五、營運之道無定法：數(shù)據(jù)分析的核心方法

題解　在實踐過程中，數(shù)據(jù)分析師們總結(jié)出了許多具體的數(shù)據(jù)分析方法，了解這些方法的精髓，可將它們靈活應(yīng)用于運營流程的各個階段。

咖哥的下一個面試問題有關(guān)數(shù)據(jù)分析的方法：“小雪，你都用過或者聽說過哪些具體的數(shù)據(jù)分析方法？”

小雪回答：“很多，如用戶畫像、A/B測試、漏斗分析、RFM分析……”

“對極了，用戶畫像、A/B測試可是數(shù)據(jù)分析師、運營人員和產(chǎn)品經(jīng)理都務(wù)必要掌握的，下面咱們先對這些分析方法中的精髓給出概述，以后再使用這些方法進行案例實戰(zhàn)。”咖哥再次忘記了這是一場面試，又滔滔不絕地講起來。

1 用戶畫像：多維拆解用戶信息

用戶畫像的本質(zhì)是用戶信息的標(biāo)簽化，它把每一個用戶都描述成各類數(shù)據(jù)的變量集合。這個變量集合被運營和數(shù)據(jù)分析師使用，他們將對其進行多維度的拆解。

用戶畫像可以有多個維度。它不僅包括基本的年齡、性別、地域、興趣等用戶信息，還包含用戶的消費特征、行為方式等維度。

從多個維度了解用戶之后，可以對用戶進行精細化的分組，給產(chǎn)品開發(fā)、運營過程以精準的指導(dǎo)。

2 RFM分析：確定用戶的核心價值

RFM（Recency、Frequency、Monetary ）分析其實是用戶畫像的“衍生品”。它通過用戶最近一次消費、消費頻率及消費金額3個指標(biāo)將用戶劃分為不同的類別或集群，以描述用戶的價值，如下圖所示。

在RFM分析中，R表示最近一次消費，F(xiàn)表示消費頻率，M表示消費金額

為什么要構(gòu)建R、F、M這3個指標(biāo)？因為用戶的行為本身并不能直接用于數(shù)據(jù)分析，但是如果把用戶的行為轉(zhuǎn)化為像R、F和M這樣的具體數(shù)值之后，我們就能對用戶有更直觀的認識，并將這些指標(biāo)運用于數(shù)據(jù)分析、精準投放廣告、制作產(chǎn)品推薦系統(tǒng)等多個運營場景。

3 波士頓矩陣：協(xié)助企業(yè)分配資源

波士頓矩陣（BCG Matrix）又稱四象限分析法、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)管理法等，常用于協(xié)助企業(yè)分析其業(yè)務(wù)和產(chǎn)品序列的表現(xiàn)，從而更妥善地分配、開發(fā)和使用資源。

波士頓矩陣是一個2×2的矩陣，其橫軸是市場占有率，縱軸是銷售增長率，如下頁圖所示。

波士頓矩陣

數(shù)據(jù)分析人員要搜集業(yè)務(wù)資料，確定業(yè)務(wù)或產(chǎn)品的表現(xiàn)，并將其標(biāo)在圖中的適當(dāng)位置，得到4種分布情況。

■ 問號（question mark）也稱為野貓（wild cat），它是指銷售增長率高但市場占有率低的業(yè)務(wù)。這類業(yè)務(wù)需要投入大量的資源，但尚未為公司帶來可觀的收入，其可能轉(zhuǎn)化為明星業(yè)務(wù)，也可能墜入瘦狗區(qū)。因此，在向這類業(yè)務(wù)投放資源前應(yīng)謹慎分析。

■ 瘦狗（dog）是指市場占有率低及銷售增長率低的業(yè)務(wù)。這類業(yè)務(wù)通常只能維持收支平衡，但實際上降低了公司的資產(chǎn)回報率。這類業(yè)務(wù)應(yīng)該被售出或停止。

■ 金牛（cash cow）是指市場占有率高及銷售增長率低的業(yè)務(wù)。這類業(yè)務(wù)通常都為公司帶來較高的現(xiàn)金收入，業(yè)務(wù)穩(wěn)定但是沉悶。為這類業(yè)務(wù)增加投資并不會大量增加收入，所以公司只會維持這類業(yè)務(wù)基本的開支。

■ 明星（star）是指銷售增長率和市場占有率都高的業(yè)務(wù)。這類業(yè)務(wù)需要投入較多的資源以維持其市場領(lǐng)導(dǎo)者的地位，是公司重點關(guān)注的對象。

波士頓矩陣為產(chǎn)品或服務(wù)強與弱的判斷提供了一幅有用的“地圖”，能確定每種產(chǎn)品或服務(wù)的價值。它提供了一個優(yōu)秀的二維拆分思路，利用這個思路，不僅可以進行產(chǎn)品分析，還可以將其他數(shù)據(jù)維度或用戶標(biāo)簽兩兩組合并進行數(shù)據(jù)可視化，從而找出有潛力的業(yè)務(wù)。

4 SWOT分析：揚長補短，實現(xiàn)目標(biāo)

一個與波士頓矩陣非常類似的分析工具SWOT［Strengths（優(yōu)勢）、Weakness（弱點）、Opportunities（機遇）、Threats（挑戰(zhàn)）］是以四象限的可視化方式評估公司經(jīng)營狀況或者產(chǎn)品所面臨的挑戰(zhàn)的。其中每個象限都代表一個能給我們帶來啟發(fā)的問題，如下圖所示。

SWOT分析

其實無論是波士頓矩陣、SWOT分析，還是5W2H分析，它們都不只是數(shù)據(jù)分析工具，更是良好的通用思維工具，可以把它們應(yīng)用于工作和生活中，從而幫我們解決實際問題。

5 5W2H分析：從多角度提問，發(fā)散思維

5W2H分析是一種從多角度提問的分析方法，包括下述問題。

■ WHAT——是什么？有什么目的？要解決什么問題？

■ WHY——為什么要做？可不可以不做？有沒有代替方案？

■ WHO——由誰來做？

■ WHEN——什么時間做？什么時機做最適合？

■ WHERE——在哪里做？什么地方出了問題？

■ HOW ——如何實施？如何提高效率？

■ HOW MUCH——做到什么程度？成本如何？產(chǎn)出如何？

通過不斷提問，逐步接近事實真相，看清全局，從而得到啟發(fā)或找到答案。

6 KANO模型：對用戶需求進行分類排序

KANO模型是狩野紀昭（Noriaki Kano）發(fā)明的對用戶需求進行分類和優(yōu)先級排序的實用工具。它是一個定性分析模型，以分析用戶需求對用戶滿意度的影響為基礎(chǔ)，對產(chǎn)品功能進行分級，從而確定產(chǎn)品實現(xiàn)過程中的優(yōu)先級。

根據(jù)需求和用戶滿意度之間的關(guān)系，該模型把用戶需求分為5類，分別是基本（必備）型需求、期望（意愿）型需求、興奮（魅力）型需求、無差異需求、反向型需求（見下圖）。

KANO模型

其中，基本型需求最為關(guān)鍵，例如在線教育網(wǎng)站中的網(wǎng)速夠不夠快，課程能不能訪問，視頻能不能看，這些就是基本的需求。若不滿足這些需求，用戶根本就不會使用你的產(chǎn)品。但是基本需求一旦滿足之后，用戶的滿意度就會停滯，不再繼續(xù)提高。

此時要繼續(xù)關(guān)注期望型需求和興奮型需求，例如在線教育網(wǎng)站的課程質(zhì)量就是期望型需求，它遠遠比網(wǎng)站頁面設(shè)計重要。而興奮型需求滿足得好也會大大提高用戶的滿意度，這也是拉開競爭差距的關(guān)鍵。仍以在線教育網(wǎng)站為例，如果課程質(zhì)量好，課程的交互界面設(shè)計得也不錯，課程目錄結(jié)構(gòu)清晰，學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗好，那這個產(chǎn)品就更吸引人了。

無差異需求指的是可有可無的因素，它不會大幅提高用戶的滿意度，在做產(chǎn)品設(shè)計時，加入這類元素只會白費力氣。而反向型需求指的是可能給用戶滿意度帶來負面影響的因素，在設(shè)計產(chǎn)品時，這類需求需要堅決避開。

7 漏斗分析：顯示關(guān)鍵轉(zhuǎn)化節(jié)點

漏斗分析反映用戶（或潛在用戶）在使用產(chǎn)品和服務(wù)的過程中，從起點到終點各階段的轉(zhuǎn)化率情況。這一分析方法簡明易懂，在用戶行為分析、App及網(wǎng)站流量監(jiān)控、產(chǎn)品轉(zhuǎn)化等日常數(shù)據(jù)運營與數(shù)據(jù)分析過程中的應(yīng)用很廣。

漏斗分析

從上圖可以看出，漏斗分析中直截了當(dāng)?shù)仫@示出了關(guān)鍵節(jié)點和“啊哈”時刻。它幫助用戶分析出產(chǎn)品轉(zhuǎn)化過程中關(guān)鍵節(jié)點的轉(zhuǎn)化率，以此判斷整個流程的設(shè)計是否合理、各步驟的優(yōu)劣和是否存在可優(yōu)化的空間。漏斗分析不應(yīng)該超過6步，一方面避免分析過程過于煩瑣，另一方面更能凸顯關(guān)鍵節(jié)點。

8 A/B測試：對比不同方案

A/B測試不難理解，它將兩個不同的設(shè)計或者方案（即A和B）進行比較，用來研究某一變量所帶來的差異。一般情況下，A和B兩個方案中只有一個變量不同，而其他變量保持一致，然后再觀察用戶對A和B方案的反應(yīng)差異，由此判斷出A和B方案中哪一個更佳。

電商網(wǎng)站中的產(chǎn)品推廣頁面就很適合做A/B測試，因為一個按鈕的位置、文字，推廣文案，海報的顏色都能夠?qū)D(zhuǎn)化率產(chǎn)生影響；而轉(zhuǎn)化率的微小提升可能大幅提升銷售利潤（見下圖）。有時候雖然僅微調(diào)了按鈕文字，卻對轉(zhuǎn)化率產(chǎn)生了明顯的正面影響，對利潤率的正面影響就更大了。這便是“四兩撥千斤”。因此A/B測試不僅非常有趣，還非常有用。

A/B測試

A/B測試過程中會運用統(tǒng)計學(xué)上的假設(shè)檢驗，這就需要作為測試設(shè)計者的數(shù)據(jù)分析師對統(tǒng)計學(xué)原理也有所了解。