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首頁大數據時代提升思維能力!數據分析必學的5大經典模型解析!
提升思維能力!數據分析必學的5大經典模型解析!
2025-01-06
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在職場中,當你遇到問題的時候,如果感到無從下手,或者抓不到重點,可能是因為你掌握的思維模型不夠多。

一個好用的思維模型,能給我們提供一種觀察問題的視角和拆解問題的框架,幫助我們理清數據分析的思路,提高解決問題的效率,從而獲得更加滿意的結果。

一、OSM模型

OSM模型,全稱是Object-Strategy-Measure 模型,也就是目標-策略-衡量指標,其中:

Object(目標),可以是公司的目標,業(yè)務領域的目標,或者某個產品的目標,或者某個活動的目標,某個內容推廣的目標等等;

Strategy(策略),就是要達成目標制定的策略,比如要拉新,策略可能是做廣告,做活動等等;

Measure(衡量指標),也就是對這些策略,分別對應的可以衡量策略的指標,如果是廣告,衡量指標可以是廣告點擊率;

(1)目標(Object)

業(yè)務目標的設定應與業(yè)務負責人協(xié)商一致,明確業(yè)務的核心追求,如提升用戶數量、用戶停留時間、付費用戶數或用戶消費總額等。在設定業(yè)務目標時,需遵循DUMB原則,確保目標的可行性、易懂性、可管理性和有益性:

切實可行(Doable): 確保目標設定在可實現的范圍內,避免因目標過高而無法達成,影響評估的有效性。

易于理解(Understandable): 業(yè)務目標應簡明易懂,確保業(yè)務團隊能夠清晰理解數據目標的意義。

可干預、可管理(Manageable): 業(yè)務目標應配備相應的策略或手段,以便團隊能夠通過具體行動來實現這些目標。

正向的、有益的(Beneficial): 業(yè)務目標應具有積極意義,避免為了達成某一目標而對其他業(yè)務目標產生負面影響。

(2)策略(Strategy)

在明確業(yè)務目標的基礎上,需要制定相應的業(yè)務策略來實現這些目標。例如,為了增加新用戶數量,可能采取的策略是在社交媒體平臺如抖音、廣點通等增加廣告投放。

(3)度量(Measure)

度量是評估策略效果和目標完成情況的關鍵。以提升產品新用戶數為例,評估結果的指標可以是新增用戶數。除了關注結果型指標,過程型指標同樣重要,它們能夠反映策略執(zhí)行的各個階段:

曝光下載轉化率:衡量從廣告曝光到用戶下載的轉化效率。

下載安裝轉化率:衡量從用戶下載到實際安裝應用的轉化效率。

下載激活率:衡量從安裝到用戶激活應用的轉化效率。

OSM模型通過將業(yè)務目標與評估指標緊密相連,確保了每個設定的指標都有明確的目的,即評估特定業(yè)務策略的效果,以及這些策略如何服務于整體業(yè)務目標的實現。這種清晰的關聯性有助于企業(yè)更有效地監(jiān)控業(yè)務進展,優(yōu)化決策過程,并推動業(yè)務的持續(xù)改進和發(fā)展。

OSM模型是一個業(yè)務分析框架,不是算法模型。一般來說OSM模型有正向和反向使用兩種用法:

1、正向使用: 在項目開始前,分解大目標,明確行動和每個行動考核指標。這是上邊的例子所演示的工作流程。如果企業(yè)數據驅動氛圍很好,理應這么工作。

2、反向使用: 項目前期沒有做啥籌備,事后復盤發(fā)現一堆問題。這時候想要檢討為啥做爛了,也能按這個思路,把項目中做的事一一梳理出來,看這些事能影響什么子指標,實際影響到了沒有,這些子指標和大目標之間有啥聯系。

二、UJM模型

UJM模型(User Journey Map,用戶旅程地圖模型)是用于描述和分析用戶在使用產品或服務過程中與品牌、產品或服務互動的完整流程。

UJM模型的目的是深入理解用戶體驗的各個階段,幫助設計更符合用戶需求的產品和服務。它通常用于用戶體驗設計(UX)、市場營銷、產品開發(fā)等領域。

UJM模型可以將業(yè)務策略拆解為若干個環(huán)節(jié),這些環(huán)節(jié)串聯起來就形成“業(yè)務流程”;同時設計若干指標衡量流程就形成了“過程指標”。

UJM模型,即戶旅程地圖一般長這個樣子:

UJM模型由以下幾個關鍵部分組成:

用戶角色:定義目標用戶群體,創(chuàng)建虛構但具有代表性的用戶角色,以代表不同的用戶類型。

階段和觸點:識別用戶與產品或服務交互的各個階段,包括用戶接觸的所有觸點(如網站、移動應用、實體店面等)。

行為和活動:詳細記錄用戶在每個階段的行為和活動,包括他們如何與產品或服務互動。

情感反應:描述用戶在不同階段的情感體驗,包括他們的滿意度、挫折感或愉悅感。

痛點和機會:通過分析用戶旅程,識別用戶體驗中的痛點和改進機會。

用戶目標和動機:理解用戶在每個階段的目標和動機,以及他們使用產品或服務的原因。

支持和障礙:識別用戶在旅程中獲得幫助的支持點,以及可能遇到的障礙。

故事敘述:通過敘述用戶的故事,將所有信息整合在一起,形成一個連貫的敘述,幫助團隊成員理解用戶旅程的全貌。

UJM是描繪用戶在應用程序內行動軌跡的視覺表示。以電子商務平臺為例,用戶購買商品的整個行為路徑可以通過UJM進行展示。

通過梳理完整的用戶行為路徑,我們可以針對每個環(huán)節(jié)設計相應的評估指標。例如,為了評價某項策略對用戶從打開APP到將商品加入購物車的影響,我們可以監(jiān)測并分析以下轉化率:

從打開APP到瀏覽商品的轉化率;

從瀏覽商品到查看商品詳情的轉化率;

從查看商品詳情到加入購物車的轉化率。 通過這些關鍵環(huán)節(jié)的轉化率,我們能夠全面評估策略的效果,確保數據指標設計既完整又科學。

這種方法使我們能夠精確地識別和優(yōu)化用戶體驗的每個階段,從而提升整體的用戶滿意度和業(yè)務成效。

三、UE模型

UE模型即Unit Economics,是指單體經濟模型,是衡量一個單位產品或服務的收入和成本關系的工具。

單體是整體團隊和業(yè)務的縮影,通過對單體和最小單位的分析,我們能更加簡潔地看清問題,做到一葉知秋、以小見大、見微知著、窺知業(yè)務全貌。

單位經濟模型是指一個商業(yè)體中,以能完成商業(yè)閉環(huán)的一個單位為視角,計算財務模型。

抽象來說,單位經濟模型一般可以表述成:每1個單位下,X = f(a,b,c...)

舉個例子,以網約車業(yè)務來說,每輛車(單位)全生命周期的收入(財務模型)可以作為一種UE模型,每輛車平均每小時(單位)的平均成本(財務模型)也可以作為一種UE模型。一個leads或一個用戶的LTV(或者前N天的arpu),一個用戶全生命周期的LTV減去CAC,一個產品固定周期內的毛利等等,都可以作為UE模型。

UE分析的步驟:

(1)定義最小單元

首先,我們需要確定業(yè)務的最小單元。在醫(yī)療器械行業(yè),最小單元可能是一臺特定的醫(yī)療設備。例如,對于生產心臟起搏器的公司來說,最小單元可以是一臺心臟起搏器。

(2)計算最小單元的貢獻利潤

接下來,我們需要計算每個最小單元能為公司帶來多少利潤。這涉及到收入和成本的預測。

收入預測:可以通過市場調研、歷史銷售數據等方法預測。

成本預測:包括直接成本(如材料費、人工費)和間接成本(如管理費、市場推廣費)。

(3)計算盈虧平衡點

最后,我們需要計算盈虧平衡點,即最小單元需要達到多少利潤才能覆蓋固定成本。

通過UE分析,我們可以清晰地看到,每臺血糖監(jiān)測儀目前的利潤遠未達到盈虧平衡點。這提示我們可能需要調整銷售策略、降低成本或增加產品附加值。

四、RFM模型

RFM模型是衡量用戶價值和用戶創(chuàng)利能力的經典工具,依托于用戶最近一次購買時間、消費頻次以及消費金額。

RFM的含義:

**R(Recency)最近一次消費時間:**表示用戶最近一次消費距離現在的時間。消費時間越近的客戶價值越大。1年前消費過的用戶肯定沒有1周前消費過的用戶價值大。

F(Frequency)消費頻率:消費頻率是指用戶在統(tǒng)計周期內購買商品的次數,經常購買的用戶也就是熟客,價值肯定比偶爾來一次的客戶價值大。

M(Monetary)消費金額:消費金額是指用戶在統(tǒng)計周期內消費的總金額,體現了消費者為企業(yè)創(chuàng)利的多少,自然是消費越多的用戶價值越大。

每個維度分可為高低兩種情況,我們構建出了一個三維的坐標系。RFM模型是根據這三個指標得到一個三維的空間,三個指標的值映射到8個象限中,根據查看客戶所在象限確定其價值程度。

RFM模型是一種常用的客戶分群方法,它基于客戶的購買行為數據,通過三個指標來評估客戶的價值:購買頻率(Recency)、購買頻次(Frequency)和購買金額(Monetary)。

以下是使用RFM模型進行客戶分群的步驟:

1.數據收集: 收集客戶的購買數據,包括每個客戶的購買日期、購買次數和購買金額。

2.數據處理 將數據進行歸一化處理,使不同指標的數據在同一尺度上進行比較。

3.指標計算: 計算每個客戶的RFM值:

Recency(R): 客戶最近一次購買的天數。

Frequency(F): 客戶在一定時間段內的購買次數。

Monetary(M): 客戶在一定時間段內的購買金額。

4.分數計算: 將每個指標的值轉換為分數,通常分數范圍為1到5,分數越高表示客戶價值越高。

5.客戶分群: 根據客戶的RFM分數,將客戶分成不同的群體,例如高價值客戶、中價值客戶和低價值客戶。

6.策略制定: 根據不同客戶群體的特點,制定相應的營銷策略,以提高客戶的忠誠度和購買頻率。

五、AARRR海盜模型

AARRR模型因其掠奪式的增長方式也被稱為海盜模型,是Dave McClure 2007提出的,核心就是AARRR漏斗模型,對應客戶生命周期幫助大家更好地理解獲客和維護客戶的原理。

AARRR分別代表了五個單詞,又分別對應了產品生命周期中的五個階段:

?Acquisition【獲取】

用戶從不同渠道來到你的產品。

?Activation【激活】

用戶在你的產品上完成了一個核心任務(并有良好體驗)。

?Retention【存留】

用戶回來繼續(xù)不斷的使用你的產品。

?Revenue 【收益】

用戶在你的產品上發(fā)生了可使你收益的行為。

?Referral 【推薦】

用戶通過你的產品,推薦引導他人來使用你的產品。

「海盜模型」有兩個核心:一是以用戶為中心,二是注重產品的整體收益。

哪怕前期獲取用戶的成本比較高,只要用戶生命周期價值(LTV),大于用戶獲取成本與經營成本之和,就意味著產品能夠實現良性增長。

AARRR海盜模型為企業(yè)提供了一個全面的用戶增長框架。通過分析用戶生命周期的五個關鍵階段,企業(yè)可以深入理解用戶行為,識別潛在問題,并制定針對性的策略。該模型尤其適用于希望快速見效的企業(yè),在資源有限的情況下幫助實現用戶增長。

隨著企業(yè)對數據的依賴程度加深,掌握數據分析技能成為了許多求職者的目標。獲得CDA(Certified Data Analyst)認證,不僅能夠提升個人的職業(yè)技能,還能在競爭激烈的就業(yè)市場中脫穎而出,掃碼CDA認證小程序,測試自己的數據分析能力,獲取更多資料。

全球知名咨詢公司麥肯錫曾指出,數據已深入滲透至各行各業(yè)的每一個角落,成為推動生產力發(fā)展的重要因素。對海量數據的挖掘和應用,預示著新一輪生產率的提升和消費者盈余的涌現。這正是我們所處的“大數據時代”的典型特征。 從低薪到高薪的蛻變,本質是能力、認知、思維、技能等多維度的升華和改變。近來就業(yè)市場比較艱難,CDA數據分析師認證對于求職很有幫助。在刷招聘軟件的時候可以看到,很多企業(yè)在招聘時會注明CDA數據分析師持證人優(yōu)先。

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