8个经典数据分析模型

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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。

那老李研究数据分析也很多年了，今天特意为大家整理出了8大常用数据分析模型，帮助大家快速提高数据分析能力。

1、AARRR模型

AARRR增长模型出自于增长黑客，又称海盗模型，即获客、激活、留存、变现、传播推荐。

▶获取用户（Acquisition）、提高活跃度（Activation）、提高留存率（Retention）、获取收入（Revenue）、用户推荐（Refer），这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。

▶获取用户（Acquisition）：通过一定的方式让产品在一些渠道上面得到展现，并使看到展现的用户转化成产品用户。

▶提高活跃度（Activation）：提高产品的使用粘性，提升用户使用产品的深度。

▶提高留存率（Retention）：如何让用户不断地使用我们的产品，减少用户的流失，提升用户粘性。让用户无法离开产品。

▶获取收入（Revenue）：通过一些手段和渠道从用户那里获取收益。

用户推荐（Refer）：通过提升产品的竞争力，使用户给他的朋友推荐我们的产品。

▆用户推荐（Refer）的数据指标：分享率、分享次数、K-Factor (病毒传播指标)、 NPS。

RARRA模型

AARRR最开始关注的是如何获取用户，所以AARRR关注的首要指标是获客用户数，而RARRA通过最重要的指标来关注增长：用户留存。

RARRA的数据模型，本质上是在AARRR的基础上进行顺序调整得到，以满足日益获客成本所带来的压力成本。RARRA模型相比与AARRR可以使得获客成本更低。

▶用户留存Retention：如何让用户不断地使用我们的产品，减少用户的流失，提升用户粘性。让用户无法离开产品。

▶用户激活Activation：提高产品的使用粘性，提升用户使用产品的深度。

▶用户推荐Referral：通过提升产品的竞争力，使用户给他的朋友推荐我们的产品。

▶商业变现Revenue：通过一些手段和渠道从用户那里获取收益。

▶用户拉新Acquisition：通过一定的方式让产品在一些渠道上面得到展现，并使看到展现的用户转化成产品用户。

▆用户推荐数据指标：分享率、分享次数、K-Factor (病毒传播指标)、 NPS。

2、转化漏斗模型

转化漏斗模型，主要是通过转化率分析整个业务流程中的转化和流失情况。通过转化数据，对每个环节的流失用户再进行精准营销。举个例子：一个手机公司同时在抖音和小红书投放了广告，通过转化漏斗发现小红书带来的最终购买比较低，那么此时就找到了解决问题的抓手，可以就提高小红书渠道的转化去做优化。

漏斗模型

即用户行为路径所要经过的核心流程步骤，用户在流程的走向过程中会逐渐的减少。关于漏斗模型，本质是分解和量化，从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节，相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体转化率的目的，整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。

可以通过这种分解和量化的形式，将问题进行不断的拆解，最后通过量化的形式来辅助达成目标，或者针对异常的步骤进行调优，最终达到总目标。它可以广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中，称之为转化漏斗；也可以用于产品、服务销售，称之为销售漏斗。

3、RFM模型

RFM模型

衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，是电商运营所比知的分析模型。

▶R（Recency）代表最近一次消费。
理论上来说,上一次消费时间越近的客户是越优质的客户,该部分客户与店铺的关系更加紧密,更加容易触达;距离当前上一次消费越远的客户,越有流失的风险。

▶
F（Frequency）代表消费频率。可以说最常购买的客户,是满意度最高的客户,也是忠诚度较高的客户。提升客户的购买频率意味着提高客户终身价值的贡献。

▶M（Monetary）代表消费金额。 消费金额是客户贡献的最直接的体现,我们所做的所有运营活动都是为了提升客户的消费金额。

4、波士顿矩阵

波士顿矩阵主要是通过销售增长率（反映市场引力的指标）和市场占有率（反映企业实力的指标）两个指标来对公司的产品进行四象限分类，得出每一个产品所处的时期和特征，便于确定公司整体产品布局，合理投资。

波士顿矩阵模型

波士顿矩阵其实是利用二维四象限将产品分成了明星、金牛、瘦狗和问题四种类型。在电商运营中波士顿也具有很大的指导意义,我们可以根据波士顿矩阵的方式制定平台的产品矩阵:流量款、利润款、形象款,让商城的产品更符合交易逻辑。

5、购物篮分析

购物篮分析是通过研究用户消费数据，将不同商品进行关联，并挖掘二者之间的联系。举个营销学上经典的“啤酒+尿布”案例，超市在统计数据的时候发现一般买尿布的男性顾客也会买啤酒，因此在尿布购物架的旁边放置了各种啤酒。果然，两者销量都显著提升。可见，购物篮分析能够找出一些被忽略的关联，帮助进行产品组合，增加销售额。

6、KANO模型

KANO模型和波士顿矩阵有一些类似，都是利用四象限。但前者主要是用来对用户需求分类和排序用的，根据用户需求对用户满意的影响，得出产品性能和用户满意之间的非线性关系，其优先级为「必备型>期望型>兴奋型>无差异」。

比如业务提了8个功能，先做哪一个呢？此时就可以用KANO模型，让业务人员填写满意度问卷，最后将统计结果汇总，得出必备型，也就是痛点功能进行优先满足。

7、ABC分析法

ABC分析法的核心思想就是少数项目贡献了大部分价值。通过统计事务对于目标达成的贡献度，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式。举商品销售的例子来说，男士配饰、运动服饰、儿童服饰、女式皮鞋带来的销售额占总销售额的70%，那这些就属于A类商品，后续可以扩大销售和重点运营。

8、杜邦分析法

杜邦分析法是财务分析常用的模型，主要通过对ROE进行分解，从盈利能力、运营能力和偿债能力三个方面去衡量企业经营业绩。此外也可以与公司所处的行业、公司盈利模式结合起来，帮助投资者了解一家公司的核心竞争力是什么。

九、金字塔模型

可以在做精细化运营，用户分层时使用，比如可以将用户分成：头部用户、中腰部用户、底部用户
；也可以分成：合伙人、付费会员、复购用户、成交用户、浏览用户等等。马斯洛需求层次理论其实也是金字塔模型的一个应用。

十、SWOT模型

十一、用户生命周期模型

用户从接触到平台(APP)到用户流失的整个过程,可以分为:导入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。从平台运营的角度可以将用户的生命周期分成获客区、升值区和流失区,对应着这三个阶段我们的运营核心工作也不尽相同。获客区:推广获客;升值区:成交转化、复购增购、分享裂变;流失区:新品研发、用户导流。

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第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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