很多同学一听到模型就表示头大,其实模型这种东西都是很简单的,不要把模型理解得太难了~
对于大量的用户数据,我们通常要进行用户生命周期建设去理解和维护用户,这时就需要用到大名鼎鼎的AARRR模型了。
在面试的时候,被问到:你如何搭建分析思路,很多同学脱口而出:我用AARRR模型。这么回答本身没什么问题,可后续的解释却经常漏洞百出,甚至犯一些原则性的错误,今天系统性解答一下,到底AARRR适合干什么,不适合干什么。
近几年来,我们会发现微信中充斥着拼多多砍价、天猫叠猫猫、助力、拼团等一系列必须要“用户邀请其他用户一同参与”的活动与信息,见了心烦,却无法屏蔽,有时候还要碍于关系而被迫参与。一旦参与后,你可能会在长期运营手段的影响下,也成为了这些产品的使用者,受各种激励的影响,将上述类似的活动分享给自己的好友。
数据指标体系建设的方法可以总结为三个步骤,即明确业务目标,理清用户生命周期以及行为路径以及指标分层治理,在这三个步骤当中又涉及到 OSM(Object,Strategy,Measure),AARRR(Acquisition,Activation,Retention,Revenue,Referral),UJM(User, Journey, Map), MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 四个模型,这四个模型是指导我们构建完整而清晰的指标体系的方法论。
本书以数据分析思维为主题,主要介绍对比思维、分群思维以及相关思维三大数据分析思维,同事以数据分析全流程为主线,融合了编程语言、统计学基础以及案例分析等多模块内容,全书分为4篇,囊括了数据分析思维的基础概念培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式以及用户流失、用户转化实战等共十一章的内容。
一提起数据分析,很多人都会联想到“分析模型”,似乎分析模型是个很厉害又很神秘的东西。那做数据分析到底需要懂多少模型?今天简单跟大家分享一下。
导读:随着互联网时代的发展,用户运营策略也在更新迭代。其中AARRR就是当下炙手可热的用户运营模型之一,本期将对AARRR模型进行介绍。更多数据分析干货可点击数据分析方法论(干货)。
用户增长基本上会涉及生意场上的各行各业,你开个店面希望有更多的客户光顾,你做了个APP希望有更多的用户经常使用,你搭建了个电商平台希望有更多的人下单买东西。
AARRR 与 RARRA 的哲学,从本质上就不同,前者关注「获客」,后者关注「留存」。选择何种增长模型,就是选择不同的增长价值观。而增长价值观引导我们在执行层面做出各种具体的选择,这一次次的选择背后是产品的生与死。希望本文能对你思考「如何增长」这个问题提升一个新纬度。
指标体系可以通过一系列有联系的特征来洞察全局,推动运营。指标使得业务可拆解量化,体系则是观察维度,简单的说就是维度+度量。搭建指标体系可以依照一定的科学方法论使得搭建过程更为规范化、流程化。
宋星是数据化互联网营销与运营资深的从业者和行业意见领袖,“互联网分析在中国”博客(原“网站分析在中国”)全文作者,新南威尔士大学营销分析行业顾问委员会(UNSW Marketing Analytics Advisory Board)委员。阳狮媒体集团特聘顾问,百度集团顾问与钻石讲师,腾讯星河计划顾问,Google mLab顾问,北京航空航天大学特聘教授,前阳狮媒体集团数据、技术与创新事业部总经理,前Adobe Omniture Business Unit亚太区首席商业咨询顾问。
AARRR模型的本质是一个流量漏斗模型,概括了获取用户-激发活跃-提高留存-增加收入-传播推荐这5个流量转化环节。 每个环节的转化都会带来用户流失,但相应的用户价值也会提高。 这个模型可以帮助我们做有效的用户管理,明确了获客、激活、留存、转化、传播这5个关键的增长动作。
看到这个标题,是不是感觉有点牵强,「增长黑客」和「软件测试」怎么能扯上关系?嗯嗯,那我姑且算是蹭一波「增长黑客」的流量吧,但是等文章看完,希望能改变你的看法。
我特别不喜欢装逼的产品经理,看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时,把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学,然后把整理的笔记分享出来,数据分析方面我涉入不多,内容由于缺少实战经验,会比较基础和理论,希望同样对你有帮助。 1. 明确数据分析的目的 做数据分析,必须要有一个明确的目的,知道自己为什么要做数据分析,想要达到什么效果。比如:为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析,找到产品迭代的方向等。 明确了数据分析的目的,接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 2
现在市场上主流的APP从开发环境和搭载系统上来区分主要分为三种类型,它们是适用于iphone手机的ios版本、适用于安卓手机的android版本和适用于window phone的WP8系统。由于每个系统生态和规则的不同,造成同一个app在不同平台上推广方式也有很大差异,下面我会分别列举和说明。
已经好久没有写文章了,这次决定再次输出一些内容,主要是因为最近这一年逐渐接触增长,原有的产品经理知识框架不够用了,学习新的知识个人认为最好的方法就是知行合一,无论是听视频学习,还是看别人的复盘文章学到的知识,要内化成为自己的知识至少需要三个步骤,第一就是能给别人讲清楚这个知识是怎么回事(自己认为明白不一定是真的明白了);第二是这个知识要在实际项目中去得到验证;第三验证后总结内化为自己的知识架构。不过接下来我要写的一系列文章,一些是我学习到还未经过验证,还有一部分是我正在逐步去验证的,所以大家看的时候辩证去看。
我特别不喜欢装逼的产品经理,看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时,把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学,然后把整理的笔记分享出来,数据分析方面我涉入不多,内容由于缺少实战经验,会比较基础和理论,希望同样对你有帮助。
前面几讲我们以中国人口数据为例介绍了什么是指标体系,指标体系的意义,同时总结了一套用三个步骤,四个模型搭建指标体系的方法。今天,小编会从数据如何赋能业务讲起,同时告诉大家如何进行多部门配合实现整套指标体系的搭建流程,最后介绍面如何用前面讲的方法论快速搭建一套通用的数据指标体系。
1、明确分析的目标 做数据分析,必须要有一个明确的目的,知道自己为什么要做数据分析,想要达到什么效果。比如:为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析,找到产品迭代的方向等。 明确了数据分析的目的,接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 ◆ ◆ ◆ 2、收集数据的方法 说到收集数据,首先要做好数据埋点。 所谓“埋点”,个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码,将自己需要的数据统计出来。 目前主流的数据埋点方式有两种: 第一种:自己研发。开发时加入统计代码,并搭建自己的数据查询系统。 第二种
半年时间,从0开始,冷启动,杀入竞争激烈的二手图书市场,在没有进行任何大规模营销(烧钱)活动的情况下,仅仅发表12篇原创文章,斩获了70w+关注,成功杀出了一片市场。
“移动应用产品的永恒不变的目标就是增长,而增长背后一定有数据的支撑。而什么样的增长分析模型可以让数据分析更加科学决策?”
无论是产品经理还是数据分析师在日常工作中,都需要构建一个完整的指标体系,但由于经验或者对业务的熟悉程度,产品经理和数据分析师经常会遇到下面的问题:
在刚迈入数据的大门时,我经常对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊,尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候,会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。为了更好的在行业里面摸打滚爬,花了很多时间阅读一些指标相关的文章、书籍,总算解决了这个问题。
许多刚入门数据分析的小伙伴对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊,尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候,会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。
很早之前就知道漏斗模型,但没有做更多的了解和运用,后来对漏斗模型的了解稍加深入之后,觉得它不仅仅是一个模型,更是一种可以普遍适用的方法论,或者说是一种思维方式。
人货场模型搭建 有了三个维度的基础理解,就能用来综合解释问题。回到开头的“生鲜电商复购率低”的问题。可以先从人货场角度建立分析假设:
作者:李启方 很早之前就知道漏斗模型,但没有做更多的了解和运用,后来对漏斗模型的了解稍加深入之后,觉得它不仅仅是一个模型,更是一种可以普遍适用的方法论,或者说是一种思维方式。 本文主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型。 漏斗模型 关于漏斗模型,我认为本质是分解和量化。为什么这么说,这里以营销漏斗模型举栗。 百科给出的解释:营销漏斗模型指的是营销过程中,将非潜在客户逐步变为客户的转化量化模型。营销漏斗模型的价值在于量化了营销过程各个环节的效率,帮助找到薄弱环节。 也就是说营销的环节
很早之前就知道漏斗模型,但没有做更多的了解和运用,后来对漏斗模型的了解稍加深入之后,觉得它不仅仅是一个模型,更是一种可以普遍适用的方法论,或者说是一种思维方式。本文主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型。
作者:kylequ 腾讯PCG数据分析工程师 |导语 指标体系是什么?GSM、OSM、HEART、AARRR、场景化(人物场)等指标模型如何搭建指标体系? 本文将以大盘dau、留存、业务渗透、时长等指标,从维度建模,指标建设规范出发来搭建星型模型,构建完备指标体系。并且介绍如何基于MECE来拆解wau,通过指数移动平均(EMA)分解dau时间序列查看dau趋势。 1 指标体系定义 指标体系是将零散单点的具有相互联系的指标,系统化的组织起来,通过单点看全局,通过全局解决单点的问题。它主要由指标和体系两
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
大家在工作中是不是经常要做各种分析,但又常常遇到无从下手,抓不住重点,搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事,必先利其器。”一个好用的数据分析模型,能给我们提供一种视角和思维框架,从而帮我们理清分析逻辑,提高分析准确性。
Hacker:黑客这个词本身带有神秘的色彩,让人有很强的画面感。不同之处在于增长黑客不是和安全交道的,而是和产品,尤其是用户增长。共同点是都需要很强的技术能力,都通过一些非常规的手段达到目标。
多年以来电子商务业务快速发展,尤其是移动客户端发展迅猛,移动互联网时代的到来让原本就方便快捷的网上购物变得更加便利,而淘宝作为国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。
从占比可以看出,个人管理类的直播间最受欢迎,其中创业商业类最受关注。职业教育占比极少,是一个蓝海。
做数据分析的最容易和运营怼上。一来运营的数据需求太多,且经常提的很紧急、很奇葩;二来数据分析师主动给的报告往往没人看,运营最喜欢自己跑数自己写报告,还专门衍生出来一个岗位:数据运营(虽然数据运营本意不是这个,但在很多公司硬生生做成了写sql的运营)。到底数据分析该怎么做,才能支持运营迭代?我们分两篇来分享,今天先讲问题。
在数据分析训练营给大家讲解数据分析案例的时候,发现一些新手小白在做数据分析时,拿到数据不知道怎么分析、从什么维度分析,脑海里没有清晰的分析思路。
数据的本质是利用数学观察、记录、理解世界;数据分析的过程就是人类从定性到定量、模糊到精准过程。
它来源于丰田生产体系,继承了其关注价值、减少浪费、以人为本的思想,是一种用来组织、梳理、探索商业模式的工具,适用于初创或小规模业务的公司
首先,面试官不是真的要你这么短时间推爆一个产品,因为面试官也做不到。而面试官真正想通过这个面试题看到的是你是否具备运营的方法。
互联网人口红利时代结束,真正的用户增长时代到来。在不同的生命周期与时间窗口,移动互联网产品的用户增长手段有很大的不同。
这是Olist Store制作的巴西电子商务公共数据集。该数据集包含2016年至2018年在巴西多个市场进行的10万个订单的信息。
数据驱动增长,是很多公司对数据分析师的要求,可具体到操作上,大家就开始纠结了。虽然增长黑客上白纸黑字写了AARRR五个大字,可真到分析的时候,就总被吐槽:
波特的五种竞争力分析模型被广泛应用于很多行业的战略制定。波特认为在任何行业中,无论是国内还是国际,无论是提供产品还是提供服务,竞争的规则都包括在五种竞争力量内。这五种竞争力就是企业间的竞争、潜在新竞争者的进入、潜在替代品的开发、供应商的议价能力、购买者的议价能力。这五种竞争力量决定了企业的盈利能力和水平。
有同学问:陈老师,每次被面试都被问“你使用过哪些数据分析的方法”。结果都感觉答不上来。我回答做了相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析又经常被人怼。所以到底数据分析有什么方法?为啥我在做数据分析,却感觉没什么方法?
有同学问“老师,我去面试,被评价为:没有数据分析思维。他们说我偏向销售管理,而不是销售分析。老师我不明白,销售管理和分析区别是啥?”
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