轉自：浪尖聊大數據
大家在工作中是不是經常要做各種分析，但又常常遇到無從下手，抓不住重點，搞不清關鍵資料的情況。俗話說“工欲善其事，必先利其器。”一個好用的資料分析模型，能給我們提供一種視角和思維框架，從而幫我們理清分析邏輯，提高分析準確性。
今天特意為大家整理出了8大常用資料分析模型，幫助大家快速提高資料分析能力。
1、AARRR模型
AARRR模型又叫海盜模型，這個模型把實現使用者增長拆分成了 5 個指標：獲客、啟用、留存、收益、傳播。分別對應“使用者如何找到我們？”、“使用者的首次體驗如何？”、“使用者會回來嗎？”、“如何賺到更多的錢？”、“使用者會轉介紹，告訴其他人嗎？”這五個問題。大家在做使用者增長的時候可以透過指標資料問自己對應的問題，找到轉化低的環節進行最佳化。只有找到合適的渠道，在合適的時間，把合適的產品，推給合適的使用者，才能實現精準的使用者增長。
2、轉化漏斗模型
轉化漏斗模型，主要是透過轉化率分析整個業務流程中的轉化和流失情況。透過轉化資料，對每個環節的流失使用者再進行精準營銷。舉個例子：一個手機公司同時在抖音和小紅書投放了廣告，透過轉化漏斗發現小紅書帶來的最終購買比較低，那麼此時就找到了解決問題的抓手，可以就提高小紅書渠道的轉化去做最佳化。
3、RFM模型
RFM 模型也是一種實用的客戶分析方法，主要是透過對R（最近一次消費時間）、F（最近一段時間內消費頻次）以及M（最近一段時間內消費金額）這三個關鍵指標對客戶進行觀察和分類，從而得出每類細分使用者的價值，根據不同的使用者價值去做不同的營銷動作。這個模型對於實現精準營銷和節約成本有很大作用。
4、波士頓矩陣
波士頓矩陣主要是透過銷售增長率（反映市場引力的指標）和市場佔有率（反映企業實力的指標）兩個指標來對公司的產品進行四象限分類，得出每一個產品所處的時期和特徵，便於確定公司整體產品佈局，合理投資。
5、購物籃分析
購物籃分析是透過研究使用者消費資料，將不同商品進行關聯，並挖掘二者之間的聯絡。舉個營銷學上經典的“啤酒+尿布”案例，超市在統計資料的時候發現一般買尿布的男性顧客也會買啤酒，因此在尿布購物架的旁邊放置了各種啤酒。果然，兩者銷量都顯著提升。可見，購物籃分析能夠找出一些被忽略的關聯，幫助進行產品組合，增加銷售額。
6、KANO模型
KANO模型和波士頓矩陣有一些類似，都是利用四象限。但前者主要是用來對使用者需求分類和排序用的，根據使用者需求對使用者滿意的影響，得出產品效能和使用者滿意之間的非線性關係，其優先順序為「必備型>期望型>興奮型>無差異」。
比如業務提了8個功能，先做哪一個呢？此時就可以用KANO模型，讓業務人員填寫滿意度問卷，最後將統計結果彙總，得出必備型，也就是痛點功能進行優先滿足。
7、ABC分析法
ABC分析法的核心思想就是少數專案貢獻了大部分價值。透過統計事務對於目標達成的貢獻度，進行分類排隊，分清重點和一般，從而有區別地確定管理方式。舉商品銷售的例子來說，男士配飾、運動服飾、兒童服飾、女式皮鞋帶來的銷售額佔總銷售額的70%，那這些就屬於A類商品，後續可以擴大銷售和重點運營。
8、杜邦分析法
杜邦分析法是財務分析常用的模型，主要透過對ROE進行分解，從盈利能力、運營能力和償債能力三個方面去衡量企業經營業績。此外也可以與公司所處的行業、公司盈利模式結合起來，幫助投資者瞭解一家公司的核心競爭力是什麼。
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