增长模型必备 (增长模型必备工具)
增长模型必备——十大数据分析模型 播报文章
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不同的业务场景，往往需要不同的数据分析模型应用，熟练掌握常见的数据分析模型，不仅是数据分析的基础，也是PPT报告的必备，日后数据分析和增长规划的真诚必杀技~
十大数据分析模型包含：事件分析、漏斗分析、热图分析、留存分析、事件流分析、用户分层分析、用户细查、分布分析、归因分析等。
01 事件分析
事件分析作为一种实证研究方法，是指通过数据分析市场某一特定事件对公司价值的影响。
什么叫做“事件”呢？
简单讲就是：用户在产品上的行为，它是用户行为的一个专业描述，用户在产品上的所有获得的程序反馈都可以抽象为事件，由开发人员通过埋点进行采集。通俗讲就是：将一段代码放入对应的页面/按钮，用户进入页面/点击按钮的本质是在加载背后的代码，同时再加载事件采集代码，这样就被SDK所记录。
一个完整的事件应该包含
事件分析是所有数据分析模型中最基础的一种，指对用户行为事件的指标进行统计、维度细分、筛选等分析操作。
例如，对于“点击加入购物车按钮”这个事件，我们可以用“点击次数”或者“点击人数”来度量，对应的指标分别是“点击加入购物车按钮的次数”和“点击加入购物车按钮的人数”。
度量结果可以通过线图、纵向柱状图、横向柱状图（条形图）、表格、数值、气泡图等呈现。
比如利用气泡图来展示五款产品功能所在的区域，判断功能存在的必要性，以功能使用人数为Y轴，产品好评率为X轴，交叉成为四象限，为五款产品功能进行判断。
采集时机，通常有3种采集时机，包括：用户点击（click）、网页加载完成、服务器判断返回。在设计埋点需求文档时，采集时机的说明尤为重要，也是保证数据准确性的核心。
事件分析，通过行为信息之间的相互关系，寻找规律，准确了解产品特征合理配置追踪，关于变化趋势对比。
02 漏斗分析
一个完整的漏斗分析需要：
漏斗分析只统计在这个时间范围内，用户从第一步到最后一步的转化。
以注册转化漏斗为例，漏斗模型可以度量每一步的注册转化率和整体注册转化率。
从“开始注册”到“注册第三步完成”，每一步的转化率分别为55.8%、18.5%、92.5%，整体注册转化率为9.54%。我们可以很明显地看出，“注册第一步完成”的转化率明显低于其他两个步骤。后面通过数据反馈和用户调研发现，在于短信服务商的发送达到率不高，导致整个验证码存在收不到情况。
漏斗分析，通过转化率和正常范围内进行对比，可以轻松通过时间维度监控每一步和整体转化率的趋势，帮助及时发现问题和进行调整。
03 热图分析
产品存在的目的是为了帮助用户实现特定的目标，比如查找信息，注册服务，购买产品等。
当用户在访问产品的过程中，并进行了下一步操作，需要关注的问题：
热力图可以提供一种清晰直观方式帮助我们回答这些问题，热图是常见的数据分析图像。是以产品中元素的点击次数，点击人数，点击率为基础数，以特殊高亮的图形形式展示用户点击页面的位置或用户所在页面位置。通过聚合用户行为，热图可以一目了然展示用户如何跟产品进行交互，帮助识别用户行为趋势并优化产品流程。
基于鼠标点击位置的热图
基于鼠标移动轨迹的热图
基于内容点击的热图
04 留存分析
留存分析是衡量产品是否对用户有持续吸引力和用户粘性的重要数据分析模型。可以通过表格和线图呈现。
以留存分析衡量某个产品的激活手段是否有效
举个例子：某产品为了推广电商模块，采用“签到奖励”的激活手段，用户签到后可以获得积分，积分可以抵扣电商购物时的部分金额，这样设计期望带动电商模块的活跃度和购买转化。
由于签到积分存在较低的“薅羊毛”门槛，部分投机用户会坚持签到以获取积分，然后用积分直接兑换商品。
通过留存分析查看用户签到领取积分的转化情况，使用“签到奖励”功能的用户回来使用“签到奖励”的留存率很高，但后续进行电商交易模块比较少，
——说明签到奖励对于活跃用户效果较好，但激活电商模块效果较差，需调整签到手段，增加其他激活用户的转化。
留存分析的“魔法数字”
很多增长黑客的故事里都提到过“魔法数字”这个概念。比如，领英(Linkedln)发现第一周增加5个新社交关系的用户的留存率很高，脸书(Facebook)发现在注册第一周里增加10个好友的用户的留存率很高，推特(Twitter)发现在第一周有30个追随者(followers)的用户的留存率很高等。这些魔法数字都是在用户行为的留存分析中发现的
一个用户使用了我们网站或者APP的某些功能、做了某些动作，然后留下来持续使用我们的产品、成为忠诚的用户。这说明用户的行为和留存率之间是有一些相关性的，我们要找出这种相关性，然后去看是否有因果关系
“魔法数字”的探索实践
第一步，确定用户使用产品的可能行为指标（可能会影响留存率的指标）。
一个电商类APP可能有包括开启APP，登录、浏览、添加关注、收藏、加入购物车、点赞、分享、购买等行为，以及客单价、下单次数、平均下单周期等行为指标。
第二步，分析用户行为与最终留存率之间的相关性。
例如下图所示push推送次数与留存率的关系图，push推送能有效召回用户，提升用户在产品上的留存率，随着push推送召回用户次数的增多，用户留存率也在逐渐升高。
当一天推送3条push后，留存率急速攀升达到71%，但当push推送超过3次时，此时用户留存率基本趋于平稳。再多的push也没办法提升用户在产品上的留存。
当push推送在3次，整个用户留存达到最高值，黏性很强，但当>=3次多条消息推送，边际效益递减，反而会打扰到用户，所以在实际运营工作中，应该控制当天推送在3次。
在实际产品运营工作中，各种数据图表都是综合配合使用，结合实验AB测试，以打造用户更满意的产品功能和体验为主；“以用户为核心”把用户信息做基础，利用多种增长模型，寻找增长“魔法数字”和“啊哈”时刻，才是用户增长的核心。
题图来自 Pixabay，基于CC0协议
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评论
快小pa2024-11-14 23:16数据分析的十大数据分析模型，看似高深，实则都是围绕用户行为展开的。事件分析、漏斗分析、热图分析、留存分析等等，无非就是在挖掘用户在产品上的每一个细微动作，以此来指导产品的优化和改进。就像在挖矿一样，只有深入挖掘，才能找到最珍贵的宝藏。不过，别忘了，无论多么高深的技术，最终都要服务于用户体验，让产品更贴近用户的需求，这才是数据分析的最终目的。
血栓最开始形成时，人可能会感觉4处不对劲，但不少人都会忽视
侯光辉医生
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血栓是由于血液在血管内异常凝结而形成的。它会阻塞血管，阻碍血液的正常流动，从而引发一系列健康问题，包括心肌梗死、中风和肺栓塞等。血栓的形成通常是一个渐进的过程，早期可能会有一些症状表现出来，但因为这些症状往往并不明显，许多人容易忽视，错过了及时预防和治疗的机会。本文将详细介绍血栓形成初期人体可能出现的不适症状，希望引起大家的重视。
一、什么是血栓？
在正常情况下，血液会在血管内以液体形式流动，运输氧气和营养物质。然而，当血液中的凝血因子异常激活时，血液会在血管内形成凝块，这就是血栓。根据其形成的部位，血栓可分为动脉血栓和静脉血栓。动脉血栓通常与动脉粥样硬化相关，容易引发心脏病和中风。静脉血栓则多发生于下肢深静脉，严重时可能会脱落并随血液流动到肺部，引起肺栓塞，危及生命。
二、血栓形成的高危因素
血栓的形成往往与多个因素有关，常见的高危因素包括：
1. 长时间不活动：长时间坐着不动，比如久坐办公、长途旅行，容易导致血流缓慢，增加血栓风险。
2. 肥胖：肥胖者的血液黏稠度较高，容易形成血栓。
3. 吸烟：吸烟会损伤血管内壁，加速血栓形成。
4. 不健康饮食：高脂肪、高胆固醇饮食会导致动脉粥样硬化，增加血栓风险。
5. 慢性疾病：高血压、糖尿病和高脂血症等慢性疾病也是血栓形成的重要诱因。
6. 服用某些药物：例如长期服用激素类药物或口服避孕药，也可能增加血栓风险。
三、血栓初期的4个常见不适症状
血栓的初期症状往往不明显，容易被忽视。然而，如果能够及时发现这些早期信号，采取措施干预，可以有效预防严重的健康后果。血栓形成时，人体可能会在以下四个方面感到不对劲：
1. 腿部肿胀和疼痛
下肢深静脉血栓是最常见的血栓类型之一。当腿部静脉血液流动受阻时，患肢会出现肿胀、疼痛、压痛和皮肤温度升高等症状。通常，肿胀和疼痛感集中在小腿或大腿部位，并且在活动或站立时加重，抬高患肢后症状可能会有所缓解。
然而，许多人可能将这种疼痛误认为是肌肉拉伤或久坐引起的不适，未予以足够的重视。事实上，如果这种疼痛持续存在或不断加重，尤其是伴随肿胀和皮肤发红，就应引起警惕，尽早就医检查。
2. 胸痛和呼吸困难
血栓如果脱落并进入肺部，可能会引发肺栓塞。肺栓塞会阻塞肺部血管，导致急性缺氧，严重时可能危及生命。肺栓塞的典型症状包括突然的胸痛、呼吸急促、心跳加快和咳嗽，有时还会咳出带血的痰。
这种胸痛常常与呼吸有关，呼吸时疼痛感会加剧。很多人会将这种症状误认为是心脏问题、肋间神经痛或其他肺部疾病，因此容易忽视。如果出现类似症状，尤其是有血栓形成高危因素的人群，应立即就医。
3. 头晕、头痛
动脉血栓如果发生在大脑血管中，可能导致脑血栓。脑血栓会影响大脑的正常供血，引发头晕、头痛、视力模糊、语言困难、面部或肢体麻木等症状。头晕和头痛是血栓形成时最容易被忽视的症状之一，因为这些症状可以由多种原因引起，例如感冒、劳累、精神压力等。
然而，如果头痛呈持续性或剧烈性，伴随其他神经系统症状，例如肢体无力或一侧肢体麻木，应该引起高度警惕。这可能是脑血栓的早期信号，需要立即就医检查。
4. 皮肤颜色异常
血栓的形成可能会导致血液循环受阻，从而引起皮肤颜色的变化。例如，下肢深静脉血栓可能导致患肢皮肤呈现紫红色或蓝色，并伴有明显的肿胀和压痛感。如果血栓发生在浅表静脉，局部皮肤还可能出现发红、发热的现象。
许多人可能将皮肤颜色的异常变化误认为是外伤或皮肤病，没有意识到这可能是血栓的警示信号。实际上，如果皮肤的颜色变化伴随肢体的疼痛和肿胀，应及时到医院就诊，以明确病因。
四、如何预防血栓？
预防血栓的关键在于保持血液流动顺畅，避免血液过度凝结。以下是一些预防血栓的有效措施：
1. 保持适度运动：定期运动可以促进血液循环，减少血栓的形成风险。尤其是长时间坐着或站立的人，应该每隔一小时活动一下，伸展四肢，避免血液淤积。
2. 控制饮食：多摄入富含纤维、维生素和矿物质的食物，减少高脂肪、高胆固醇的饮食，以降低动脉粥样硬化和血栓形成的风险。
3. 戒烟限酒：吸烟会损伤血管内壁，促进血栓形成，因此戒烟是预防血栓的重要措施。同时，过量饮酒也会增加血栓的风险，应该适度饮酒。
4. 定期体检：高血压、高血脂和糖尿病是血栓的高危因素，应定期检查血压、血脂和血糖水平，及时发现和控制相关疾病。
5. 合理用药：对于有血栓高危因素的人群，如术后患者、孕妇、长期卧床者等，医生可能会建议服用抗凝药物来预防血栓。但必须在医生指导下服药，避免自行用药。
血栓虽然危险，但在早期通常会有一些症状表现出来。如果能够及时识别这些症状，采取有效的预防措施，可以大大降低血栓带来的健康风险。腿部肿胀和疼痛、胸痛和呼吸困难、头晕头痛、皮肤颜色异常是血栓初期常见的四个不适症状，大家应提高警惕，及时就医，以保障健康。
展开阅读全文电商人必备：阿里3大营销模型：AIPL、FAST、GROW
在互联网时代的精细化运营中，企业面临的挑战是如何在存量市场中实现可持续的增长。 阿里作为精细化运营的领头羊，提出了AIPL、FAST和GROW三大营销模型，为企业提供关键的战略指导。 AIPL模型是品牌人群资产定量化的核心，它将用户旅程划分为四个阶段：A（Awareness）代表品牌认知人群，通过广告曝光和搜索行为；I（Interest）关注品牌兴趣人群，包括点击广告、互动和产品浏览；P（Purchase）是购买人群，涉及实际购买行为；L（Loyalty）代表忠诚人群，表现为复购、评论和分享。 这个模型帮助企业明确目标人群，优化营销策略。 FAST模型则从数量和质量两个维度评估运营健康度，包括消费者总量（F）、加深率（A）、超级用户数（S）和活跃度（T）。 F指标关注可运营人群数量，A衡量转化效率，S代表高价值用户，T则关注用户活跃状态。 FAST帮助品牌全面衡量和提升营销效果，确保长期的品牌价值维护。 GROW模型针对大快消行业的增长问题，提出四个关键决策因子：渗透力（Gain）、复购力（Retain）、价格力（Boost）和延伸力（Widen）。 每个行业根据自身特性，如母婴的渗透力强，美妆的价格力突出，而个护则均衡发展。 GROW模型帮助企业找准增长方向，提升品类增长效率。 大数据在这些模型中扮演着核心角色，通过数据洞察行业趋势，帮助企业做出更精准的决策。 关注数据驱动的DT学说，将助力企业在数字化时代把握增长的脉搏。
最全的数据分析入门必备知识
在学习数据分析的初阶，许多人往往感到茫然无措，往往是因为基础知识的缺乏，或者是对数据分析的目的性不够明确。 成功的数据分析，其实是需要有策略和技巧的。 以某电商双十一大促活动为例，活动结束后，小王被要求分析活动效果。 他收集数据、处理数据、建立模型、制作报表，最终得出UV上涨50%、订单增长40%、销售额提高45%等结论。 但这种行为算不算真正的数据分析？答案是否定的，因为小王并没有确定分析的目的，只是单纯地统计了数据。 数据分析的核心在于目的性。 目的决定了分析的方向、数据的来源、使用的分析方法。 通常，数据分析的目的有两个：明确问题和解决问题。 分析步骤包括：明确分析目的，提出问题；数据采集，获取原始数据；数据处理，清洗、分组、检索等；数据探索，发现新特征；分析数据，利用分类、聚合等算法；最后，得到可视化结果，用图表等直观表达。 数据分析本质是发现问题、分析问题、解决问题。 它不仅是一项技术，也是一个庞大的理论体系，涉及大数据、机器学习、统计学等领域。 初学者可能会感到迷茫，其实只需掌握“道、法、器”三个核心概念：业务思想、方法论、工具。 “道”指的是业务理解，数据分析不仅仅是取数、用数，首先需要理解业务流程、市场环境。 推荐《商务与经济统计》作为入门读物。 “法”指的是分析方法，如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等。 《谁说菜鸟不会数据分析》可以作为入门指导。 “器”指的是工具，包括数据库、Excel、Python/R语言、数据分析与可视化工具等。 对于数据库，掌握SQL即可；Excel是必备工具，需要掌握进阶操作；Python/R语言则推荐Python，因其简洁、强大、全面。 数据分析常用方法包括PEST分析、SWOT分析、5W2H分析、7C罗盘模型和海盗指标法AARRR等。 BI建设与数据分析相关的优质资料推荐，包括策略模型、用户增长模型等。
培育超级用户，必备用户全生命周期（CLV）方法论+RFM模型
在全域运营时代，企业必须加强私域生态建设，对用户实施精细化运营，以提高用户留存率和复购率，将首单用户转化为复购用户，并培养出“意见领袖”，以影响更多人购买商品。 这需要围绕用户全生命周期制定运营策略。 我们可以根据用户全生命周期（CLV）方法论和RFM模型，对用户进行更细致的分层，实施不同策略的运营。 运用用户全生命周期（CLV）方法论分层的主要目的是对用户进行智能化运营；运用RFM模型分层则更倾向于培育超级用户。 一、智能化运营智能化运营的主要目的是为了盘活存量用户，促进用户转化和复购，提升单个用户价值。 要实现智能化运营，需要具备三个要素：数据驱动、精细化运营和自动化机制化的运营方式。 具体来说，需要明确五个问题：01确认运营的对象是谁；02明确通过哪种方式触达客户；03精准控制在什么时机去触发；04发什么内容：A/B测试；05复盘结果，实现真正的数据驱动。 二、精细化运营私域流量，打造超级用户超级用户的购买力已被多次验证，是品牌GMV的重要增长点，因此成为所有品牌私域运营的重中之重。 想要打造超级用户，主要有三个分析思路：01梳理清楚自己的会员体系，明确各用户行为与会员体系的关系；02通过「四象限模型」区分用户相关属性，核心定位超级用户行为和状态特征；03根据RFM模型分层用户，对不同层级用户采用不同运营策略。
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