者说明市场机会大，前景好，而后者则说明在市场营销上存在问题。其财务特点是利润率较低，所需资金不足，负债比率高。例如在产品生命周期中处于引进期、因种种原因未能开拓市场局面的新产品即属此类问题的产品。对问题产品应采取选择性投资战略。因此，对问题产品的改进与扶持方案一般均列入企业长期计划中。对问题产品的管理组织，最好是采取智囊团或项目组织等形式，选拔有规划能力，敢于冒风险、有才干的人负责。

（4）瘦狗产品（dogs），也称衰退类产品。它是处在低增长率、低市场占有率象限内的产品群。其财务特点是利润率低、处于保本或亏损状态，负债比率高，无法为企业带来收益。对这类产品应采用撤退战略：首先应减少批量，逐渐撤退，对那些销售增长率和市场占有率均极低的产品应立即淘汰。其次是将剩余资源向其它产品转移。第三是整顿产品系列，最好将瘦狗产品与其它事业部合并，统一管理。

10.2解决问题及决策

波士顿矩阵通过销售增长率（反映市场引力的指标）和市场占有率（反映企业实力的指标）来分析决定企业的产品结构。

1．发展：以提高经营单位的相对市场占有率为目标，甚至不惜放弃短期收益。要使问题类业务想尽快成为“明星”，就要增加资金投入。

2．保持：投资维持现状，目标是保持业务单位现有的市场份额、对于较大的“金牛”可以此为目标，以使它们产生更多的收益。

3．收割：这种战略主要是为了获得短期收益，目标是在短期内尽可能地得到最大限度的现金收入。对处境不佳的金牛类业务及没有发展前途的问题类业务和瘦狗类业务应视具体情况采取这种策略。

4．放弃：目标在于清理和撤销某些业务，减轻负担，以便将有限的资源用于效益较高的业务。这种目标适用于无利可图的瘦狗类和问题类业务。一个公司必须对其业务加以调整，以使其投资组合趋于合理。

10.3涉及算法：

本企业某种产品绝对市场占有率=该产品本企业销售量/该产品市场销售总量

本企业某种产品相对市场占有率=该产品本企业市场占有率/该产品市场占有份额最大者（或特定的竞争对手）的市场占有率

10.4示例
某一酒类经销公司经营A、B 、C 、D 、E、F、G7个品牌的酒品，公司可用资金50万。经对前半年的市场销售统计分析，发现：
1.A、B品牌业务量为总业务量的70%，两个品牌的利润占到总利润的75%，在本地市场占主导地位。但这两个品牌是经营了几年的老品牌，从去年开始市场销售增长率已成下降趋势，前半年甚至只能维持原来业务量；
2.C、D、E三个品牌是新开辟的新品牌。其中C、D两个品牌前半年表现抢眼，C品牌销售增长了20%，D品牌增长了18%，且在本区域内尚是独家经营。E品牌是高档产品，利润率高，销售增长也超过了10%，但在本地竞争激烈，该品牌其它两家主要竞争对手所占市场比率达到70%，而公司只占到10%左右；
3.F、G两个品牌市场销售下降严重，有被C、D品牌替代的趋势，且在竞争中处于下风，并出现了滞销和亏损现象。针对上述情况，根据波士顿矩阵原理，采取如下措施：
1.确认A、B品牌为金牛品牌，维持原来的资金投入30万元，以保证市场占有率和公司的主要利润来源，同时也认识到A、B品牌已经出现了衰退现象，要认真找出原因，一方面寻找替代品牌，一方面尽可能地延长其生命力。
2.确认C、D品牌为新星品牌，虽然目前不是公司的主要利润来源，但发展潜力很大，决定加大资金投放力度，加快发展步伐，扩大与竞争对手的差距，力争成为公司新的利润增长点。决定先期投入资金10万元。
3.对F、G品牌果断采取撤退战略，不再投入资金，着手清理库存，对滞销商品降价处理，尽快回笼资金。
4.对E品牌投入研究力量，寻找竞争对手薄弱方面，整合资源，争取扩大市场份额，使E品牌成为新星品牌。决定投入资金5万元。余下5万元作为机动资金，以便在特殊情况下，对某品牌作侧重支持。
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作者：孟海波
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11.转化分析（转化漏斗模型）

11.1概念

转化漏斗模型，是分析用户使用某项业务时，经过一系列步骤转化效果的方法。

转化分析的本质是为了促进企业的核心业务的流通，最大化每个营销漏斗的转化率。

在理想情况下，用户会沿着产品设计的路径到达最终目标事件，但实际情况是用户的行为路径是多种多样。通过埋点事件配置关键业务路径，可以分析多种业务场景下转化和流失的情况，不仅找出产品潜在问题的位置，还可以定位每个环节流失用户，进而定向营销促转化。

11.2解决问题

例如搜索商品——>浏览商品——>商品下单——>交易付款，每个过程的转化率有多少？

两个推广渠道带来不同的用户，哪个渠道的注册转化率高？

哪些客服下单转化情况最好？

11.3涉及公式：

计算公式：转化率=下一阶段用户人数/上一阶段用户人数

例如付款转化率=付款人数/下单人数