行业常见数据分析方法和专题分析
1行业分析方法
方法 | 具体说明 | 使用场景 |
企业行业产品分析、产品竞品分析 | ||
PEST | PEST 为一种企业所处宏观环境分析模型,所谓PEST即 Political〔政治〕, Economic〔经济〕, Social〔社会〕 and Technology〔科技〕。 | 行业、企业宏观环境分析 |
SWOT | 代表分析企业或产品自身存在的优势〔strengths〕、劣势〔weakness〕、时机〔opportunity〕和威胁〔threats〕。 | 行业调研、产品竞品调分析 |
波特五力图 | 竞争的规则都包括在五种竞争力量。这五种竞争力就是企业间的直接竞争、潜在新竞争者的进入、潜在替代品的开发、供给商的议价能力、购置者的议价能力。这五种竞争力量决定了企业的盈利能力和水平。 | 企业战略、竞品分析中如何选择竞品。互联网产品的竞品分析主要有直接竞争、间接竞争、潜在竞争的产品。 |
产品生命周期 | 如何做数据分析 引入、成长、成熟、衰退 | 判断产品不同阶段采用不同的运营策略 |
产品运营 | ||
用户行为认知 | 认知——熟悉——试用——使用——忠诚 | 产品运营推广思路 |
4P | 产品product、价格price、促销promotion、渠道place | 产品市场营销、运营推广考虑的因素 |
逻辑思维培养 | ||
金字塔原理 | 麦肯锡推崇的方法,将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开场,并逐步向下扩展。 | 分析解决问题逻辑思路 |
产品需求分析 | ||
马斯洛需求 | 生理需求、平安需求、社会需求、尊重需求、自我实现需求 | 产品定位或者市场营销时考虑 |
七宗罪 | 天主教教义中的七种罪过,提醒了人类原始的本能欲望,分别是傲慢、妒忌、暴怒、懒惰、贪婪、淫欲和贪食。 | 需求深度理解和挖掘 理解人性便于在产品活动运营过程中设计情节,提升活动效果 |
用户满意度卡诺KANO模型 | 以作者本人名字命名 兴奋性功能:用户意想不到的,如果不提供此需求,用户满意度不会降低,但当提供此需求,用户满意度会有很大提升; 期望型功能:当提供此需求,用户满意度会提升,当不提供此需求,用户满意度会降低; 根底性功能:当优化此需求,用户满意度不会提升,当不提供此需求,用户满意度会大幅降低; 无差异型功能:无论提供或不提供此需求,用户满意度都不会有改变,用户根本不在意; 反向型功能:用户根本都没有此需求,提供后用户满意度反而会下降; | 资源有限,需求评估优先级 |
Fogg行为 | 为了让用户的*个行为发生,产品需要具备三个特性:行为动机、执行能力和触发机制。为了让一个行为发生,用户首先需要足够的动机和鼓励,然后得有执行动作的能力。用户具有充分的动机和足够的能力来执行的话,当触发机制出现的时候,操作就会自然而然地出现。 | 产品设计,交互设计,用户体验设计 |
数据分析〔下文有更详细分析〕 | ||
漏斗模型 | 简单来说,漏斗模型就是通过产品每一个设计步骤的数据反响得出产品的运行情况,然后通过各阶段的具体分析改善产品的设计,提升产品的用户体验。 | 电商业务流程转化、营销推广转化 |
波士顿矩阵 | 金牛:在低增长市场上具有相对高的市场份额的业务将产生安康的现金流,它们能用于向其他方面提供资金,开展业务。 瘦狗:在低增长市场是具有相对低的市场份额的业务经常是中等现金流的使用者。由于其虚弱的竞争地位,它们将成为现金的陷阱。 明星:在高增长市场上具有相对高的市场份额通常需要大量的现金以维持增长,但具有较强的市场地位并将产生较高的报告利润,它们有可能处在现金平衡状态。 问题:在迅速增长的市场上具有相对较低市场份额的业务需要大量的现金流入,以便为增长筹措资金。 | 产品or业务投资组合 |
工程管理 | ||
PDCA | Plan(方案)、Do(执行)、Check(检查)和Action(行动) | 工程管理 |
SMART | 目标必须是具体明确的〔Specific〕 、可衡量的 ( Measureable ) 、可到达的 ( Attainable )、 目标必须和其它目标有相关性〔Relevement〕 、具有明确的截止期限〔Time-based〕 | 工程管理、目标管理 |
5W2H | When who where what why how how huch | 活动筹划、工程管理 |
ABC | 分等级管理,理念类似与2/8原则 | 客户关系管理、库存管理 |
2行业调研主要途径
1.宏观经济数据
2.统计局统计、年鉴
3.行业的协会
4.行业的主要
5.第三方咨询的数据
6.问卷调查
7.本公司的市场财务信息
网络常见查询方法:
●百度包括百度搜索和文库容
●搜狗搜索
●第三方公司:艾瑞咨询、尼尔森、易观智库
●百度指数、微博指数
●移动应用:talkingdata 、友盟
●关于数据来源有一个大数据导航推荐hao.199it./
3数据常见分析方法
建立在小蚊子根底上的整理和思考。原文见:
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数据分析两大根底:指标和维度,在我看来就是分析问题时确定可考核量化指标。维度就是多指标组合分析。如同指标就是一个个积木,积木越细化越多样越好,选择不同维度将指标组合如同积木组合图案,每一个图案都代表一个画像,重点是分析维度最后得出的结论是有重要意义的,对决策有参考价值。
1、指标〔两大思维之一:拆分〕
指标,用于衡量事物开展程度的单位或方法,它还有个IT上常用的名字,也就是度量。例如:人口数、GDP、收入、用户数、利润率、留存率、覆盖率等。很多公司都有自己的KPI指标体系,就是通过几个关键指标来衡量公司业务运营情况的好坏。
指标需要经过加和、平均等汇总计算方式得到,并且是需要在一定的前提条件进展汇总计算,如时间、地点、围,也就是我们常说的统计口径与围。
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