数据分析常用方法有哪些(数据分析的方法一般有哪些)

我整理了15种常用的数据分析方法和模型,分为两类,方便大家理解和记忆,不用多说,直接打开市场!

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01

RFM分析

RFM分析模型用来对用户进行分类,并判断每类细分用户的价值。通过这三个关键指标判断客户价值并对客户进行观察和分类,针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。

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02

帕累托/ABC分析

ABC分析法可用于分清业务的重点和非重点,以此实现差异化的营销管理。

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03

波士顿矩阵分析

波士顿矩阵通过销售增长率和市场占有率,来将产品类型分为四类。

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04

转化分析

转化漏斗模型,是工作中最常用的分析模型,可以分析整条业务流程中的转化和流失情况,通过转化数据,精确定位每个环节流失用户,进而定向营销促转化。

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05

购物篮分析-关联规则

通过分析用户消费数据,把不同商品进行关联,挖掘二者之间的联系,就叫做商品关联分析法。

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06

复购率分析

指最近一段时间购买次数,用于说明用户的忠诚度,反向则说明商品或服务的用户黏性。

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07

留存分析

留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型,用来查看进行初始行为后的用户中, 经过一段时间后仍然存在客户行为。

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08

月复购分析

月复购率分析可以帮我们观察用户的忠诚度。提升复购率,可以提高用户购买的频次。

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09

AARRR用户运营分析

AARRR模型又叫海盗模型,包含用户增长的5个指标:获客、激活、留存、收益、传播。

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用户流入流出分析

对流入客户和流出客户的行为进行分析,分析后各个品牌的竞争力情况一目了然。

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用户画像分析

用户画像分析用一句话来总结就是:用户信息标签化。

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需求分析方法—KANO模型

KANO模型:是对用户需求进行分类和优先排序的有用工具,将需求分为四类。这个模型能帮助我们从海量需求中找出最值得去做的事

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  • 必备型需求(必须有):即常说的痛点。对于用户而言,这些需求是必须满足的,理所当然的。当不提供此需求,用户满意度会大幅降低。这类是核心需求,也是产品必做功能。

  • 期望型需求(应该有):当提供此需求,用户满意度会提升;当不提供此需求,用户满意度会降低。通常作为竞品之间比较的重点。

  • 兴奋型需求(可以有):惊喜型产品功能,超出用户预期,往往能带来较高的忠诚度。不提供也不会降低用户满意度。

  • 无差异需求(可以没有):用户根本不在意的需求,对用户体验毫无影响。尽量规避做此类型功能。


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库存周转分析

通过分析企业从取得存货开始,到消耗、销售为止所经历的天数。周转天数越少,说明存货变现速度越快,销售状况越良好。

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杜邦分析

财务数据人一定要懂的分析方法——杜邦分析法。

杜邦分析法用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平,从财务角度评价企业绩效。

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盈亏平衡分析

盈亏平衡分析又称本量利分析法,是根据产品的业务量、成本、利润之间的相互制约关系的综合分析,用来预测利润,控制成本,判断经营状况。

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