SaaS营销数据分析_思维框架
SaaS营销数据分析_思维框架
1、好的指标
1）可比：好的指标具有可比性
2）简单：好的指标是简单易懂的
3）比率：好的指标通常是一个比率
2、注意区别五组不同的指标
1）定性指标VS量化指标
2）探索性指标VS报告性指标
3）先见性指标VS后见性指标
4）相关性指标VS可付诸行动指标
3、指标的分层
1）北极星指标（核心指标）
2）一级指标——衡量公司战略和目标
3）二级指标——一级指标的路径
4）三级指标——二级指标的路径
4、从基本数据中寻找增长发力点
1）构建全链漏斗增长模型
2）分析历史趋势
3）按获客渠道分解
4）了解用户基本属性特征
5）了解用户基本活跃度
6）采取相应行动：优势增强
劣势修补
5、梳理用户路径
1）梳理核心路径
——从北极星指标触发，构建转化漏斗
——转化漏斗一般是设定的用户主路径
2）细化核心路径
——核心路径中加入更多的漏斗步骤
——理想形态是拆到不能细化为止
3）加入其他重要路径
——描绘主漏斗之外的重要用户行为路径
——梳理重要的产品功能和业务逻辑
——找到路径之间的关系
4）产出：用户行为路径图
6、数据分析流程
1）数据获取
——数据可以以文件形式进行下载
——数据可以通过服务器访问日志查看
——数据可以通过交互界面访问
——数据可以通过应用程序接口（API）访问
——数据可以通过技术抓取手段获得
2）数据清洗
3）数据分析
——画像分群：聚合符合某种特定行为/画像的用户，聚类分析
——趋势维度：实时快速了解多维度趋势，便于进行产品、市场迅速迭代
——漏斗观察：按照已知转化路径，分析每一步骤转化情况
——行为轨迹：探索性了解谋组用户的行为轨迹
——留存分析：了解行为/行为组与回访之间的关联
——A/B测试：对比不同设计对结果的影响
——优化建模：建立预测模型优化商业结果
4）验证发现：警惕三种谬误
——虚假相关
——因果倒置
——沉默数据
5）可视化：多维表格
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