在做数据分析的时候，首先要明确分析的目的和思路。

这里介绍几种数据分析的模型，数据分析模型是套用一些现有的固定思路来进行分析的，熟练掌握这些数据分析模型有利于我们做现状调查和背景分析。

PEST模型常用来分析宏观环境，即从政治（Political）环境、经济（Economic）环境、社会（Social）环境、技术（Technological）环境这4个部分出发，分析影响企业决策、课题选择、背景调查等的宏观因素，在各行各业均有应用。具体如下。

①政治（Political）：国家政策、国家法律法规、当地政府的方针、国内外局势、国际关系等。

②经济（Economic）：经济发展水平、经济政策、国家经济形势、国民生产总值、居民消费水平、居民消费结构、通货膨胀率等。

③社会（Social）：国家或地区的历史文化、风俗习惯、宗教信仰、语言文字、教育水平、审美观念、生活方式等。

④技术（Technological）：国家对该技术的支持程度、申请授权专利、技术的研究程度等。

SWOT模型从优势（Strength）、劣势（Weakness）、机会（Opportunity）、威胁（Threats）4个方面对企业的现状进行分析，同时对未来加以预测。

SWOT是应用矩阵思维的一个模型，通过4个维度之间的有机组合，进行全面、系统的研究分析。

①优势与劣势（SW）：优势与劣势是对企业或某个产品内部环境的分析，从中得知与竞争对手相比存在哪些优势和劣势。正确认识优势与劣势，才能够扬长避短。

②机会与威胁（OT）：机会与威胁是对宏观大环境的分析，可参考PEST模型。对机会要积极争取，对威胁要进行规避，同时也要意识到，威胁本身既是机遇也是挑战。

将这4个维度下的条件逐一列出，运用矩阵思维对这4个方面进行交叉组合，还可以得到SO（优势+机会）、WO（劣势+机会）、ST（优势+威胁）和WT（劣势+威胁）的维度，对组合而成的4个方面也列出相应的内容。

对于自身的优势同时也是机会的部分要放大并加以利用；对于自身的劣势却是机会的部分要改进以迎合机会；对于自身的优势却是威胁的部分不能冒进、要持续监控和跟进；对于自身的劣势同时也是威胁的部分要尽可能地消除。

SWOT模型不仅可用于企业，还可用于对自身的分析，例如竞争一个岗位，就可从优势与劣势、机会与威胁来分析评估。将自身情况套入SWOT模型进行分析得到的结果，由此可以全方位地审时度势，认清自己能力的同时从容地应对外部的挑战。

5W2H模型又叫“七问分析法”，即以5个以W开头的英文单词和2个以H开头的英文单词为引子进行提问，从提问中发现答案的分析方法。其在企业管理中用得较多，此外，还可以进行用户行为分析、营销方案制订等。这7个英文单词如下。

① What：以“什么”为结尾的提问，如要做什么？目的是什么？

② Why：以“为什么”开始的提问，如为什么要做？为什么是这个方案？

③ Who：以人为关键词的提问，如谁来负责？目标受众是谁？

④ When：以时间为关键词的提问，如什么时候开展活动？什么时候活动结束？每一步分别何时开展？

⑤ Where：以地点为关键词的提问，如在哪里（实地/线上）开展活动？渠道有哪些？

⑥ How：具体的实施步骤，越详细越好，如怎么做？如何优化？

⑦ How much：涉及程度的提问，如成本几何？预算多少？配备多少人员？做到什么程度？

会问问题也是一种能力，问问题能帮我们理清思路，查漏补缺。

4P模型是经典的营销分析理论模型，最早于20世纪60年代提出。

4P指的是4个“P”开头的英文单词，即Product（产品）、Price（价格）、Place（渠道）、Promotion（促销）。可以从这4个因素出发进行营销组合，分析产品的现状，调整推广手段。这种分析模型围绕着产品展开，是站在公司层面来说的，因此也是典型的“以产品为中心”的营销战略支撑模型。

①产品（Product）：公司主推何种产品（包括有形/无形的产品），分析时要考虑到产品的内容是什么、有什么特色、性能如何等。

②价格（Price）：该产品的售价，分析时应该考虑该产品的生产成本、售价与竞争对手的价格相比如何及利润空间有多大等因素。

③渠道（Place）：该产品从生产到交付的流程，分析时要考虑产品的承包商、中间的制作环节、后期的流通方式等。

④促销（Promotion）：该产品的宣传和推广方式，包括线上如何宣传、线下如何销售等。

4C模型是1990年美国营销专家罗伯特·劳特朋（Robert F.Lauterborn）教授提出的与4P模型相对应的营销理论模型。4C指的是4个以“C”开头的英文单词，即Consumer（客户）、Cost（成本）、Convenience（便利）、Communication（沟通）。

与4P模型不同的是，4C模型从客户的角度出发，是典型的“以客户为中心”的思维。

①客户（Consumer）：要了解客户的需求，根据客户的需求定制产品。

②成本（Cost）：包含4P模型中的价格（Price），同时还应包含客户的购买成本；从客户的角度出发，研究客户能否在金钱、时间和精力上接受该产品。

③便利（Convenience）：该产品应为客户提供最大程度的便利，如方便支付、方便维护等。

④沟通（Communication）：该产品应该做到能和客户随时随地进行有效沟通，及时听取客户建议和意见以更好地优化产品，如客服系统、收集并处理投诉等。

决策树模型运用逻辑树来分析问题。

决策树又叫“树图”，常用来层层拆解某个问题，直至找到末端原因。

在运用决策树模型时，要首先找到互相独立、不交叉的几个相关因素，再从这几个相关因素逐层推导出第二层相关因素，最后得出末端原因。

第一层相关因素就是决策树的“大树枝”，第二层因素则是“小树枝”，这些树枝构成了整个树图。

决策树模型可以提醒读者不要被眼前的表象所迷惑，要一层一层逐一剖析，找出真正的问题所在。

1：为什么要搭建客户运营分析模型？可以运用SWOT模型指出客户的运营分析模型存在的必要性。

2：怎么搭建，从哪些角度搭建？可以运用逻辑树模型，结合PEST模型，从外部宏观环境和企业内部的储备方面分层思考，如客户价值、客户活跃度、客户流失预警等。

一、数据分析思维

首先学会做基础数据分析并不难，掌握一些必要的知识就能很快上手，学习数据分析的路径如下共三部曲：数据类型的识别、研究方法的选择、结果分析。

(1)数据类型的识别

数据类型是一切研究的基石，也是数据研究思维的最基本且最关键的思维。确认数据的真实准确性后，即完成数据清理后，可对数据类型进行区分，一切数据均可分为两种类型，包括定性数据和定量数据。

·定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据

·定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女

(2)研究方法的选择

数据类型确认后，此时即可理解数据分析方法的选择。像SPSSAU在设计时，区分数据类型的同时，还区分X和Y。比如性别和是否吸烟的关系，X是性别，Y为是否吸烟。X和Y均为定类数据。此时则应该选择“交叉卡方”分析。

第一步即选对研究方法，即数据类型的识别。

第二步即结合研究目的进行分析，常见的研究目的包括：数据基本描述、影响关系研究、差异关系研究及其它关系。

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(3)分析结果

分析基础比较薄弱，可使用SPSSAU进行分析，系统会自动生成指标解读报告。

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二、分析思路模板

研究框架是分析的核心，一般可分为非量表和量表问卷，然后再对照着框架进行分析即可。

量表类问卷最大的特点是：非常多的量表题，而且量表题对应着‘变量’或者‘维度’。便于研究‘变量’间的关系情况。以及可以使用信度、效度、因子分析等方法。

非量表题其最大的特点为大部分为单选题、多选题或者排序填空题等，但很少有出现量表题（是量表题是指类似答项为“非常不同意”，“比较不同意”，“中立”，“比较同意”和“非常同意”之类的问题）更多是使用基本频数分析和交叉分析等，同时使用图形和表格进行多样化展示。

常用的列了九种供参考:

一、公式拆解

所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。

举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解

二、对比分析

对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。

我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。

下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。

三、A/Btest

A/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：

（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了

（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。

（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。

（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。

（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。

（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。

流程图如下：

四、象限分析

通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常与产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。

高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实际受众有些不符。高转化低点击的广告，说明广告内容针对的人群和产品实际受众符合程度较高，但需要优化广告内容，吸引更多人点击。低点击率低转化的广告，可以放弃了。还有经典的RFM模型，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)三个维度分成八个象限。

象限法的优势：

（1）找到问题的共性原因

通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；

（2）建立分组优化策略

针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如RFM客户管理模型中按照象限将客户分为重点发展客户、重点保持客户、一般发展客户、一般保持客户等不同类型。给重点发展客户倾斜更多的资源，比如VIP服务、个性化服务、附加销售等。给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归。

五、帕累托分析

帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。

一般地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。

常见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。

百分比在 70%（含）以内，划分为 A类。百分比在 70~90%（含）以内，划分为 B类。百分比在 90~100%（含）以内，划分为 C类。以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。

ABC分析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类客户。

六、漏斗分析

漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。

上图是经典的营销漏斗，形象展示了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，最终达到提升整体购买转化率的目的。

整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。

还有经典的黑客增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传播。这是产品运营中比较常见的一个模型，结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。

从下面这幅AARRR模型图中，能够比较明显的看出来整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。通过拆解和量化整个用户生命周期各环节，可以进行数据的横向和纵向对比，从而发现对应的问题，最终进行不断的优化迭代。

七、路径分析

用户路径分析追踪用户从某个开始事件直到结束事件的行为路径，即对用户流向进行监测，可以用来衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，其最终目的是达成业务目标，引导用户更高效地完成产品的最优路径，最终促使用户付费。如何进行用户行为路径分析？

（1）计算用户使用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化，通过数据，真实地再现用户从打开APP到离开的整个过程。

（2）查看用户在使用产品时的路径分布情况。例如：在访问了某个电商产品首页的用户后，有多大比例的用户进行了搜索，有多大比例的用户访问了分类页，有多大比例的用户直接访问的商品详情页。

（3）进行路径优化分析。例如：哪条路径是用户最多访问的；走到哪一步时，用户最容易流失。

（4）通过路径识别用户行为特征。例如：分析用户是用完即走的目标导向型，还是无目的浏览型。

（5）对用户进行细分。通常按照APP的使用目的来对用户进行分类。如汽车APP的用户可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行不同访问任务的路径分析，比如意向型的用户，他进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。还有一种方法是利用算法，基于用户所有访问路径进行聚类分析，依据访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。

以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。

用户行为路径图示例：

八、留存分析

用户留存指的是新会员/用户在经过一定时间之后，仍然具有访问、登录、使用或转化等特定属性和行为，留存用户占当时新用户的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分为三类，以登录行为认定的留存为例：

第一种日留存，日留存又可以细分为以下几种：

（1）次日留存率：（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数

（2）第3日留存率：（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

（3）第7日留存率：（第一天新增用户中，第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

（4）第14日留存率：（第一天新增用户中，第14天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

（5）第30日留存率：（第一天新增用户中，第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

第二种周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。

第三种月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。留存率是针对新用户的，其结果是一个矩阵式半面报告（只有一半有数据），每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。正常情况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。下面以月留存为例生成的月用户留存曲线：

九、聚类分析

聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。其中，用户分类是最常见的情况。

常见的聚类方法有不少，比如K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。以最为常见的K-means为例，如下图：

可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。

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