数据分析思维模型

  1. 对比分析模型
    多个指标的对比分析,比如同比(同时期比)环比(当月比上月)。多渠道对比,每月的销售额对比,不同客户分层对比。对比分析的一定是同维度,同一指标对比分析。可以是总数分析,也可以是平均数,也可以是比率分析,还可以是变异系数分析。工作中用到比较多。

  2. 多维度拆解法
    多维度拆解法是通过不同维度观察同一组数据得出不同的结论。比如2B业务的客户指标,我们可以按照不同客户类型拆、按照区域拆、按照销售额拆、购买频次、客单价拆。
    拆分方法:①指标构成拆分(客户指标、GMV指标(UV客单价 UV =流量转化率 客流量=多渠道流量累加。举例:商品维度指标,可以拆出具体的:平均价格、配送时效、销售额、采购量、采购频次等 )、业务流程拆分。
    ②业务流程拆分 (比如从采购、库存、到销售的指标拆解)。

3.漏斗分析法
整体是一套流程,在关键路径上会有流失。主要用到用户关键路径(UJP)上分析。在每个节点上的转化率逐级分析,链路上哪个节点流失严重。

  1. 公式拆解法
    对一个指标用公式拆解 销售额=A产品销售额+B产品销售额 +C产品销售额 A产品销售额=销售数量客单价 销售数量=新客户购买数量+老用户购买数量+付费用户购买数量 新客户购买数量=渠道A购买数量+渠道B购买数量+渠道C购买数量
    销售额下降的原因可以分析。
    映射到供应链维度的公式拆解法:利润=(渠道A购买数量+渠道B购买数量+渠道C购买数量)
    (商品单价-优惠)+采购返利+采购票折-(购单价采购数量 +销售返利+销售票折+物流成本)。
    或者电商平台GMV公式的计算拆解 。GMV=流量
    转化率客单价数量频次
    流量可以细拆分=渠道A流量+渠道B流量+渠道C流量
    转化率=流量
    访问转化率加购转化率支付转化率
    客单价=商品A单价+商品B单价-优惠
    数量=老用户购买数量+新用户购买数量
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