新零售业最佳分析方法，不定期更新

此贴不可回复，有疑问可以在我发出的楼层中回复，属于个人笔记，同时供大家翻看

大家有类似的分析方法欢迎共同分享

2021-09-23
四象限分析法

 

第一种使用方法：
四象限分析法可区分各个商品的贡献度和利润率的趋势，通过散点图的方式呈现会非常直观。

为了更好的理解，我会在每个方法后面注释上大白话，为大家做最直白易懂的讲解。

四象限分析法注释：想看卖的好同时利润又高的产品，建议用这个方法

已下是实现案例：

 

这里是假数据，大家清洗数据时建议使用这个规则 贡献度计算逻辑：该产品所售金额/总金额 利润计算逻辑：(产品成交金额-进货金额)/产品成交金额

这里是图表样式的设计

 

 

这里是图表样式的设计

 

 

 

这里讲解一下四象限分析法的由来（这里看看就好，背熟了可以装逼，就没啥用了） 四象限分析法原名波士顿矩阵，是由美国著名的管理学家、波士顿咨询公司创始人布鲁斯·亨德森于1970年首创的一种用来分析和规划企业产品组合的方法。它主要的意思就是在一个企业内，通过研究产品的市场占有率和产品市场增长率，把企业现有产品划分为不同的四种类型(明星，金牛，问题，瘦狗)。 每个公司业务方向不同，都有不同的考究，此图仅为参考

2021-09-24

ABC分析法是由弗雷多·帕累托首创的，又名主次因素分析法。

帕累托在研究个人收入分布状态时，发现少数人占了全部人收入的大部分，他将这样的关系做成了图表，进行展示，后来被称为帕累托图。

 

帕累托图是ABC分析法的图形化，下面是帕累托图。

以下是二八定律图的实现方法：

 

这是基础数据（商品只是例子，可以用在很多地方，分店、大客户都可以用）

 

帆软不自带二八图，所以需要修整以下sql，需要用到分析函数。

可以看到 ap字段计算出了百分比，这是什么意思呢？我用个例子解释：N个产品中，取第二个产品，累计TOP1产品和TOP2产品的金额，除以总金额，就可以看到：到我TOP2产品为止，金额是否超出了总产品占比的80%，超出了就说明，TOP2以后的产品都是在浪费我人力物力的。

 

然后我将用组合图给大家展示下怎么做

这是柱形图的样式设置

这是折线图的设置样式

设置完这两个部分后，还需要设置28警戒线

 

接下来就是成品图，绿色趋势线超过警戒线部分都是影响整体人力物力的。

 

 

 

这个图会因为分类过少，而导致数据不好看，分析的内容太矬。

贡献边际法

盖个楼先

 

这个方法也很不错，可以先百度看看

这个不是分析方法，但是特别好用，主要是测算投入成本所带来的收益，这个比率如果进行环比，效果能达到最高

成本加成定价法

学到了学到了

盈利看板比较low一点的模型，但是很直观

GSM模型
GOOGLE提出的自上而下度量用户行为的方法，通常用于衡量产品/项目目标的实现程度。

G表示目标，根据用户目标、业务目标、设计目标的顺序梳理你的目标。
S表示信号，目标抛出后，用户给出了什么信号？可以从用户购买行为或者评论中得到。
M表示指标，有了信号，我们应该做到什么程度？给自己定义指标

HEART模型
衡量用户体验质量的！做用户分析必须要懂这个！
happiness愉悦度：产品体验、产品评价如何？
衡量用户态度，数据通常源于用户调查，如用户满意度、感知易用性、净推荐值（NPS）。在产品功能层面的数据指标就包含评分、好评数、分享人数、分享次数等。

engagement参与度：用户访问深度如何？
衡量用户参与度，一般为用户行为指标，例如用户在下单流程中，各级页面的访问次数、停留时长、最终完单量多少，最后有怎样的转化率？

adoption接受度：现有功能或是新功能模块用户的接受度是多少？
衡量用户使用产品的频率，某一产品/功能/活动有多少访问量、点击量，例如，在司机端添加偏好设置功能的司机数多少，占比如何，进一步来看是否需要调整功能交互入口，或是做功能引导。

retention留存率：最后留下来的用户占比如何？
衡量用户继续使用产品的频率例如在开展一波活动，拉新了1000用户，那最终这1000用户留下来继续使用产品的有多少？流失了多少用户？分别是在什么时间，什么环节流失的？有哪些方法能降低流失率？

task success任务完成度：最终转化或达成产品目标的用户有多少？
衡量产品目标的达成程度，包含常见的用户行为指标，效率（完成任务的时间）、效果（完成任务的占比）、错误率，比方说打车过程中，乘客下单成功率、乘客开始行程成功率、完单成功率、下单到开始行程时长、下单失败率等指标。


简单一点理解，其实类似于看我们画流程时，会有条件判断，这个条件判断下的成功率、失败率、时长。

PULSE模型
网站or APP 的衡量指标，用于跟踪产品的整体表现。

Page view页面浏览：产品的页面浏览量如何？比较用户路径过程中的关键页面浏览，得知关键节点下页面转化与流失情况。

Uptime正常运行时间：一个网站一个APP的持续稳定运行时间非常重要，一些大平台出现故障甚至会导致整个行业的的震动。

Latency延迟：延迟是用户体验的大敌，实际中我们可以通过度量TP99等指标来观察整个指标，app页面打开延迟超过5秒估计大家就开始不耐烦了，超过10秒就要打算离开了，因此这类指标在整个系统优化中都占有极其重要的地位。

Seven days active user七日活跃用户数：反应用户的访问参与情况，在实际业主中通常会关注7日、15日、30日活跃用户数情况。

Earning收益：收益的指标根据不同产品需要定制，电商类的可能更关注GMV，订单量、收入、毛利等指标，这是用户体验最后也是最终的表现指标。

电商有哪些分析方向：
销额
销量
税率
浏览量
访客量
浏览转化率
产品点击转化率
购物车转化率
广告投入（针对产品、针对企业）
平均点击费用
投销比
销售目标