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最近有一位剛?cè)胄械呐笥迅彝虏郏f他提交了一份8月的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)分析報(bào)告給領(lǐng)導(dǎo),報(bào)告里面放了很多圖表,也羅列了很多數(shù)據(jù),結(jié)果卻被老板痛批了一頓,說分析了半天也看不懂他的分析邏輯在哪里,他覺得很委屈。

其實(shí),這位朋友和很多關(guān)注我的粉絲一樣,做數(shù)據(jù)分析時(shí),拿著手里的數(shù)據(jù)大腦卻一片空白,不知道從哪里開始分析、從什么維度分析,常常一頓操作猛如虎,還是分析不出個(gè)所以然來。

今天老李就給大家分享3種常用的數(shù)據(jù)分析方法,讓你快速明白這些方法在解決實(shí)際工作問題中有什么用?怎么用?

1、漏斗分析法

有什么用?

漏斗分析法能夠反映用戶行為狀態(tài),以及從起點(diǎn)到終點(diǎn)各階段用戶的轉(zhuǎn)化率情況,是一種重要且工作中常用的分析模型。通過漏斗分析模型可以分析多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景下轉(zhuǎn)化和流失的情況,不僅找出產(chǎn)品潛在問題的位置,還可以定位每個(gè)環(huán)節(jié)流失用戶,進(jìn)而定向營(yíng)銷促進(jìn)轉(zhuǎn)化

怎么用?

漏斗分析模型目前廣泛應(yīng)用于網(wǎng)站和App的用戶行為分析中,例如流量監(jiān)控、seo優(yōu)化、產(chǎn)品營(yíng)銷等日常數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析工作中。

詳解3種常用數(shù)據(jù)分析方法,滿足你職場(chǎng)95%的高頻需求

 

例如用FineBI為某電商平臺(tái)制作的轉(zhuǎn)化分析報(bào)告,這里面就運(yùn)用了漏斗分析法。因?yàn)閷?duì)于電商平臺(tái)來說,目的就是讓用戶下單并成功支付,而最終的交易成功率是取決于整個(gè)流程中每一步的用戶轉(zhuǎn)化率。

所以,如果想要提高交易成功率,我們就需要通過漏斗模型一步一步地進(jìn)行監(jiān)測(cè)。如上圖所示,我們可以監(jiān)控用戶在流程中各個(gè)層級(jí)上的行為路徑,尋找每個(gè)層級(jí)的可優(yōu)化點(diǎn)。對(duì)沒有按照流程操作的用戶,可以去繪制他們的轉(zhuǎn)化路徑,找到可提升用戶體驗(yàn),縮短路徑的空間,最終提升整體轉(zhuǎn)化率。

2、ABC分析法

有什么用?

ABC分析法其實(shí)很好理解,就是把產(chǎn)品或業(yè)務(wù)分為A、B、C三個(gè)類別。

  • A類:數(shù)量占比少,價(jià)值占比大(占80%)
  • B類:沒有A類物品那么重要,介于 A、C 之間(占10%)
  • C類:數(shù)量占比大,但價(jià)值占比很小(占10%)
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核心思想就是少數(shù)項(xiàng)目貢獻(xiàn)了大部分價(jià)值以此來分清業(yè)務(wù)的重點(diǎn)和非重點(diǎn),從而讓企業(yè)對(duì)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)差異化管理,把最大的精力放到價(jià)值最大的業(yè)務(wù)/產(chǎn)品上

怎么用?

舉個(gè)實(shí)際場(chǎng)景的例子:以商場(chǎng)銷售額為例,在知道各類商品銷售額的基礎(chǔ)上,①先求出總銷售額 ②再求累計(jì)總銷售額(第二列) ③求累計(jì)銷售額占比(第三列)

最后將品牌商品按銷售量(第一列)降序排列,依次分成銷售額占比為 80% ,10%,10% 對(duì)應(yīng)A 類,B 類,C 類三類品牌,用柱形條展示出來。

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據(jù)圖可知,在累計(jì)占比80%警戒線下,圖中紅框中的品牌即為A類品牌;在累計(jì)占比90%警戒線下,黃框中為B類品牌;在累計(jì)占比90%警戒線上,綠框中為C類品牌。

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3、KANO模型分析法

有什么用?

在實(shí)際工作中,常常會(huì)碰到客戶提出一大堆需求,什么都想要,但開發(fā)產(chǎn)品的資源和人力都是有限的,那怎么才能撈出真正的用戶需求?給真正重要的需求高優(yōu)先級(jí)?

KANO模型分析法就是用來解決此類問題的,它可以對(duì)用戶需求進(jìn)行系統(tǒng)分類和優(yōu)先排序,將需求分成4個(gè)象限,而這4個(gè)象限對(duì)應(yīng)了4種需求類型,它們的優(yōu)先級(jí)排序?yàn)椋罕貍湫托枨?gt;期望型需求>興奮型需求>無差異需求。

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  • 必備型需求(必須有):即常說的痛點(diǎn)。對(duì)于用戶而言,這些需求是必須滿足的,若不提供這個(gè)需求,用戶滿意度則會(huì)大幅度降低。這類是核心需求,也是產(chǎn)品必做功能。
  • 期望型需求(應(yīng)該有):提供此需求,用戶滿意度會(huì)提升;不提供此需求,用戶滿意度會(huì)降低。通常作為競(jìng)品之間比較的重點(diǎn)。
  • 興奮型需求(可以有):驚喜型產(chǎn)品功能,超出用戶預(yù)期,往往能帶來較高的忠誠(chéng)度。不提供也不會(huì)降低用戶滿意度。
  • 無差異需求(可有可無):用戶根本不在意的需求,對(duì)用戶體驗(yàn)毫無影響。盡量規(guī)避做此類型功能。

怎么用?

通過滿意系數(shù)和不滿意系數(shù),來對(duì)功能進(jìn)行象限的分類,而滿意系數(shù)和不滿意系數(shù)的數(shù)據(jù),一般是來源于調(diào)研問卷。

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調(diào)研后再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、處理,設(shè)置橫向警戒線和縱向警戒線,作為象限圖的橫軸和縱軸,警戒線的數(shù)值分別為滿意系數(shù)平均值和不滿意系數(shù)平均值。

最后,通過象限圖找出優(yōu)先級(jí)最高的功能,有了數(shù)據(jù)支撐,就避免出現(xiàn)因糾結(jié)要增加哪個(gè)功能而爭(zhēng)得不可開交的局面,提升了工作效率。

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