您当前的位置:首页 > 互联网百科 > 大数据

5大数据经典模型详解——数据分析师必须掌握

时间:2021-03-16 11:39:23  来源:  作者:

一、漏斗模型

1898 年,一个美国人提出了漏斗模型的概念,后来被总结为AIDA模型,从吸引客户的注意,到引起客户的兴趣,再到产生拥有的欲望,最后形成购买的行动,每个环节都会有客户流失,越靠后的环节,客户数量往往就越少,画出来的图形,就像一个漏斗。

以常见的销售过程为例,我们可以把客户细分为目标客户、意向客户和订购客户:

5大数据经典模型详解——数据分析师必须掌握

 

从销售漏斗图的形状,我们就能比较直观地看到每个环节的转化情况。通过横向或纵向的对比,发现业务中可能存在的问题,然后进一步分析原因,从而有针对性地提出解决问题的建议。

销售漏斗模型,是科学反映销售效率的一个模型,本质上是对销售过程的细化管理,可以帮助我们把流程标准化并沉淀下来。

二、RFM模型

美国有一个研究所从客户数据库中发现了 3 个神奇的要素:

  • Recency 最近购买时间,离得越近,价值越大。
  • Frequency 累计购买次数,次数越多,价值越大。
  • Monetary 累计购买金额,金额越高,价值越大。

将这3个要素分别按价值的高、低进行分组,从而得到 8 种不同类型的客户,分别采取不同的营销策略。

运用之前介绍过的矩阵分析模型,把 8 种类型按照 M 的高低分成两个矩阵,一个矩阵是针对重要客户的营销策略:

  1. 重要价值客户:R高F高M高,可以提供个性化的VIP服务,提升品牌的价值。
  2. 重要发展客户:R高F低M高,可以制订客户忠诚度培养计划,帮助他们成为重要价值客户。
  3. 重要保持客户:R低F高M高,可以推送个性化的激励活动,以重新建立连接,提高复购率。
  4. 重要挽留客户:R低F低M高,可以采取召回策略,调查问题之所在,想办法进行挽留。
5大数据经典模型详解——数据分析师必须掌握

 

另一个矩阵是针对一般客户的营销策略:

  1. 一般价值客户:R高F高M低,可以提供优惠活动,以吸引他们提高客单价。
  2. 一般发展客户:R高F低M低,可以提供试用活动,以提高客户购买的兴趣。
  3. 一般保持客户:R低F高M低,可以改变宣传策略,以刺激客户继续购买。
  4. 一般挽留客户:R低F低M低,可以适当减少预算,以降低营销的成本。
5大数据经典模型详解——数据分析师必须掌握

 

3、夏普利值模型

美国著名数学家和经济学家罗伊德·夏普利,提出了夏普利值的概念,让利益分配方式变得更加科学合理。

夏普利值的目标,是构造一种综合考虑各方利益的分配方案,让所得与贡献相等,从而保证分配的公平合理性。

假设有一个数据分析团队,必须运用分析思维和分析工具才能正常完成工作,至少需要一位能运用分析思维的人,和一位熟能运用分析工具的人。

现在假设有三个人,为了方便理解,分别用 A、B、C 字母作为代号,其中 A 只能运用分析思维,B 只能运用分析工具,C 既能运用分析思维,又能运用分析工具。

如果公司为数据分析团队分配了 12 万元的奖金,只要能够正常完成工作,那么这个金额就等于团队的总价值。其中任何两个人来上班了,那么第三个人就不是必须的,也就是说,最后一个加入团队的价值为零。

我们考虑这三个人来上班的所有 6 种次序,并判断每种情况下每个人是否增加价值,字母后面的 √ 代表增加价值,x 代表没有增加价值。

  • A x B √ C x
  • A x C √ B x
  • B x A √ C x
  • B x C √ A x
  • C √ A x B x
  • C √ B x A x

A 只有第(3)种情况能增加价值,所以,A 的价值等于 12 万元的 1/6,即 2 万元。同理,B 只有第(1)种情况能增加价值,所以,B 的价值也等于 2 万元。

在其他四种情况下,C 都能增加价值,所以,C 的价值等于 12 万元的 4/6,即 8 万元。在这个例子中,能同时运用分析思维和分析工具的 C,价值等于 (A + B) 的两倍。

4、矩阵分析模型

波士顿咨询公司的创始人布鲁斯·亨德森,于 1970 年创建了一种矩阵分析模型,他选择两个重要的指标,分别作为二维坐标的横轴和纵轴,形成一个具有四个象限的矩阵,所以通常称之为波士顿矩阵,也称为四象限分析法。

波士顿矩阵通常用来分析产品结构,其中包括两个重要的指标,分别是:销售增长率市场占有率,把产品分成 4 种类别,建议采取不同发展策略,从而实现产品结构的良性循环。

  • 明星类产品:加大投资
  • 问题类产品:选择策略
  • 金牛类产品:保持现状
  • 瘦狗类产品:逐步放弃
5大数据经典模型详解——数据分析师必须掌握

 

应用矩阵分析模型的步骤:

(1)提炼两个重要的指标;

(2)绘制四象限分析图表;

(3)分析总结和提出建议。

5、福格行为模型

这个模型来源于斯坦福大学教授,主要用来分析用户行为的产生原因和基础心理,其核心就是行为公式:

行为 = 动机 x 能力 x 触发

也就是说,行为的产生有三大要素:一是要有做这件事的动机,二是要有能力完成这个行为,三是要有让人采取行动的触发信号,这三个要素缺一不可。

5大数据经典模型详解——数据分析师必须掌握

 

做数据分析,要懂业务,而很多业务的核心是用户,提升业务指标,往往就是要让用户做出某些行为。

举一个例子,要想提升销售额,本质上是要让用户产生购买产品的行为,利用福格行为模型,就要回答以下三个问题:

(1)动机:用户为什么购买产品?Why

(2)能力:用户如何方便地购买?How

(3)触发:是什么触发用户购买?What

用户如果没有购买产品,要么是动机不足,要么是能力欠缺,要么是触发不够。

假如数据显示,女性用户的购买转化率偏低,利用福格行为模型来分析:

(1)动机:什么样的产品对女性用户更有吸引力?

(2)能力:什么样的价格能让女性用户觉得自己有能力购买?

(3)触发:什么样的促销和渠道让女性用户的转化效果最好?

如果你能通过数据分析,洞察业务的本质,找到问题的主要原因,提出靠谱的建议方案,并且推动方案落地执行,那么你就成功创造了价值。



Tags:数据分析   点击:()  评论:()
声明:本站部分内容及图片来自互联网,转载是出于传递更多信息之目的,内容观点仅代表作者本人,如有任何标注错误或版权侵犯请与我们联系(Email:2595517585@qq.com),我们将及时更正、删除,谢谢。
▌相关推荐
1、什么是数据分析结合分析工具,运用数据分析思维,分析庞杂数据信息,为业务赋能。 2、数据分析师工作的核心流程:(1)界定问题:明确具体问题是什么;●what 发生了什么(是什么)●why 为...【详细内容】
2021-12-01  Tags: 数据分析  点击:(25)  评论:(0)  加入收藏
最近有一位刚入行的朋友跟我吐槽,说他提交了一份8月的经营数据分析报告给领导,报告里面放了很多图表,也罗列了很多数据,结果却被老板痛批了一顿,说分析了半天也看不懂他的分析逻...【详细内容】
2021-09-17  Tags: 数据分析  点击:(44)  评论:(0)  加入收藏
老李最近在后台看到很多想进入数据分析领域的朋友私信我,让我帮忙解答一些职业问题。在跟他们的交流中,我发现他们之中70%都是一无所知或刚入门的数据小白,但是都特别积极主动,...【详细内容】
2021-09-16  Tags: 数据分析  点击:(80)  评论:(0)  加入收藏
1 内容总概不管是数据分析还是数据运营,少不了做分析报告,通常一份简洁的分析报告总是令人眼前一亮,但是,大部分同学拿到一组数据时,不能很好的应用,没有思路、想法和头绪,这里作者...【详细内容】
2021-09-14  Tags: 数据分析  点击:(46)  评论:(0)  加入收藏
在不久前结束的东京奥运会女子10米气步枪赛场上,杨倩以251.8环破了奥运记录,代表中国拿下东京奥运会首金。她又与杨浩然一起,顶住压力拿下10米气枪混合团体赛金牌。在感受到强...【详细内容】
2021-08-16  Tags: 数据分析  点击:(53)  评论:(0)  加入收藏
随着数据分析岗位招聘越来越内卷,问“你用过/建过什么模型”的也越来越多。这个问题很容易给人“面试造航母,工作拧螺丝”的感觉。实际工作中,真的要搞那么多模型???搞得很多同学...【详细内容】
2021-07-13  Tags: 数据分析  点击:(70)  评论:(0)  加入收藏
明确目的带着问题出发,明确我们的目的是探索不同岗位、城市、公司数据人薪资是怎样的,所以是一个探索性分析。数据处理1、查看并理解字段拿到数据,大概看一下,总共有184条记录,量...【详细内容】
2021-07-06  Tags: 数据分析  点击:(89)  评论:(0)  加入收藏
本文讲解窗口函数的概念,窗口函数与数据分组的功能相似,可以指定数据窗口进行统计分析,但窗口函数与数据分组又有所区别,窗口函数对每个组返回多行,而数据分组对每个组只返回一行...【详细内容】
2021-06-25  Tags: 数据分析  点击:(65)  评论:(0)  加入收藏
数据分析思维九段路线1. 初段:目标思维做数据分析,首先要一定明确目标,以终为始。只有明确目标,才不会迷失方向,就像导航软件,如果没有设置目的地,那么它是没法告诉你路线图的。目...【详细内容】
2021-06-25  Tags: 数据分析  点击:(104)  评论:(0)  加入收藏
缺失的原因1)有些信息暂时无法获取,或者获取信息的代价太大2)有些信息是被遗漏的。3)属性值不存在。缺失值的影响1)数据挖掘建模将丢失大量的有用信息。2)数据挖掘模型所表现出的...【详细内容】
2021-05-20  Tags: 数据分析  点击:(366)  评论:(0)  加入收藏
▌简易百科推荐
张欣安科瑞电气股份有限公司 上海嘉定 201801 摘要:随着电力行业各系统接入,海量数据涌现,如何利用电网信息化中大量数据,对客户需求进行判断分析,服务于营销链条,提升企业市场竞...【详细内容】
2021-12-14  安科瑞张欣    Tags:大数据   点击:(9)  评论:(0)  加入收藏
1、什么是数据分析结合分析工具,运用数据分析思维,分析庞杂数据信息,为业务赋能。 2、数据分析师工作的核心流程:(1)界定问题:明确具体问题是什么;●what 发生了什么(是什么)●why 为...【详细内容】
2021-12-01  逆风北极光    Tags:大数据   点击:(25)  评论:(0)  加入收藏
在实际工作中,我们经常需要整理各个业务部门发来的数据。不仅分散,而且数据量大、格式多。单是从不同地方汇总整理这些原始数据就花了大量的时间,更不用说还要把有效的数据收集...【详细内容】
2021-11-30  百数    Tags:数据   点击:(21)  评论:(0)  加入收藏
数据作为新的生产要素,其蕴含的价值日益凸显,而安全问题却愈发突出。密码技术,是实现数据安全最经济、最有效、最可靠的手段,对数据进行加密,并结合有效的密钥保护手段,可在开放环...【详细内容】
2021-11-26  炼石网络    Tags:数据存储   点击:(17)  评论:(0)  加入收藏
导读:网易大数据平台的底层数据查询引擎,选用了Impala作为OLAP查询引擎,不但支撑了网易大数据的交互式查询与自助分析,还为外部客户提供了商业化的产品与服务。今天将为大家分享...【详细内容】
2021-11-26  DataFunTalk    Tags:大数据   点击:(15)  评论:(0)  加入收藏
导读:数据挖掘是一种发现知识的手段。数据挖掘要求数据分析师通过合理的方法,从数据中获取与挖掘项目相关的知识。作者:赵仁乾 田建中 叶本华 常国珍来源:华章科技数据挖掘是一...【详细内容】
2021-11-23  华章科技  今日头条  Tags:数据挖掘   点击:(20)  评论:(0)  加入收藏
今天再给大家分享一个不错的可视化大屏分析平台模板DataColour。 data-colour 可视化分析平台采用前后端分离模式,后端架构设计采用微服务架构模式。 前端技术:Angularjs、Jq...【详细内容】
2021-11-04  web前端进阶    Tags:DashboardClient   点击:(39)  评论:(0)  加入收藏
在Kubernetes已经成了事实上的容器编排标准之下,微服务的部署变得非常容易。但随着微服务规模的扩大,服务治理带来的挑战也会越来越大。在这样的背景下出现了服务可观测性(obs...【详细内容】
2021-11-02  大数据推荐杂谈    Tags:Prometheus   点击:(40)  评论:(0)  加入收藏
同一产品对老客户的要价竟然比新客户要高?这是当下“大数据杀熟”的直接结果。近年来,随着平台经济的蓬勃发展,大数据在为用户服务之外,也引发了多种不合理现象。为了有效遏制“...【详细内容】
2021-10-29    海外网   Tags:大数据   点击:(31)  评论:(0)  加入收藏
本人03年开始从事贸易行业,多年来一直致力于外贸获客和跨境电商选品等领域,最近有些小伙伴反馈海关数据演示的都挺好为啥用起来不是那么回事?大家看到数据时关注的有产品、采购...【详细内容】
2021-10-28  QD云龙    Tags:数据   点击:(33)  评论:(0)  加入收藏
最新更新
栏目热门
栏目头条