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[seo推广效果分析的常用指标]6大常用数据分析模型详解,做分析不再没思路

作者:jcmp      发布时间:2021-04-21      浏览量:0
在进行数据分析过程中,我们通常需

在进行数据分析过程中,我们通常需要使用各种模型来证明自己的分析观点,使自己的结论更具备说服力,同时也让自己的论证思路更具备逻辑性和条理性。

今天老李就给罗列了6个常用的数据分析模型,并附上实际的案例讲解以及分析模板,希望能让大家快速掌握这些模型和方法!

话不多说,上干货!

1、RFM模型

RFM 分析是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用的客户分析方法,发现客户数据中有三个神奇的要素:

最近一次消费时间(R):客户距离最近的一次采购时间的间隔。

最近一段时间内消费频次(F):指客户在限定的期间内所购买的次数。

最近一段时间内消费金额(M):客户的消费能力,通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。

这三个要素构成了数据分析最好的指标,RFM 分析也就是通过这个三个关键指标对客户进行观察和分类,针对不同的特征的客户进行相应的营销策略,如下图所示:

案例讲解: 已知某公司销售信息,分析该公司客户消费能力,并将其分类进行营销。

分析思路:

1)获取R、F、M 3 个关键指标。

2)根据实际业务情况,设置并求出阈值,可以是平均值、中位数,示例使用R、F、M三个指标的平均值。

3)将三个指标R、F、M进行特征向量化,对于M、F,如果客户消费金额和频率高于阈值,计为1,否则计为0;对于R则相反。

4)根据特征向量将客户分类。

利用FineBI制作

结论: 客户类型中占比最多的是一般发展客户(最近购买过,但频率和金额都不大),应向该客户推送公司主营业务,通过宣传推广让产品信息送达客户手中。

其次占比较多的是一般挽留客户(很长时间未买,购买的频率和金额较少),应该面向该部分人群推出促销活动,拉动消费的积极性

此外还可计算 各地区客户消费能力与消费流失情况, 由于M、F 为正向指标,则用M、F作为横纵轴代表客户消费的能力,值越大表示消费能力越高

R为负向指标,则代表消费流失情况,图形越大表示最近消费距今时间越长,流失越严重。

结论: 成都和北京地区客户消费金额较大,但客户流失情况比较严重,需要重点关注。武汉、沈阳地区客户以小额消费为主,但消费次数多。

2、帕累托分析

帕累托分析法又称ABC 分类法,平常也称之为「80 对 20」规则,常用于商品的库存管理分析中。

把产品或业务分为A、B、 C三类,用于分清业务的重点和非重点,反映出每类产品的价值对库存、销售、成本等总价值的影响,从而实现差异化策略和管理。

案例讲解:已知不同品类商品的销售额信息,需分析商品销售量情况有重点的管理商品。

分析思路:

1)计算不同品类商品累计销售额及其占比,

2)按照累计销售占比将品类分成几类,将品类按照累计销售额占比:0-70% 1类;70%-90% 2类;90%-100% 3类

3、购物篮分析

大家应该都听过这样一个经典案例:超市里经常会把婴儿的尿不湿和啤酒放在一起售卖,原因是经过数据分析发现,买尿不湿的家长以父亲居多,如果他们在买尿不湿的同时看到了啤酒,将有很大的概率购买,从而提高啤酒的销售量。

这种通过研究用户消费数据,将不同商品之间进行关联,并挖掘二者之间联系的分析方法,就叫做商品关联分析法,即购物篮分析,通过「支持度」、「置信度」、「提升度」三个指标判断商品见的关联。

支持度: 是指A商品和B商品同时被购买的概率,或者说某个商品组合的购买次数占总商品购买次数的比例。支持度说明了这条规则在所有事务中有多大的代表性,显然支持度越大,关联规则越重要。

比如今天共有10笔订单,其中同时购买牛奶和面包的次数是6次,那么牛奶+面包组合的支持度就是6/10=60%

置信度: 指购买A之后又购买B的条件概率,简单说就是因为购买了A所以购买了B的概率

比如今天共有10笔订单,其中购买A的次数是8,同时购买A和B的次数是6,则其置信度是6/8=75%

提升度 :先购买A对购买B的提升作用,用来判断商品组合方式是否具有实际价值,是看组合商品被购买的次数是否高于单独商品的购买次数,大于1说明该组合方式有效,小于1则说明无效。

比如今天共有10笔订单,购买A的次数是8,购买B的次数是6,购买A+B的次数是6,那么提升度是0.6/(0.8*0.6)>1,因此A+B的组合方式是有效的

4、波士顿矩阵