拼多多全托管代运营好的公司 数据分析必备的基础思维模型之细分思维

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产品详细介绍

细分思维

1.什么是细分

数据分析必备的三个基础思维模型

如果只对比,不细分,不能找到问题的根本原因。

数据分析必备的三个基础思维模型

想要进行多维数据的提取,需要按

照不同的维度和角度进行单个数据

的划分

这也就是我们常说的钻取、上卷、

切片、切块、旋转

数据分析必备的三个基础思维模型

数据分析必备的三个基础思维模型

2.细分分析的方法

– 拆分法

地区:不同地点、不同省份、不同国家等

时间:不间、时间段拆分,目的是发现数据发展趋势

渠道:不同来源进行拆分,为了发现不同渠道的流量、产品差异性;

用户:用户细分比较常见,目的是寻找有价值、有潜力、购买力强的客户;

组成:比如搜索由搜索词组成,可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生,可以分拆不同的店铺

– 交叉法

利用了不同维度的交叉,通过横向维度和纵向维度的组合,类似于OLAP中的数据立方体,从而实现数据的扩展。

数据分析必备的三个基础思维模型

3. 细分的模型

– 转化漏斗模型(拆分法)

Zui常见的是把Zui终的转化设置为某种目的的实现,Zui典型的就是完成交易。

漏斗的每一层,都有一定的容量:漏斗越往下,容量越小;而层与层之间的比例,就是转化率。

要提高Zui终的收入,就是把每一层的容量都扩大,或者把下钻的转化率给提高。

数据分析必备的三个基础思维模型

– RFM模型(交叉法)

1)人群划分

基础属性:如性别、年龄、地域;

兴趣属性:如媒体偏好、交易行为;

自定义属性:基于行业的特征定义的属性

2)明确指标

通过客户名称、消费时间、消费金额来处理出上次交易间隔R、交易频率F、交易金额M三个原始字段

数据分析必备的三个基础思维模型

3)切分指标

等宽:如平均值;

等频:如频率;

等类:如聚类;

4)用户分类

将客户细分为八个类别,以便于我们针对客户类型提供不同的服务和对应的措施

数据分析必备的三个基础思维模型


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成立日期2016年06月16日
法定代表人罗淑莉
注册资本100
主营产品拼多多代运营
经营范围技术开发、技术服务、成果转让:网络技术、计算机软硬件、物联网技术、信息技术、电子商务技术;服务:网页设计、企业管理咨询、成年人的非文化教育培训(涉及前置审批项目除外);批发、零售:服装、服饰、箱包、电子产品、办公用品、日用百货、化妆品(除分装)。
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