数据分析挖掘，洞察用户价值
一、数据分析指标
（一）基础指标
1.新增：日/周/月新增（增量与增速）
2.传播：病毒系数、传播周期
3.活跃：活跃用户数DAU/MAU
4.留存：留存率，次日、周、月
5.流失：流失率
（二）用户行为指标
1.黏性指标：留存率、周活跃
2.参与度指标：活跃度、停留时长、访问深度
3.转化指标：付费情况、成交量
二、用户分群模型
（一）AARRR模型分群法
1.注册用户：通过不同获客渠道完成注册的用户
2.活跃用户：注册且登陆的用户
3.留存用户：一定时间内未流失的用户
4.下单用户：对营收产生价值的用户
5.忠诚用户：对产品高度认同及依赖的用户
（二）RFM模型分群法
1.R（Recency）代表消费新鲜度。最近一次消费时间。
2.F（Frequency）代表消费频率。在某段时间内购买商品或服务的次数。
3.M（Monetary）代表消费金额。消费金额体现用户的消费能力。
（三）用户五等分模型
1.前20%标记为R5，记为5分；
2.前20%～40%，标记为R4，记为4分；
3.前40%～60%，标记为R3，记为3分；
4.前60%～80%，标记为R2，记为2分；
5.前80%～100%，标记为R1，记为1分。
三、数据分析模型
（一）4P营销理论（适用于业务整体分析）
1.产品
我们的产品是什么？
是否实现盈利？
产品如何满足用户需求？
产品的目标用户是谁？
产品的优化是否有效？
存在什么问题？
2.价格
产品如何定价？
收入情况如何？
ROI如何？
哪些环节会影响到收入？
3.促销（Promotion）
促销方式是什么？
促销效果怎么样？
4.渠道（Place）
渠道质量如何？
渠道覆盖如何？
用户的渠道偏好是怎样的？
（二）5W2H
1.What：数据分析的对象是什么？
2.Why：数据分析的背景是什么，为什么要做这次数据分析？
3.Where：数据源是什么？
4.When：数据采集时段是多久？
5.Who：谁来执行具体的数据环节？
6.How：如何执行？
7.How much：需要投入什么资源？
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一、数据分析指标
（一）基础指标
1.新增：日/周/月新增（增量与增速）
2.传播：病毒系数、传播周期
3.活跃：活跃用户数DAU/MAU
4.留存：留存率，次日、周、月
5.流失：流失率
（二）用户行为指标
1.黏性指标：留存率、周活跃
2.参与度指标：活跃度、停留时长、访问深度
3.转化指标：付费情况、成交量
二、用户分群模型
（一）AARRR模型分群法
1.注册用户：通过不同获客渠道完成注册的用户
2.活跃用户：注册且登陆的用户
3.留存用户：一定时间内未流失的用户
4.下单用户：对营收产生价值的用户
5.忠诚用户：对产品高度认同及依赖的用户
（二）RFM模型分群法
1.R（Recency）代表消费新鲜度。最近一次消费时间。
2.F（Frequency）代表消费频率。在某段时间内购买商品或服务的次数。
3.M（Monetary）代表消费金额。消费金额体现用户的消费能力。
（三）用户五等分模型
1.前20%标记为R5，记为5分；
2.前20%～40%，标记为R4，记为4分；
3.前40%～60%，标记为R3，记为3分；
4.前60%～80%，标记为R2，记为2分；
5.前80%～100%，标记为R1，记为1分。
三、数据分析模型
（一）4P营销理论（适用于业务整体分析）
1.产品
我们的产品是什么？
是否实现盈利？
产品如何满足用户需求？
产品的目标用户是谁？
产品的优化是否有效？
存在什么问题？
2.价格
产品如何定价？
收入情况如何？
ROI如何？
哪些环节会影响到收入？
3.促销（Promotion）
促销方式是什么？
促销效果怎么样？
4.渠道（Place）
渠道质量如何？
渠道覆盖如何？
用户的渠道偏好是怎样的？
（二）5W2H
1.What：数据分析的对象是什么？
2.Why：数据分析的背景是什么，为什么要做这次数据分析？
3.Where：数据源是什么？
4.When：数据采集时段是多久？
5.Who：谁来执行具体的数据环节？
6.How：如何执行？
7.How much：需要投入什么资源？
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本文由 @独孤qiu败 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。
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