逻辑树分析法(决策树)
把复杂的问题拆解为一个个逻辑相关的小问题组合而成
销售金额 = 销售量*单价
是销售量下降了还是单价下降了
- 销售金额下降了:继续细分,是市场问题,渠道问题还是产品问题
- 单价下降了:继续细分是市场整体单价下降,消费降级,竞品竞争还是淡季折扣
多维度拆解法
从多个维度进行分析
销售额下降可以拆解为多个维度例如
- 某系列/单品销售金额下降
- 某省/区域销售金额下降
- 某部门销售金额下降
- 某个环节转化率低
对比分析法
纵向对比
自己跟自己对比,通常是历史数据,同比或者环比
横向对比
和竞品对比,减弱外部环境对数据的影响.
归因分析
首次归因
转化完全归因于周期内第一次曝光的媒介.
末次归因
转化完全归因于周期内最后一次曝光的媒介.
线性归因
认为周期内的不同媒介的作用效果是相等的.
位置归因
认为不同位置的媒介的作用效果是不同的.
例如,首次和末次各占40%,其他位置的媒介平分剩下的20%.
假设检验法
通过建立原假设和备择假设,原假设和备择假设完全且互斥.
通过实验中发生小概率事件来推翻原假设,继而接受备择假设.
相关分析法
研究两种或两种以上的变量有什么关系
通过计算相关系数来判断各变量之间的相关性,相关系数越大,相关性越大.
若A与B均为事件,则A与B存在五种相关关系:
A导致B
B导致A
C导致A,B
A,B互为因果
小样本引起的误差
A,B不相关(独立一定不相关,不相关不一定独立,即独立包含不相关)
***相关不等于因果!相关不等于因果!相关不等于因果!***
RFM模型
RFM是3个指标的缩写，最近一次消费时间间隔（Recency），消费频率（Frequency），消费金额（Monetary）。
近度（Recency，最近一次消费到当前的时间间隔）
频度（Frequency，最近一段时间内的消费次数）
-
额度（Monetory，最近一段时间内的消费金额）
通过三个维度将客户划分为8类人群
后续要进行精细化的运营,如果只分层,不运营,分层是没有意义的
具体划分的标准可以是绝对值也可以是分位数
漏斗分析法
根据用户加深流程进行分析,将非潜在客户转化到客户的整个流程量化分析,量化衡量了各环节间的效率,帮助找到薄弱环节
知名的AARRR模型
- Acquisition (获取用户) 用户怎么找到我们
- Activation (激活用户) 用户的首次体验如何,帮助用户感受'aha moment'
- Retention (提高留存) 用户们还会回来么?
- Revenue(提高收入) 如何促进用户付费
- Refer (自传播) 怎样让客户推荐给其他人
杜邦分析法
主要用于分析公司财务状况
净资产收益率=资产净利率(净利润/总资产)×权益乘数 (总资产/总权益资本)
资产净利率(净利润/总资产)=销售净利率(净利润/总收入)×资产周转率（总收入/总资产)
净资产收益率=销售净利率(NPM)×资产周转率(AU,资产利用率)×权益乘数(EM)
