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数据分析八大模型:同期群模型
2022-02-09 11:24:33

大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。

今天继续来谈数据分析八大模型系列。今天分享的,是一个原理很简单,但是应用很广泛的模型:同期群模型。在商品分析、用户分析、渠道分析上,都用得着哦。

一、同期群的原理

同期群分析原理很简单:种豆子。怎么区分哪一种豆子很好?最简单的方法,就是分好群体(所谓的“群”)一起种下去(所谓的“同期”)然后观察哪一个长得更快。

为了达到这个目的,我们需要:

  • 选择比较对象,按条件分好类

  • 选择合适的比较指标。

  • 从一个时间节点开始观察。

  • 对比指标差异,找出优质/劣质群体

还拿种豆子举例,同期群的做法如下:

这个思路非常简单,因此在工作中应用得非常普遍,还衍生出很多其他名字。

二、商品同期群:商品LTV模型

商品分析中的同期群模型,也被称为商品LTV模型。

做法如下:

  • 设定商品等级(A、B、C级)

  • 从商品上市时,开始观察

  • 观察商品上市后销量/利润走势

  • 对比每个等级商品,是否达成该商品平均水平

  • 如表现优于平均,则重点关注缺货问题,保障供给

  • 如表现劣于平均,则重点关注积压问题,减少库存

这个模型非常好用!因为很多商品,从上市开始,天生是有生命周期走势的。通过同期群分析,不但可以模拟这个走势,而且可以为每个级别的商品定出合理的LTV范围,从而及早发现商品销售是否达成预期。从而进一步地控制库存情况,实现利润最大化(如下图)。


图片

不止商品分析,用户分析也能用得上。

三、用户同期群:用户留存率模型

用户同期群分析,也被称为用户留存率模型。

做法如下:

  • 设定用户分群(一般按注册时间or注册渠道)。

  • 从注册时间开始,观察每X天后,该批次用户的留存率。

  • 拟合整体走势,预判X天后,该批次用户留存数量。

  • 找到留存下降最明显节点,判断是否进一步深入分析。

(如下图)


图片

因为大部分APP都只能满足用户部分需求,因此用户的留存,总是慢慢减少。如果发现某些节点,用户留存明显下降,则说明这些节点出现问题,需要进一步分析。同时,基于同期群数据,可以拟合出预计留存用户数量,就能为运营筹划服务用户资源,提供数据支持(如下图)。

四、用户同期群:用户LTV模型

如果在预测用户留存率的时候,同步计算用户预计产生的价值,则可以计算出用户LTV。具体做法如下:

  • 用前文方法,先算出用户留存数值

  • 计算每阶段,用户付费率、付费金额

  • 用户总价值=留存用户*付费率*付费金额

注意,这样计算出的LTV,实际上指的是:特定时间内,用户产生的价值。并非严格意义上的全生命周期价值。不过,考虑到企业做经营计划,也是以年/季度为时间单位做的,所以只考核用户在3个月/6个月/12个月内产生的价值,也差不多了。

注意!不同业务场景下,用户付费形态会不同,因此对LTV计算会有影响。

常见的情况,如:

  • 理想状态:用户每个月按固定金额,比例付钱(月租型业务)

  • 前低后高:越忠诚的用户,买得越多,付费越高(粉丝型业务)

  • 前高后低:初期吸引用户大量付费,后边不管了(收割型业务)

对应的数据,可能如下图所示。计算用户LTV的时候,得关注付费形态。如果只是简单地用“平均每月消费”指标,很有可能会用平均值掩盖了真实付费情况,从而误导业务判断。

图片

五、渠道同期群:渠道质量分析模型

如果在用户同期群分析的时候,把分类维度,改成:从XX渠道进来的用户。则可以进一步做出:渠道质量同期群分析。常见的形式如下:

  • 按渠道+投放广告时间,分类用户

  • 关注该渠道+投放时间进入用户,后续X天转化率/付费

  • 计算用户产生的消费,对比渠道投放成本

  • 针对转化好的渠道,考虑追加投放

  • 针对转化差的渠道,消减预算/整改投放措施

(如下图)

图片

六、同期群的不足之处

同期群看起来很好使,是因为它能很充分地暴露问题。但是同期群没有解释问题的能力,为啥某个渠道的质量突然崩了?单靠同期群解释不了,需要其他分析模型来解释。

-END-

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