商业分析能力

商业分析能力

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商业分析能力

学商业分析需要搞懂商业理解和事实分析

一、商业理解

分为四大模块：点、线、面、超维

1.1描点，事实积累

大量阅读行业相关资料、信息及数据，构建最基础的事实基础。

善用逻辑框架Framework。框架的作用是不重不漏得掌握行业或公司的信息，

并具有一定的系统性。SWOT、波特五力

每天看数据和报告

1.2从点到线，建立关联和对比

以流量和用户运营为例。如果能将PC端和M端的SEO与APP端的ASO联系在一

起，很多技巧都是雷同的，许多关键词的设置技巧也是通用的。而如果能长期观测几个APP的留存率，这些数据就不再会枯燥，首先在时间维度会形成价值（比如：工具类、应考类、社交类、内容类等等的留存率范围及DAU/日均新增的比例。）当面对下一个新版本或新APP时，如何评判用户粘性及增长潜力，心里就有数了。

1.3从线到面，理解共性

绝大数商业模式可以精炼为基本但核心的公式。比如对于某生活类垂直网站而言，其商业模式依赖于如下的核心公式：

商业收入=用户点击量*广告展现率*广告点击率*平均点击价格

流量成本=总流量*外购流量比例*单个流量成本

组合公式：ROL=商业收入/流量成本，毛利率=商业收入-流量成本这些公式中的核心点，如同子节点一样，又可以往下繁衍出新的枝节，最后由点到线，由线及面，最后铺成一个盘根错节的树状面。比如：

要降低外购流量比例，可以涉及到提高自身产品的留存率或返客比例，或者提

高产品内用户推荐新用户的比例。

要提高广告展现率，可以提升广告的数量以及购买力度；或者降低广告和呈现

内容匹配的精度，使用更多的模糊或者粗暴匹配，但这同时优惠降低用户体

验，然而这确实是百度正一路狂奔的方向。

1.4超维，理解人性

二、事实分析

2.1沉淀（数据获取）

获取真实的优质数据并清洗干净，是商业分析的基础。

爬虫等

2.2解释（数据分析）

基于数据解释产品或功能的某项核心指标（包括收入、DAU、ROI等等）的走势及背后的原因，往往需要细化到多个维度（比如：时间、区域、渠道等）。基于这些解释，做事后总结或者提前预警，试图保证产品及功能在正确的轨道上发展。

2.3验证

简单的时间维度或者地理纬度或者渠道唯独的对比，复杂一些的做ABTesting。

数据分析，需要在验证的过程中屏蔽各种噪音来排除对真相的干扰。同时，在数据不充分或者无法实现ABTesting的情况下，找到噪音最小的方式来逼近真相。（专业工具：Optimizely）

2.4探索

通过研究内外数据，探索规律、探索用户需求，通过数据的方式进行初步验证；或者满足一定的功能，通过数据挖掘的方式满足功能需求。

2.5传播