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  • 数仓中的维度、原子指标、派生指标、衍生指标指标分类、缓慢变化维等的含义
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    2021-07-19 10:52:40

    1 基本概念

    1.1 实体

    从业务角度讲,实体是为了满足分析的需要,抽象出来的概念,从业务中拆分出一个个实体,可以是现实存在的业务对象,如用户,商家,商品,也可以是现实没有的,如虚拟的业务对象,活动,会员等等

    1.2 维度

    维度是度量的基础,用来反映业务的一类属性,这类属性的集合构成一个维度,也可以称为一个实体对象
    在划分数据域、构建总线矩阵时,需要结合对业务过程的分析定义维度。

    1.3 业务过程

    业务过程是指企业的业务活动事件,如下单、支付、退款都是业务过程。通常业务过程是企业活动中的事件,因此业务过程是一个不可拆分的行为事件

    1.4 原子指标

    原子指标是对指标统计口径、具体算法的抽象,等于业务过程(原子的业务动作)+ 统计方式,统计方式通常是做聚合计算。例如,支付(事件)金额(度量),曝光(事件)次数(度量)
    基于某一业务事件行为下的度量,是业务定义中不可再拆分的指标,具有明确业务含义的名词
    原子指标=业务过程(动作)+度量

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    说到数据指标,那可是一堆一堆,比如财务指标、经营指标、绩效指标、人力指标……据统计,一个小型企业有上百个指标,而中、大型企业的指标到达了成千上万,人们进行指标管理的方法五花八门,包括:手动记录、excel管理、ETL工具、或者直接放任自流。当然也有一种先进的指标管理方法,那就是使用系统管理平台把指标管理得井井有条,并且为我所用。

    那么问题来了。如何通过指标管理平台来管理指标?让我们先从企业目前指标管理的问题看起。

    企业指标管理的问题

    我们先简单了解一下指标的定义:指标是一种衡量业务目标的方法,是企业用来描述现有业务或预测未来业务的工具。比如银行业的贷款发放金额,保险行业的保费收入,电信行业的发电量等。企业指标几乎涵盖了企业全部的业务范围。

    一般情况下,指标分为基础指标和合成指标,我们可以理解数据库中的数值型字段是基础指标。合成指标是在基础指标的基础上通过运算得来的,这些运算并不止简单的六则运算,他可以包括复杂的公式,而无论如何,基础指标和合成指标都要进入到指标固化这个大熔炉中进行炼造才能真正派得上用场。

    在企业中,像成本费用利润率这种需要对基本指标进行复杂计算的合成指标比比皆是,指标和指标之间的关系也纷繁复杂。指标的这种复杂性给企业指标管理带来很多“烦恼”,这种烦恼主要体现以下几个方面:

    • 系统庞大,承建厂商众多,指标体系复杂;
    • 分散于各系统的数据,其口径和定义方法各成一派,无法统一;
    • 指标的建设和维护常常依赖于技术人员,出现人员瓶颈;
    • 难以挖掘指标价值。

    指标管理平台的价值

    我们说指标不是简简单单的数值型字段,那么指标管理也不是简简单单的指标命名分组。亿信华辰的指标管理平台是对指标进行统一管理的工具,同时面向业务人员和技术人员,是集指标定义、指标建模、指标数据落地和指标分析于一体的完整的解决方案。

    亿信华辰指标管理平台为打造企业统一指标体系而生,可为数据采集提供采集所需的指标,为数据分析提供业务指标、指标主题等,为数据治理提供相应的指标标准,为元数据管理平台提供相应的业务元数据信息。

    指标管理系统怎么做才能让你的指标发挥最大价值

     

     

    在具体实践应用中,亿信华辰指标管理平台具有如下价值:

    • 抽取业务系统数据,快速建立指标体系;
    • 专为指标而生,集中的指标管理,指标体系一目了然;
    • 业务人员可以自己不断完善指标体系,不被绑架;
    • 强大的指标分析功能,自己发掘指标价值。

    指标管理平台的特性

    在数据驱动的时代,指标的科学管理越来越重要。如何最大程度发挥指标的价值,那就一起来见识下亿信华辰指标管理平台的厉害。

    1、数据据源——全

    除了常用的Oracle、DB2、SQL Server等关系型数据库外,还支持PetaBase、GreenPlum、Netezza等分布式数据库。

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    2、指标定义——易

    摒弃复杂冗长的指标公式定义过程和枯燥的指标定义方法,指标管理平采打用全拖拽式的指标定义方法,步骤简单、界面清晰明了,业务人员轻松驾驭。

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    3、指标固化——燃

    无需进行任何ETL抽取数据处理,指标固化采用全界面的操作方式,并具有详细的固化日志使用户全方位了解数据固化过程。

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    4、分析挖掘——敏

    内置豌豆BI采用极简式操作,业务人员无需学习即刻上手,内置近30种类的图表可满足用户各种分析展示需求;此外:智能图表推荐、钻取联动,筛选过滤、预警推送、查看明细表、分析结果共享等功能可满足用户各类分析挖掘需求。

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    (图表钻取联动)

    小结:

    指标直接反映企业的生产运营状况,为企业决策提供数据支撑。随着国家大数据战略与企业数字化转型的驱动,指标的作用越来越重要,指标管理上的诸多痛点让全企业统一的指标管理成为普遍需求。

    深耕数据领域十余年,亿信华辰凭借丰富的技术经验推出的指标管理平台可以切实解决用户实际需求,真正做到疏通企业数据指标,落地数据管理基础。建设指标管理,发挥指标价值,从选择亿信华辰开始。

    展开全文
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  • 统计综合指标有哪些?

    千次阅读 2020-02-28 13:13:01
    ​ 统计指标按照其反映的内容或其数值表现形式可以分为总量指标、相对指标、平均指标、变异指标。按其所反映总体现象的数量特性的性质不同可分为数量指标和质量指标。 一、总量指标 ​ 总量指标是反映社会经济现象...

    CDA数据分析师 出品

    ​ 统计指标按照其反映的内容或其数值表现形式可以分为总量指标、相对指标、平均指标、变异指标。按其所反映总体现象的数量特性的性质不同可分为数量指标和质量指标。

    一、总量指标

    ​ 总量指标是反映社会经济现象发展的总规模、总水平的综合指标。即数量指标,也称为绝对数。例如国内生产总值**、**人口总数、粮食总产量等。

    1、按反映的时间状况不同分为时期指标和时点指标

    ​ 时期指标:表明现象总体在一段时期内发展过程的总量。它具有可加性、数值大小与时期长短有直接关系、需要连续登记汇总。例如,在某一段时期内的出生人数、死亡人数等。

    ​ 时点指标:表明现象总体在某一时刻(瞬间)的数量状况。它不具有可加性、数值大小与时期长短没有直接关系、由一次性登记调查得到。例如,在某一时点的总人口数。

    2、按反映的总体内容不同分为总体单位总量和总体标志总量

    ​ 总体单位总量:总体所包含的总体单位的数量。

    ​ 总体标志总量:总体单位在某一数量标志上的标志值的总和。

    ​ 只有可加总体能够计算总体单位总量,不可加总体没有总体单位总量;一个总体中只有一个单位总量,但可以有多个标志总量,它们由总体单位的数量标志值汇总而来。

    3、按计量单位不同可分为实物指标、劳动指标和价值指标

    二、相对指标

    ​ 相对指标又称统计相对数,它是两个有相互联系的现象数量的比率,用以反映现象的发展程度、结构、强度,普遍程度或比例关系 。把两个具体数值抽象化,使人们对现象之间所存在的固有联系有较为深刻的认识,相对指标在社会经济领域广泛存在,借助于相对指标对现象进行对比分析,是统计分析的基本方法。

    1、结构相对数

    ​ 它是在资料分组的基础上,以总体总量作为比较标准,求出各组总量占总体总量的比重,来反映总体内部组成情况的综合指标。例如,恩格尔系数。公式如下:
    结 构 相 对 数 = 总 体 部 分 数 值 总 体 全 部 数 值 ∗ 100 % 恩 格 尔 系 数 = 消 费 支 出 中 用 于 食 品 的 支 出 全 部 消 费 支 出 ∗ 100 % 结构相对数=\frac{总体部分数值}{总体全部数值} \ast 100 \% \\ 恩格尔系数=\frac{消费支出中用于食品的支出}{全部消费支出} \ast 100 \% =100%=100%
    ​ 用来分析现象总体的内部构成状况。

    2、比例相对指标

    ​ 它是总体中不同部分数量之比的相对指标,用以分析总体范围内各个局部、各个分组之间的比例关系和协调平衡状况。
    比 例 相 对 数 = 总 体 中 某 一 部 分 数 值 总 体 中 另 一 部 分 数 值 ∗ 100 % 比例相对数=\frac{总体中某一部分数值}{总体中另一部分数值} \ast 100 \% =100%
    ​ 用来反映组与组之间的联系程度或比例关系。

    3、比较相对指标

    ​ 它是不同总体或单位的同类现象数量对比而确定的相对指标,用以说明某一同类现象在同一时间内各单位发展的不平衡程度,以表明同类事物在不同条件下的数量对比关系。
    比 较 相 对 数 = 某 总 体 或 单 位 的 某 一 指 标 另 一 总 体 或 单 位 的 同 一 指 标 ∗ 100 % 比较相对数=\frac{某总体或单位的某一指标}{另一总体或单位的同一指标} \ast 100 \% =100%
    ​ 用来说明现象发展的不均衡程度。

    4、强度相对数

    ​ 它是两个性质不同而有联系的总量指标之间的对比,用来表明某一现象在另一现象中发展的强度、密度和普遍程度。
    强 度 相 对 数 = 某 一 总 量 指 标 数 值 另 一 有 联 系 但 性 质 不 同 的 总 量 指 标 数 值 ∗ 100 % 强度相对数=\frac{某一总量指标数值}{另一有联系但性质不同的总量指标数值} \ast 100 \% =100%
    ​ 不是同类现象指标的对比。

    5、动态相对数

    ​ 它又称***发展速度***,表示同类事物的水平报告期(被研究的时期又称本期、计算期)与基期(作为比较基准的时期)对比发展变化的程度。
    发 展 速 度 = 报 告 期 指 标 数 值 基 期 指 标 数 值 ∗ 100 % 发展速度=\frac{报告期指标数值}{基期指标数值} \ast 100 \% =100%
    ​ 用来反映现象的数量在时间上的变动程度。

    6、计划完成程度相对数

    ​ 用来检查、监督计划执行情况,它以现象在某一段时间内的实际完成数与计划任务数对比,借以观察计划完成程度。
    计 划 完 成 程 度 相 对 数 = 实 际 完 成 数 计 划 完 成 数 ∗ 100 % 计划完成程度相对数=\frac{实际完成数}{计划完成数} \ast 100 \% =100%
    ​ 在上述公式中,分子是根据实际完成情况进行统计而得的数据,分母是下达的计划指标,公式中的分子和分母数值表明计划执行的绝对效果。

    对短期计划完成情况来说,考察计划执行进度情况的公式为:
    计 划 完 成 进 度 = 累 计 至 本 期 止 实 际 完 成 数 全 期 计 划 任 务 数 ∗ 100 % 计划完成进度=\frac{累计至本期止实际完成数}{全期计划任务数} \ast 100 \% =100%
    对长期计划完成情况的检查,有两种方法,分别是累计法和水平法。累计法是指计划指标按计划期内各年的总和规定任务,公式如下:
    计 划 完 成 程 度 = 计 划 期 内 实 际 完 成 累 计 数 计 划 任 务 总 数 ∗ 100 % 提 前 完 成 计 划 时 间 = 计 划 全 部 时 间 − 自 计 划 执 行 日 起 至 累 计 实 际 数 量 已 达 到 计 划 任 务 数 所 需 要 的 时 间 计划完成程度=\frac{计划期内实际完成累计数}{计划任务总数} \ast 100 \%\\ 提前完成计划时间=计划全部时间-自计划执行日起至累计实际数量已达到计划任务数所需要的时间 =100%=
    水平法是指计划指标以计划末期应达到的水平规定。
    计 划 完 成 程 度 = 计 划 末 期 实 际 达 到 的 水 平 计 划 规 定 末 期 应 达 到 的 水 平 ∗ 100 % 提 前 完 成 计 划 时 间 = 计 划 全 部 时 间 − 出 现 连 续 12 个 月 的 实 际 完 成 数 达 到 计 划 任 务 数 所 需 要 的 时 间 计划完成程度=\frac{计划末期实际达到的水平}{计划规定末期应达到的水平} \ast 100 \%\\ 提前完成计划时间=计划全部时间-出现连续12个月的实际完成数达到计划任务数所需要的时间 =100%=12

    三、平均指标

    ​ 平均指标是用以反映社会经济现象总体某一数量标志在一定时间、地点条件下所达到的一般水平的相对指标。平均指标的种类有:算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数和中位数。前三种平均数是根据总体所有标志值计算的所以称为数值平均数,后两种平均数是根据标志值所处的位置确定的,因此称为位置平均数。在一定条件下用下中位数和众数去反映变量数列的一般水平是非常有效的。

    1、算数平均数

    ​ 算术平均数是计算平均指标的最常用方法,它的基本公式形式是总体标志总量除以总体单位总量。在实际工作中,由于资料的不同,算术平均数有两种计算形式:

    ​ 简单算数平均数:适用于总体资料未经分组整理、尚为原始资料的情况。

    简单算数平均数

    ​ 加权算数平均数:适用于总体资料经过分组整理形成变量数列的情况 。

    加权算数平均数

    2、调和平均数

    ​ 在实际工作中,有时由于缺乏总体的单位数资料,而不能直接计算平均数,这时就可采用调和平均数计算。因此在统计工作中,调和平均数常常被作为算术平均数的变形来使用。调和平均数也有简单调和平均数和加权调和平均数两种形式。

    ​ 简单调和平均数:加权调和平均数的特例,当各组标志总量等于1。

    简单调和平均数

    ​ 加权调和平均数: 适用于总体资料经过分组整理形成变量数列的情况。

    加权调和平均数

    3、几何平均数

    ​ 是N项变量值连乘积的开N次方根,用于计算现象的平均比率或平均速度。 几何平均数也分为简单几何平均数和加权几何平均数。

    ​ 应用的前提条件:各个比率或速度的连乘积等于总比率或总速度;相乘的各个比率或速度不为零或负值。

    ​ 简单几何平均数: 适用于未分组资料 。

    简单几何平均数

    ​ 加权几何平均数: 适用于未分组资料 。

    加权几何平均数

    4、中位数

    ​ 中位数是将总体各单位标志值按大小顺序排列后,处于中间位置的那个数值。根据未分组资料和分组资料都可确定中位数。

    ​ 中位数不受极端值及开口组的影响;对于分配不对称的数据,中位数比平均值更适合当集中趋势的代表值;对某些不具有数字特征或不能用数字测定的现象,可用中位数表示其一般水平。

    5、众数

    ​ 众数是总体中出现次数最多的变量值。在单位数不多或一个无明显集中趋势的资料中,众数的测定没有意义。一般来讲,只有根据分组数列才能确定众数。

    ​ 它也不受极端数值的影响,用来说明总体中大多数单位所达到的一般水平,适用于定类数据。

    6、众数、中位数和算术平均数的比较

    ​ a、算术平均数综合反映了全部数据的信息,众数和中位数由数据分布的特定位置所确定。

    ​ b、算术平均数和中位数在任何一组数据中都存在而且具有惟一性。

    ​ c、算术平均数只能用于定量(数值型)数据,中位数适用于定序数据和定量数据,众数适用于所有形式(类型、计量层次)的数据。

    ​ d、算术平均数要受数据中极端值的影响。而众数和中位数都不受极端值的影响。

    ​ e、算术平均数可以推算总体的有关总量指标,而中位数和众数则不宜用作此类推算。

    四、变异指标

    ​ 变异指标是综合反映总体各单位标志值及其分布的差异程度的指标。变异指标包括以下几种:四分位差、平均差、标准差和方差。当比较两个不同水平总体的平均数代表性大小时,须采用变异指标中的全距指标。

    1、四分位差和全距

    ​ 全距是标志的最大值和最小值的差。四分位差即数据分布中第25个和第75个百分位数的间距,也即第1个和第3个四分位数的间距。在一定程度上四分位差是对极差的一种改进,避免了极端值的干扰,适用于定序数据和定量数据,尤其是当用中位数来测度数据集中趋势时。

    2、平均差

    ​ 平均差是各个数据与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。

    3、方差与标准差

    ​ 方差(variance)是各变量值与其均值离差平方的平均数。标准差(standard deviation)是方差的平方根,又称“均方差”。

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  • 目录教育行业指标体系搭建1.明确工作目标2.实际工作内容2.用户生命周期的维护用户生命周期是什么?如何搭建用户生命周期模型如何围绕用户生命周期,提升单体用户价值?1.用户行为路径梳理2.数据定义/数据收集

    阅读之前看这里👉:博主是一名学习数据类知识的学生,博客记录的是在学习和求职过程中一些总结,也希望和大家一起进步,在记录之时,未免存在很多疏漏和不全,如有问题,还请私聊博主指正。
    博客地址:天阑之蓝的博客,学习过程中不免有困难和迷茫,希望大家都能在这学习的过程中肯定自己,超越自己,最终创造自己。

    一、教育行业指标体系搭建

    1.明确工作目标

    • 提高用户数,所以需要做的是增加用户数,利用AARRR模型获取用户
    • 提高营收,所以需要做的是提高转化率,做好用户生命周期管理的工作。

    2.实际工作内容

    1.监控每周/每月的各项付费和运营成本指标,统计分析和建立优化指标,为咨询和运营提供活动支持。
    主要指标:获客、试听、付费、续课、提高生命周期价值,防止用户流失

    下面以线下教育公司来根据AARRR模型可以分为几个部分来搭建指标监控体系

    • A获取用户

    如何获取用户,我们就需要去分析各个渠道的指标,渠道又有线上和线下,比如渠道有传统的电视广告,当地新闻报纸,抖音微信等新媒体公众号,其它的还有传单扫街等。

    具体的指标有,每日/每周/每月新增咨询用户数,分为线上和线下咨询,如电话/微信沟通和上门咨询。

    根据获取用户的流程建立转化漏斗,访问/咨询人数,进行试听人数,最后付费人数,续费人数,对每个环节的比例进行确定,比如试听占访问的10%,说明咨询工作出现了问题,需要我们去排查原因。来试听的学生很多,付费的人却很少,说明课程试听的环节有问题,需要去改进提高。

    • A 活跃用户

    在线下教育环节中,没有用户活跃这一说,我们可以去分析用户的具体情况。每周/每月用户数增加和减少的原因分析,是与教师还是季节等周期性原因相关。统计学生的课后反馈,学生的学习质量,测评成绩等,尽量建立一个正向循环的过程。统计用户构成,分为哪些年级,哪些阶段,针对不同的用户群体采取不同的策略。

    主要的指标有:每日/每周/每月试听用户数,每周付费用户数 ,在用户数里面再细分,小学,中学,不同的学科都可以针对性进行指标数据分析。

    • R用户留存

    用户留存,主要体现在用户的续费率上,多少学生在机构内成为付费客户后,还会继续在下一个周期进行续费,或者选择其它科目进行补习,这是关注的一个重点。针对这些方面,我们可以细分,续费的科目,续费较多的年级和教师等。结合续费率指标同时进行RFM客户价值体系的管理和维护。除了续费率,还有流失率,不是所有未续费的学生都算流失,我们要进行月/季度的流失率进行统计,多少学生上完了整个课程,多少学生未完成课程就放弃了,分析学生和教师和其它原因。

    同时针对课程建立好课程反馈工作,统计好各科的家长和学生的评价指标。

    主要指标有:续费率、流失率、学生评价指标

    • R转化营收

    这是一个极其重要的指标,我们所有前期的努力都是转化为营收,不能为了获取更多的学生而不断降低客单价,营收是衡量是否成功的一个重要指标。

    营收方面,我们可以分为各学科营收,各年级营收,各课程服务类型营收,比如一对一,大班教学,小班教学,针对每个服务类型的营收做出统计,看哪一板块收入较多,哪一板块收入较少。人均收入,客单价,渠道ARPU等。从哪些数据指标上看目前的渠道状态,以及希望通过数据指标给出哪些反馈。

    同时在营收的周期也是很重要的,每周/每月/每季度营收,观察同比和环比的增长或者减少,及时发现原因,做出应对策略。

    除了营收以外,还有成本,这个可以放入获取用户的环节当中,也可以放入转化营收的环节当中。也就是去计算投入产出率,这个我们在用户进行报名的时候会通过一个问卷的形式,询问是哪个渠道了解到我们学校的。

    具体的指标有:各部分营收、ROI投入产出比、渠道ARPU

    • R自传播

    关于这块内容,用户自传播可以体现在口碑营销的方面,也可以通过上文的问卷收集的形式,获取到用户咨询的来源渠道,确定熟人推荐的比例,因为教育这个产业,口碑很重要。

    具体指标为:熟人推荐比例

    在这里插入图片描述

    1. 业务流的线下教育基本指标体系

    由于主要的指标已经确定:新增付费学生数、续费率、营收指标、渠道成本、ROI

    我们将从下列几个维度进行指标搭建:用户(学生)的维度、教师的维度、家长的维度、课程的维度。

    首先从用户的期望来看,需求是课程优秀全面,口碑好,价格实惠,且补习后成绩能够提高,从数据角度来看,去了解指标也能反推出客户的感受。

    在这里插入图片描述
    渠道也是一个重要的因素
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    从不同的课程和年级的维度也可以作为分析和搭建指标体系
    在这里插入图片描述

    从产品营收的角度来考虑:
    在这里插入图片描述

    二、用户生命周期的维护

    1.用户生命周期是什么?

    用户生命周期分为:导入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。

    导入期可以理解为将市场流量中的潜在用户转化为自家产品的用户,这个阶段我们称之为获客阶段;当用户进入产品之后,我们需要想办法让用户活跃起来,进入成长期以及成熟期,成长期和成熟期的用户属于产品最为核心的用户,是最具挖掘价值的忠实用户。

    所以,我们称之为升值阶段;用户从成熟期开始,会出现休眠、流失状态,我们称之为留存阶段。

    我们将用户生命周期、不同生命周期用户的行为表现,不同阶段运营所关注的重点工作进行阐释:

    获客区:对应着导入期,对应的用户行为是由流量成为用户,运营的核心工作是拉新获客以及促进新用户的活跃。
    升值区:对应着成长期和成熟期,对应的用户行为是在产品中活跃、为产品贡献、持续留在产品内,运营的核心工作是促进用户活跃、转化/付费、制造留存。
    流失区:对应着休眠期和流失期,对应的用户行为是离开产品、停止使用,运营的核心工作是对沉没流失用户做好安抚工作或者新产品的转移工作(如果有)。

    我们最渴望达成的目的是:“把自己的思想装进用户脑袋,把用户的钱装进自己的口袋。”这里的思想可以是让用户接纳我们的产品规则,可以是让用户喜欢我们的活动,可以是让用户对我们产品有粘性;用户的钱可以是用户的时间,可以是用户的内容,可以是用户的互动,当然也可以是用户的钱。把我们的思想装进用户脑袋和把用户的钱装进自己的口袋,无疑是这个世界上最难的两件事。

    所以,如果做好这两件事,就算是做好了用户运营。这个过程可以理解为用户管理的过程,如果希望管理好用户,两个维度务必关注:

    1. 每个用户都可以被监测、被评估;
    2. 我们可以影响每个用户、可以驱动每个用户。

    因此,用户运营可以理解为“用户生命周期管理”,本质是:

    1. 如何监测和评估一款产品的平均单体用户价值;(可通过AARRR模型和RFM模型)
    2. 如何驱动用户价值的提升?

    无论什么产品,核心指标一定有是否来使用咨询,是否付费
    根据一级指标确定二级指标。

    对于问题2,驱动用户价值提升的方向有两个:

    1. 提升单体用户价值;
    2. 延长用户生命周期。

    最终,我们对用户生命周期模型的研究,演变成为对用户生命周期管理的本质:如何提升单体用户价值及延长用户生命周期。

    2.如何搭建用户生命周期模型

    通过上文的铺垫,我们已经了解到,搭建用户生命周期模型,其本质就是根据用户发生的行为,找到用户处于生命周期的哪个阶段,是导入期还是成熟期,知道了用户所处阶段,才能方便我们进一步开展运营工作。

    如何搭建用户生命周期模型呢?

    搭建用户生命周期模型的一般步骤如下:

    1. 业务逻辑梳理;
    2. 找到影响用户留存/消费的关键功能;
    3. 定义各阶段用户行为。

    以线下培训机构的业务逻辑如下:

    • 业务逻辑
      通过寻找客户,进行课程试听授课,将客户转化为付费用户,继续进行付费,然后留存住,并需要客户进行推广,扩大客户群。

    • 可能影响用户留存/消费的关键功能
      课程质量,课程价格,是否有提高,授课环境

    • 定义各阶段用户行为,定义的影响用户留存/消费的关键驱动功能
      在这里插入图片描述

    3.如何围绕用户生命周期,提升单体用户价值?

    提升单体用户价值,大家可以思考,哪些用户的价值需要被提升呢?导入期的需要吗?

    我认为不需要,这个阶段处于获客区。

    流失期的需要吗?

    我认为不需要,这个阶段主要是做用户召回延长用户生命周期。所以,我们主要针对处于成长期和成熟期的用户进行单体价值的提升,体现在用户行为上是:活跃、转化、付费、留存。

    所以,我们需要按照以下步骤进行分析,找出用户定义的数据节点,并通过在相应的节点制定运营策略,完成用户引导:

    1. 用户行为路径梳理;
    2. 数据定义/数据收集;
    3. 通过数据找到发力点;
    4. 完成用户引导。

    (1)用户行为路径梳理

    一个用户从导入期到成熟期典型使用路径如下:
    广告/看到信息——上门/电话/微信咨询——上门试听——进行付费上课——结束

    (2)数据定义/数据收集

    一般解决用户从A阶段到B阶段价值提升的问题(当然B阶段的用户价值一定是高于A阶段的),我们需要先筛选出B阶段的用户,再在B阶段用户身上获取三种数据:

    1. 典型用户使用路径的相关数据,围绕用户从A阶段到B阶段典型使用路径提数据需求;
    2. 用户基础数据,比如:用户的性别、职业、年龄、地区、爱好、家庭状况等;
    3. 用户行为数据,判断产品内哪些模块可能会影响用户的后续行为,然后拉出使用过该模块的用户数据。

    除了从用户身上获取如上三种数据,还可以参考用户渠道来源数据、业务数据等进行数据分析。

    (3)通过数据分析找到运营发力点

    数据分析的几个关键思路:

    1. 用户从A阶段到B阶段,哪条路径更优?
    2. 从A阶段到B阶段,大部分用户符合什么特征?
    3. 从A阶段道B阶段,大部分用户是否发生过一些相同行为?
    4. 从A阶段到B阶段,是否受到不同渠道来源影响?

    我们结合数据定义/数据收集以及数据分析的几个关键思路,以线下教育为例,我们仍然假设:

    1. 通过对所有客户数据进行分析,处于成熟期的用户,大部分都是中学生,小学生较少。
    2. 进行续费的客户多为初三和高三的用户
    3. 渠道来源,口碑比较重要,很多上门咨询的人是由于熟人推荐的。

    (4)完成用户引导

    在每个环节和阶段需要对用户进行引导,设计相应的策略规划。

    1. 中学生多,小学生少,那么针对各中学加大宣传力度,精准投放广告。
    2. 针对已经续费的客户,后续一定要好好跟进,维护好老客户
    3. 建立推荐优惠机制,如果熟人介绍,采取奖励政策

    4.如何做好用户流失预警机制,延长用户生命周期?

    上文已经说过,驱动用户价值提升的方向有两个:

    • 提升单体用户价值
    • 延长用户生命周期

    围绕用户生命周期提升单体用户价值的方法已经详细说明,接下来重点关注如何延长用户生命周期让用户尽可能长时间待在产品内,为产品贡献价值。

    延长用户生命周期,大家想,可以怎么做?

    • 预防用户流失,让用户一直待在产品内;
    • 针对已流失用户,做用户召回。

    提到预防,一般都能联想到机制化、自动化,当系统判断用户具有流失特征时,及时自动触达用户,尽可能的挽留用户。所以,这里需要设计一套自动化的机制。

    针对已流失用户也可设计一套自动化触达系统,但实际情况是,已流失用户数量巨大,流失原因不明,成本巨大。

    所以,下面我们主要讨论预防用户流失,最终设计一套用户流失预警机制。

    5.如何设计流失预警机制?

    流失预警机制设计步骤如下:

    • 流失用户定义;
    • 分析流失预兆;
    • 设立预警机制;
    • 完成用户引导。

    流失用户定义
    我们只有定义了什么样的用户属于流失用户,才能针对未流失用户做相应的流失预警,在未流失用户出现流失用户关联行为时,系统及时响应,避免用户流失。定义一个用户是否流失,我们一般从两个维度进行评估:用户行为、时间

    分析流失征兆:

    首先需要圈定出来流失用户,去分析用户流失前的行为。

    然后思考这些问题:在用户流失前发生过哪些类似的用户行为?流失用户是否集中于某一渠道?流失用户在性别、年龄、爱好等方面是否类似?用户流失前,产品是否做了较大改动?

    最后通过数据分析或用户访谈的方式,找到用户流失的主要原因。

    设立预警机制:

    监控数据,进行预流失用户的建模。结合用户流失的原因,将预流失用户定义或标记出来。比如:注册超过15天,还没有领取并观看免费课程的用户,标记为预流失用户

    完成用户干预和引导:

    根据用户流失的原因,分别对用户进行干预和引导。比如针对没有领取并观看免费课程的预流失用户,可通过福利刺激的方式(比如:观看课程后,可获得优惠券等),让用户完成相应的行为。

    用户生命周期管理其实是一个非常庞大的系统,想要做好此项工作,需对每个方面都做好精细化运营和管理,并且需具备超强的数据分析能力。不仅仅是用户生命周期管理,包括整个大规模用户运营,都是需要通过数据去驱动的。

    当你学会看似复杂的方法时,你会发现这个世界正在变得简单。同样的,当你真正掌握了用户生命周期管理的操作方法和逻辑后,绝对会拉升一款产品很多的核心指标。

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