數據分析很簡單。

技術流的老司機，左手SQL右手BI，溜的飛起。其實SQL、Python是數據探勘；PPT、BI是數據展示。學會了當然很棒，不會也沒關係，可以後續補上去。但數據分析不是技術流，是一種思維習慣。能幫你梳理業務，找到方向，達成目的數據分析，才是真·數據分析。而建立這種思維習慣，你只需要記住3個步驟，掌握3個模型。

這就是極簡數據分析法以下，enjoy：

一、3個步驟：確定目標、列出公式、確認元素

我們以某互聯網金融公司A為例。假設A公司正準備IPO上市，當前核心目標為利潤。

針對利潤，我們列出公式，利潤拆解成了付費用戶數、投資金額、投資時長、對應利率4個元素。其中對應利率取決於資產端，跟用戶側關係不大。

因此如果我想提升核心KPI—利潤，就要儘可能的提升付費用戶、投資金額和投資時長。

恭喜你，已經找到了發力點。

注意，核心目標會隨著業務發展不斷變化，比如用戶運營，App初期看重新增，中期看重轉化，後期看重留存。如果仍然難以確定，看看你的核心KPI。

二、3個模型：漏斗模型、多維坐標、分組表格

在上一步中，我們確認需要提升的元素後，問題來了。

– 如何提升每個元素的量級？

– 怎樣制定策略，分配資源？

– 如何驗證策略是否有效？

電商品類運營有個經典坐標，按流水和利潤劃分品類。

A. 漏斗模型

適用範圍：需要多個步驟達成的元素。

比如投資用戶數。

達到投資用戶的狀態，需要多個步驟。每個步驟都存在轉化率，放在一起就成了層層縮減的漏斗。

漏斗模型作用：提升量級。通過提升轉化率，提升單個元素量級。有了漏斗模型，就可以分析每層漏斗衰減的原因。有些原因顯而易見，有些需要做A/B測試。你可以逐層提升轉化；也可以改變用戶路徑，減少漏斗層級。

比如，支援H5內投資的理財產品漏斗，要比下載App投資的漏斗少2個層級，轉化率要高很多。

盈利還是虧損，有時只取決於一個漏斗。

注意，優化漏斗是個長期過程，需要每天關注。

B. 多維坐標

適用範圍：具有多重屬性的單個元素。

比如，本文公式中的投資用戶，就有投資金額和投資時長兩個屬性。可以將其作為橫縱坐標軸，把所有投資用戶分成四組。

電商品類運營有個經典坐標，按流水和利潤劃分品類。

用戶運營也有個經典坐標，叫RFM坐標。

R=最近一次行為(Recency)

F=行為頻率(Frequency)

M=行為量級(Monetary)

這裡的行為指和你的核心目標密切相關的行為。比如在本文的金融產品中，就是投資。

R代表可觸達，畢竟6個月沒來投資的用戶，說不定都卸載了，甚至已經忘了你這個App；

F代表忠實度，高頻次的使用App，雖然ta可能每次只投幾塊錢的活期；

M代表價值，比如累計投了50萬，這可是個高凈值用戶。

多維坐標作用：精細化運營。通過多維坐標將用戶分組，對不同組用戶採取對應的運營措施。

首先，一定有一個象限是好的。

比如下面的坐標圖，高金額、高時長的A象限，就是好的。

A象限的用戶，是核心用戶（俗稱爸爸），公司的現金牛，你的重點運營對象。

A象限往往佔整體流水的80%。你的活動效果好不好，運營策略給不給力，往往要看這些爸爸們的反應。你甚至可以建立一個社團/群組，把爸爸們都拉進去，多多交流，做好服務，時不時發個福利啥的。

接下來，你要把B、D兩個象限的用戶往A象限拉。

D象限，是高潛力用戶。可以定向發一些大額度長期標的優惠券，比如投資20w，6個月，送3000元紅包。提升他們的投資時長。

B象限，是高忠誠用戶。雖然可能沒什麼錢，但使用頻次很高。可以定向發送梯度優惠券，比如投資1000送10元，投5000送投資80元，投10000送200元，逐步拉升他們的投資額度。

A是現金牛，D是A的孵化器，B用戶價值低但忠誠度高，產品開拓新場景後也有可能進化成現金牛。

重要性，A>D>B。資源有限時，請參照此排序。

多維坐標的適用範圍非常廣。比如文章可以按閱讀量和點贊率做一個二維坐標，分析下如何寫出叫好又叫座的文章。

比如你可以按事物價值的精力投入和價值衰減速度建立二維坐標，優化你的精力分布。

C. 分組表格

適用範圍：隨時間變化的用戶屬性元素。

比如投資用戶數。

分組表格的原理，是將某一周（或一天，一個月）進入App的新用戶，作為單獨的一組用戶。

上面的表格，就是投資用戶分組表格。

橫向看，是某組用戶的投資用戶數，隨時間變化的留存情況。比如第一列，第一周共新增200名投資用戶，到第二周留存100名，到第三周留存80名……

縱向看，是某一周投資用戶的構成情況。比如第三欄，顯示第三周的730個投資用戶，是由第一周進入的80個+第二周進入的150個+第三周進入的220個構成的。

通過投資用戶分組表格，我們還能計算出留存率分組表格，只需將每一列，每周的留存用戶除以對應的新增用戶數，即可獲得下表：

這個表格也可以做適度變形，比如將所有數據向左對齊：

作用：監測&驗證。分組表格可以幫你分析清楚一個複雜元素的變化。

比如你發現投資用戶數在提升，你其實很難判定原因，因為投資用戶是由很多組用戶構成的。因此提升的可能原因有很多，比如：

– 新增用戶量級增大

– 渠道質量提高

– 運營策略起作用

這時候，把留存率分組表格掏出來瞅瞅。

先看新增用戶數這一欄，發現新增用戶量級確實在提升；

縱向看每一欄，比較不同組用戶留存。發現次周留存確實上升了，說明運營策略可能起到了一定作用。但後續的留存情況都在下降，可能是渠道質量在下降。

橫向看，留存始終沒能穩定在一個值，說明產品的粘性還不夠。

是不是很溜？

四、總結

確定核心目標，通過公式拆解成元素，找到發力點。

用漏斗模型提升元素量級；用多維坐標進行精細化運營，更好的分配精力和資源；用分組表格檢驗效果，監測數據。

以上，就是極簡數據分析法。

註：

1. 這套方法適用於用戶、活動、內容、渠道及其他一切運營領域。請各位自由開發。

2. 沒錯，文中涉及的用戶數據都是我編的

文 | 孫金龍

原文自：金龍聊運營

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