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《数据分析思维》读书笔记

2023-06-12 11:38:16   0  举报

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AI智能生成

数据产品经理必修和运营人员的必修

知识管理

数据库

产品规划

活动运营

用户运营

模版推荐

作者其他创作

大纲/内容

实战例

方法论

1、业务指标

理解数据

每一列的含义

数据分类

用户数据

行为数据

产品数据

常用的业务指标

用户数据指标

新增用户，新增用户数

活跃用户，活跃率

活跃用户在总用户的占比

日、周、月

统计时注意去重，一个人一个月活跃30次，活跃人数实数还是1

留存用户，留存率

第一天新增的用户中，在第N天还使用过产品的用户数，除以第一天新增总用户数，就是留存率

漏斗模型

见图

行为数据指标

PV（page view访问次数）

UV（unique visitor访问人数，独立访客）

转化率，与具体业务相关

例如：=购买商品的人数/到店的人数

例如：=点击广告的人数/看到广告的人数

转发率=转发某页的用户数/看到该页面的用户数

K因子：K-factor

可用来衡量推荐的效果，即一个发起推荐的用户可以带来多少新用户

=平均每个用户向多少人发出邀请*接收到邀请的人转化为新用户的转化率

增长会像滚雪球

会停止通过自传播的增长

产品数据指标

用来衡量业务总量的指标

总量

成交总额GMV

GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额

成交总数

下单的产品数量

访问时长

使用APP或网站时长

人均

人均付费

ARPU或客单价

=总收入/总人数

付费用户人均付费

=总收入/付费人数

人均访问时长

=总时长/用户数

付费

付费率

=付费人数/总用户人数

反应产品的变现能力和用户质量

复购率

=消费两次以上的用户数/付费人数

复购是指在一段时间内消费两次以上

产品指标

热销产品top

好评产品top

差评产品top

推广付费指标

展示位广告

出现在APP顶部、开屏等，

按展示次数付费（CPM cost per mille）

搜索广告

关键词广告

按点击次数付费

信息流广告

社交软件的推荐广告

按点击次数付费

按投放的实际效果付费

按APP下载数付费

按安装APP数量付费

按完成购买的用户数或销售额付费

如何选择指标

一个数字，最好把它除以总数，换算成一个比例

北斗星指标，即核心指标

指标体系和报表

即指标+体系

监控业务情况

通过拆解指标找出业务出现的问题

评估业务可改进的地方

明确KPI，找到一级指标

了解业务运营情况，找到二级指标

梳理业务流程，找到三级指标

通过报表监控，不断更新指标体系

需求：某旅游公司在会员积分的开销较大，业务部门关心成本，KPI是积分抵扣金额

一级指标

积分抵扣金额

二级指标

积分抵扣的订单数

平均订单抵扣金额

积分抵扣的会员数

人均抵扣金额

三级指标

LV1,LV2,LV3,LV4各个级会员数

酒店订单数，机票订单数，各个订单类型数

通俗意义的分析五大思维

对照

拆分

降维

增维

假说

2、分析方法

常用的分析方法

将复杂问题简单化

逻辑树分析法

是把复杂的问题拆解成若干个简单的子问题

想象一棵树倒过来，树干是问题，树杈是子问题

注意，逻辑树分析法在解决问题时，经常不是单独存在的

例如费米问题

行业分析

行业分析法（PEST）

policy

economy

society

technology

例少儿编程行业

多个角度思考

多维度拆解分析法

关键词：维度、拆解

例如如何寻找合适的相亲对象

从这个4问题出发

是什么？先知道这个知识是什么

有什么用？知道在什么场景下使用

如何用？通过案例记住

使用时的注意事项

对比

对比分析法

例如身材胖吗

例如价格锚定

关键点：和谁比，如何比较

和自己比

和行业比

比较数据趋势变化

折线图、环比、同比

数据整体波动

衡量波动：变异系数即离散系数

=标准差与平均值之比

数据整体的大小

平均值、中位数

如何分析原因

假设检验分析法

例如侦探破案

即逻辑推理

提出假设

收集证据

得出结论

用处：归因分析

多维度

产品

用户

竞品

用4P营销理论

价格

渠道

产品

促销

AB有什么关系