详细拆解七种常见的数据分析法

slime2022-04-19 17:50

数据分析一直是我们互联网人辨别方向的不二法门,我们通过对数据的观测来判断事物的发展趋势,也常常利用数据的思维来辩证的为决策做参考。下面就给大家详细拆解七种常见的数据分析法,让我们的数据分析少走弯路。

详细拆解七种常见的数据分析法

01、象限分析法

X轴从左到右是点击率的高低,Y轴从下到上是转化率的高低,形成了4个象限,这就是我们要说的象限分析法。

针对每次营销活动的点击率和转化率找到相应的数据标注点,然后将这次营销活动的效果归到每个象限,4个象限分别代表了不同的效果评估。

象限一:高点击高转化,点击高代表营销创意打动了受众,转化高代表被打动的受众是产品的目标用户;

象限二:高转化低点击,同样的,高点击代表被打动的受众是产品的目标用户,但低点击代表的是营销创意没有打动用户;

象限三:低点击低转化,这个象限是最糟糕的营销活动了,投放广告点击少,点击用户转化低,创意无效,用户不精准;

象限四:高点击低转化,这个象限的营销活动要给策划和文案加鸡腿,但就要给渠道扣绩效了。这种象限的营销活动一定程度上有标题党的嫌疑。

象限分析法有什么用?

1.找到问题的共性原因;通过象限分析法,将有相同特征的事件进行归因分析,总结其中的共性原因。例如案例中第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略,第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道;

2.建立分组优化策略;针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略,例如提升象限二的投放创意,象限四的投放渠道。

02、公式拆解法

什么是公式拆解分析法?

所谓公式拆解法就是针对某项指标,用公式表现该指标的影响因素,例如日销售额的影响因素是各商品的销售额,找到影响因素后,需要对影响因素的影响因素进行拆解。

公式拆解法是针对问题的层级式解析,在拆解之前,不能盲目拆解,需要有目的性的找方向,从而挖掘原因。例如在上文案例的拆解过程中,拆解方向可以分为两种,一种是对绩优指标的拆解,找出销售额上涨的原因,另一种是对绩劣指标的拆解,找出销售额下降的原因。

03、对比分析法

什么是对比分析法?

对比分析法的维度可以分为同比、环比、定基比等不同的对比方法:对比分析在于看出基于相同数据标准下,由其他影响因素所导致的数据差异,而对比分析的目的在于找出差异后进一步挖掘差异背后的原因,从而找到优化的方法。

04、可行域分析

什么是可行域分析?

影响用户行为动机的因素拆分为mat三个因素。m是付出行动的动机,a是付出行动的能力,t是触发行动的条件,简单理解就是大众只对自己感兴趣并且有能力满足的事物会产生下一步行为。

比如新iphone卖1万,大多数人是买的起的,这就有了付出行动的能力,而产生行为的动机就取决于新iphone的创新能力,当乔布斯从文件袋里掏出ipad的时候,将大家的动机调动到了最高点,但价格限制了一部分人付出行动的能力。

动机越高,需要付出的能力越低,形成的有效触发区域就越广,福格模型的触发有效区,我们就将其称之为可行域。

05、二八分析法

经济学定律中说80%的财富掌握在20%的人手中,而在运营中可以发现,80%的贡献度来自于20%的用户。

06、假设分析法

什么是假设分析法?

举个例子:

“小明和妈妈买了10本书,正好花了100块钱,书的单价有8块钱和13块钱2种,那么8块钱的书和13块钱的书各买了几本?

解题思路:首先,假设这10本书都是8块钱买的,那么10本书一共是80块钱,那还多出来20块钱,是算错账了么?不是,显然多出来那20是13块钱1本的书多出来的。13块钱的书比8块钱的书每本多了5块钱,20块钱可以买4本,那么可以得出结论了,13块钱的书有4本,那么8块钱的书有几本呢?‍对了,6本。

这道6年级的数学题里就用到了假设法,假设所有书都是8块钱,那么在数据分析中,什么是假设法呢?简单理解,假设法是在已知结果数据,在影响结果的多个变量中假设一个定量,对过程反向推导的数据分析方法。

07、同期群分析

简单来说,就是将⽤户进⾏同期群划分后,对⽐不同同期群组⽤户的相同指标就叫同期群分析。

同期群分析的目的在于透过现象找到结果,以时间维度建立同期群,除按时间维度考虑,也可以对来源渠道等维度建立同期群。

以上就是小编为大家整理发布的“详细拆解七种常见的数据分析法”一文,更多相关内容尽在开课吧广场-数据分析频道。

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