数据分析:换个角度来思考业务
数据管道
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2020-09-05 22:25
注:本文的核心思路参考典型的零售业务场景。
对于绝大多数的业务而言,其最终的产出通常都可以用收入
来衡量。总收入可以表示为基本收入单元数量*平均每单元的收入
。
无论产品服务的对象是toC的个人还是toB的商户,其本质仍然是解决人的需求,所以,这里把用户视为基本收入单元,。
那么总收入的基本公式可以表示如下:
实际上每个用户所能带来的收入千差万别,更严谨地用数据公式来表示应该是
,这里是指第个用户带来的收入,总用户数为.
用单个矩形来表示每个用户带来的收入,那么总收入可以如下呈现。
需要注意的是,这里的:
用户总数
严格意义上来讲是能产生收入的用户,如果不能带来收入那没有必要放到这个公式里面来,对于某个平台而言,这个用户总数肯定不是app下载量、注册用户数、累积活跃用户数等这些“看起来很美好的数字”。单个用户的收入
,严格来说应该是平均单个用户的净产出
,也就是要剔除成本的。
继续对单个用户的收入
进行拆分,为了便于区分,后面用净产出
来表示剔除了成本后的“纯收入”。
对于单个用户而言,其预期的总产出通常被称为用户生命周期价值(Customer Lifetime Value,简称CLV)。
而成本部分,主要包含两部分:
用户获取成本,Customer Acquisition Cost,简称CAC,CAC代表让用户进入平台“大门”所需要花费的成本,这种成本通常体现在拉新时的渠道广告费上。对于从未使用过某平台(或产品)的用户而言,要让他们知道自己的存在,就需要借助这些连通目标客群的渠道去做宣传,然后把他们引过来,通过这种方式来获取新用户产生的成本就是CAC; 用户培养成本,Customer Development Cost,CDC,名称随便取的,不要介意,主要是为了和CAC区分。获客成本只代表了让用户“进门”或者从0到1的步骤,但是对于大多数并不是要做“一次性买卖”的平台(产品)而言,其目的是让用户一而再,再而三地留在产品中继续消费,通常这个过程被称为“忠诚度养成计划”或者从1到N的过程,会涉及用户留存、促活、召回等诸多业务操作。不管是满减、折扣这类直接现金补贴,还是会员积分制的间接补贴,这些为了让用户在业务体系下一步一步成长所花费的成本就是CDC。
完善下刚才的那个公式,可以得到。
对CLV继续拆分(对于单个用户而言):
交易期数 用户生命周期为用户在平台上“存活”的时长(首次访问~末次访问); 业务观测周期,可以理解为一般关注多长时间范围内的交易,比如7天、1个月、3个月等,一般来说,对于大部分用户而言在一个业务观测周期内都有至少一次“交易”; 成单概率,每次用户访问并不一定都会下单,通常会受到如下影响: 用户是有需求然后主动访问,还是因为有某个活动或提醒而产生的“被动”访问(通常用户只是抱着“看一看”的想法); 商品(信息)推送,有没有用户想要或者感兴趣的商品或信息,e.g.微信读书推送提醒某本书没有读完是否真的有用?如果用户是强需求自然会读“完”,读不完的反而该概率是觉得内容不好或者只读了感兴趣的部分; 产品流程,用户在浏览、下单过程中是否顺畅; 运营活动,临门一脚,为什么是现在买?为什么要在这个平台上买?
把上述对“总收入”的拆分整合如下
再回头看这张图,以提升“总收入”为目标,可以思考:
可以针对公式中的哪些环节做哪些事情来提升? 业务中的不同岗位(比如产品、运营、算法等)各自关注什么、要做什么事情; 作为数据分析师,会涉及哪些分析的场景,如何衡量不同产品运营活动的目标和效果?
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