数据分析_最常用的数据分析模型

数据分析_最常用的数据分析模型

数据分析_最常用的数据分析模型。光环大数据了解到，随着数据的重要性的凸显，越来越多的公司已经认识到数据对于公司的经营是十分重要的。所以绝大部分企业都有专门的BI部门进行初步的数据加工、分析，以周报表的形式汇总给管理层做为日常数据所需以及企业决策使用。

为大家介绍两个最常用的数据分析模型。

AARRR模型：

Acquisition(获取)、Activation(活跃)、Retention(留存)、Revenue(收益)、Refer(传播)

获取用户(Acquisition)

如何获取用户?线上通过网站通过SEO,SEM，app通过市场首发、ASO等方式获取。还有运营活动的H5页面，自媒体等方式。线下通过地推和传单进行获取用户。

提高活跃度(Activation)

来了用户后，通过运营价格优惠、编辑内容等方式进行提高活跃度。把内容做多，商品做多，价格做到优惠，但需要控制在成本至上的有生长空间。这样的用户是最有价值进行活跃。

产品策略上，除了提供运营模块和内容深化。进行产品会员激励机制成长体制进行活跃用户。不仅商品优惠的，VIP等标示的ICON，对于长业务流程，进行流程激励体制，产品策略更具多元化。

提高留存率(Retention)

提高活跃度的，有了忠实的用户，就开始慢慢沉淀下来了。运营上，采用内容，相互留言等社区用户共建UCG，摆脱初期的PCG模式。电商通过商品质量，O2O通过优质服务提高留存。这些都是业务层面的提高留存。

产品模式上，通过会员机制的签到和奖励的机制去提高留存。包括app推送和短信激活方式都是激活用户，提高留存的产品方式。

通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况，并采取相应的手段在用户流失之前，激励这些用户继续使用应用。

获取收入(Revenue)

获取收入其实是应用运营最核心的一块。即使是免费应用，也应该有其盈利的模式。

收入来源主要有三种：付费应用、应用内付费、以及广告。付费应用在国内的接受程度很低，包括GooglePlayStore在中国也只推免费应用。在国内，广告是大部分开发者的收入来源，而应用内付费目前在游戏行业应用比较多。

前面所提的提高活跃度、提高留存率，对获取收入来说，是必需的基础。用户基数大了，收入才有可能上量。

自传播(Refer)

以前的运营模型到第四个层次就结束了，但是社交网络的兴起，使得运营增加了一个方面，就是基于社交网络的病毒式传播，这已经成为获取用户的一个新途径。这个方式的成本很低，而且效果有可能非常好;唯一的前提是产品自身要足够好，有很好的口碑。

从自传播到再次获取新用户，应用运营形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的应用就很好地利用了这个轨道，不断扩大自己的用户群体。

漏斗模型：

漏斗模型广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。之所以称为漏斗，就是因为用户(或者流量)集中从某个功能点进入(这是可以根据业务需求来自行设定的)，可能会通过产品本身设定的流程完成操作。

按照流程操作的用户进行各个转化层级上的监控，寻找每个层级的可优化点;对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径，找到可提升用户体验，缩短路径的空间。

运用漏斗模型比较典型的案例就是电商网站的转化，用户在选购商品的时候必然会按照预先设计好的购买流程进行下单，最终完成支付。

需要注意的是：单一的漏斗模型对于分析来说没有任何意义，我们不能单从一个漏斗模型中评价网站某个关键流程中各步骤的转化率的好坏，所以必须通过趋势、比较和细分的方法对流程中各步骤的转化率进行分析：

趋势(Trend)：从时间轴的变化情况进行分析，适用于对某一流程或其中某个步骤进行改进或优化的效果监控;

比较(Compare)：通过比较类似产品或服务间购买或使用流程的转化率，发现某些产品或应用中存在的问题;

细分(Segment)：细分来源或不同的客户类型在转化率上的表现，发现一些高质量的来源或客户，通常用于分析网站的广告或推广的效果及ROI。

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