想成为数据产品经理，先掌握这些数据分析方法论

一些事 • 6年前扫码分享

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一个优秀的数据产品经理必须要具备各种技能，要了解自己的用户，明晰用户的核心需求，而最重要的是一定要掌握数据分析技能、会用数据分析工具。让我们通过文章来看看：有哪些实用的数据分析方法吧。

产品经理的概念在不断泛化。近些年来，随着互联网行业的发展，越来越多的企业意识到了大数据和精细化运营的重要性，为了更好地挖掘数据的价值，指导业务的优化和发展，数据产品经理应运而生，他们基于数据分析方法发现问题，并提炼关键要素，设计产品来实现商业价值。

虽为产品经理，但要真正解决核心问题，不免要在前期和中期进行大量的数据分析工作，那么，实用的数据分析方法有哪些呢？

一、业务分析类

1.1 杜邦分析法

杜邦分析法目前主要用于财务领域，通过财务比率的关系来分析财务状况，其核心要点是将一个大的问题拆分为更小粒度的指标，以此了解问题出在了哪儿，从而对症下药。

以电商行业为例，GMV（网站成交金额）是考核业绩最直观的指标，当GMV同比或环比出现下滑时候，需要找到影响GMV的因素并逐一拆解。

GMV下降如果是因下单用户减少所造成的，那么是访客数（流量）减少了，还是转化率下降了呢？如果是访客数减少了，那是因为自然流量减少了，还是因为营销流量不足？

如果是自然流量下降的话，可能需要在用户运营和产品运营端发力，如果是营销流量不足，那么可以通过营销活动或者站外引流的形式增加曝光量。

同样，如果是转化率的问题，那么需要对用户进行细分，针对不同阶段的用户采取不同的运营策略，关于用户的部分，这里不做赘述，有兴趣的朋友可以关注后面的文章。

最后，如果是因为客单价不高，那么需要进行定价及促销的方案优化，比如识别具有GMV提升潜力的商品进行定价优化，评估当前促销的ROI，针对选品、力度和促销形式进行优化。同时通过关联商品的推荐或商品套装促销的形式，激发用户购买多件商品，也可以有效提高客单价。

1.2 同比热力图分析法

同比热力图分析法这个名称是我自己造的，其实无非是把各个业务线的同比数据放到一起进行比较，这样能更为直观地了解各个业务的状况。

构建一张同比热力图大致需要三步：

按照杜邦分析法将核心问题进行拆解，这里仍以电商为例，我们将GMV拆成了流量、转化率、商品均价和人均购买量，即GMV=流量*转化率*商品均价*人均购买量；
计算每个业务各项指标的同比数据；
针对每一项指标，对比各业务的同比高低并设定颜色渐变的条件格式，以上图中的转化率同比为例，业务5转化率同比最高，为深橙底色，业务3转化率同比最低且为负值，因此设定为蓝色底色加红色字体。

通过同比热力图的分析，首先，可以通过纵向对比了解业务自身的同比趋势，其次，可以通过横向对比了解自身在同类业务中的位置，此外，还可以综合分析GMV等核心指标变动的原因。

除了电商业务的分析以外，同比热力图同样适用于互联网产品数据指标的监控及分析，该分析方法的关键点在于拆解核心指标，在本文后面的产品运营类方法中将会介绍相关指标的拆解方法。

1.3 类BCG矩阵

BCG矩阵大家都非常熟悉了，以市场占有率和增长率为轴，将坐标系划分为四个象限，用于判断各项业务所处的位置。

这里想讲的并非传统的BCG矩阵，而是BCG矩阵的变阵，或者叫类BCG矩阵。

根据不同的业务场景和业务需求，我们可以将任意两个指标作为坐标轴，从而把各类业务或者用户划分为不同的类型。

比如可以以品牌GMV增长率和占有率构建坐标系，来分析各品牌的状况，从而帮助业务方了解到哪些品牌是未来的明星品牌，可以重点发力，哪些品牌处于弱势且增长匮乏，需要优化品牌内的产品布局。

除此之外，我们还可以根据以下场景构建类BCG矩阵：

分析商品引流能力和转化率：流量份额-转化率
分析商品对毛利/GMV的贡献：毛利率-销售额
基于RFM分析用户的价值：访问频率-消费金额

按照上述方法，大家可以根据需求大开脑洞，按照一定标准对研究对象进行分类分析。

二、用户分析类

2.1 TGI指数

在分析用户时，通常的做法是将目标用户进行分类，然后对比各类用户与总体之间的差异性，TGI指数提供了一个很好的方法，来反映各类用户群体在特定研究范围(如地理区域、人口统计、媒体偏好等)内的强势或弱势。

TGI指数=用户分类中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例*100

比如在分析用户的年龄段时，可以通过TGI指数对比各用户分类与总体在各年龄段的差异，设用户分类1中16-25岁的用户占比为4%，而总体中16-25岁的用户占比为8.3%，那么用户分类1在16-25岁用户中的TGI指数为4%/8.3%=48。依照这一方法，我们可以对各类用户在各年龄段的TGI指数进行对比。

如上图所示，各类目标用户在16-25岁这个年龄段的占比都比总体小（TGI指数<100），其中分类1的用户年龄偏大，因为该类用户在36岁以上各个年龄段的TGI指数都明显高于100，且同时高于其他三类用户。

当前在互联网领域，除了用户实名数据以外，其他用户的画像维度一般都通过建立模型进行判断，因此无法完全保证准确性，但不同于小样本调研，大数据分析是能容忍一定数据误差的，不过，这一切都要建立在对比的基础上。

所以，在分析用户画像时，需要根据场景进行用户分类，并对比各类用户与总体间的差异，这样才能保证分析结果的可信性和适用性，而TGI指数就是很好的对比指标。

2.2 LRFMC模型

RFM模型是客户关系管理中最常用的模型，但这一模型还不够完善，比如对于M(Money)，即消费金额相等的两个用户而言，一个是注册两年的老用户，一个是刚注册的新用户。对于企业来说，这两个用户的类型和价值就完全不同，因此我们需要更全面的模型。

LRFMC模型提供了一个更完整的视角，能更全面地了解一个用户的特征，LRFMC各个维度的释义如下：

L(lifetime)：代表从用户第一次消费算起, 至今的时间，代表了与用户建立关系的时间长度，也反映了用户可能的活跃总时间。

R(Recency)：代表用户最近一次消费至今的时间长度，反映了用户当前的活跃状态。

F(Frequency)：代表用户在一定时间内的消费频率，反映了用户的忠诚度。

M(Monetary)：代表用户在一定时间内的消费金额，反映了用户的购买能力。

C(CostRatio)：代表用户在一定时间内消费的折扣系数，反映了用户对促销的偏好性。

以去哪儿的业务为例，通过LRFMC模型可以综合分析用户的习惯偏好和当前状态，从而指导精准营销方案的实施。