在上篇文章中，我們介紹了5W2H分析方法、行業分析方法、對比分析方法、相關分析方法以及假設檢驗分析方法。本文将重點介紹多元度拆解分析方法、群組分析方法、RFM分析方法、AARRR模型分析方法以及漏鬥分析方法。
一、 多元度拆解分析方法
多元度拆解分析法（Multi-Dimensional Analysis，MDA），亦稱為鑽取分析（Drill-Down Analysis），是資料分析領域内一種高效的技術手段。這種方法使分析師能夠從高層次的資料概覽逐漸細化至底層的具體資料點，進而揭示資料背後的深層次趨勢和模式。
多元度拆解分析（MDA）的核心優勢在于其出色的靈活性，它賦予了分析師能力，使其能夠依據分析需求，迅速地在宏觀層面的資料彙總與微觀層面的詳盡資料點之間進行切換，進而挖掘有價值的資訊。 這種方法不僅加強了對資料深層含義的了解，而且促進了基于資料的決策制定過程，進而為企業優化其業務流程提供了堅實的資料支援。
1、多元度拆解分析的适用場景
（1）單一名額構成分析
适用場景：當需要深入了解單一名額的構成或比例時，例如分析視訊平台中不同欄目的播放量分布或新老使用者的比例。
（2）業務流程分析
- 适用場景一：适用于全局性的轉化流程分析，如從使用者通過不同管道浏覽産品，到将商品添加至購物車，最終完成購買的整個流程。
- 适用場景二：對于跨區域銷售的産品，分析不同地區營銷活動的效果差異。例如，可以針對不同省份的促銷活動成效進行詳細分析。
（3）使用者行為場景還原
- 适用場景一：适用于需要深入了解使用者行為發生的具體情境的産品，如直播服務。作為産品經理或營運人員，可能需要從多個次元分析打賞行為，包括打賞使用者的等級、性别以及他們所觀看的頻道。
- 适用場景二：在分析使用者操作行為時，還需考慮使用者的使用環境，例如，了解使用者是在Wi-Fi還是4G網絡環境下進行操作，這有助于更準确地把握使用者行為模式。
2、應如何選擇拆解的次元？
（1）名額構成次元
首先，可以從名額的具體構成入手進行拆解。例如，如果我們關注的單一名額是“使用者”，那麼可以将使用者群體進一步細分為“新使用者”和“老使用者”兩個子類别，以便更細緻地分析使用者行為和特征。
（2）業務流程次元
其次，可以根據業務流程的不同階段進行拆解。這種方法适用于分析如使用者付費率等關鍵業務名額，尤其是在不同營銷管道或使用者擷取政策下的表現。通過這種方式，可以識别出在使用者轉化過程中的效率瓶頸或優勢管道。
3、多元度拆解分析方法應用場景
多元度拆解分析方法（MDA）在資料分析領域發揮着關鍵作用，主要展現在以下幾個關鍵領域：
- 深化資料洞察：MDA允許分析師通過多角度的透視深入挖掘資料，揭示變量間的複雜聯系和潛在規律。這種方法有助于識别關鍵趨勢、異常點以及主要的影響因素。
- 輔助決策制定：為決策層提供了一個全面的資料分析視角，使他們能夠基于更完整的資料洞察做出更加明智的決策。例如，通過多元度地分析銷售資料（涉及時間、地區、産品類别等），管理層可以更準确地把握銷售趨勢，進而更有效地配置設定資源。
- 快速問題定位：面對業務挑戰時，MDA能夠助力企業迅速追蹤問題至其源頭。例如，若某産品銷量出現意外下降，細緻的多元度分析能夠迅速判斷問題是否源自特定地區或特定時間段的銷售情況。
- 優化業務流程：通過全方位、多層面的資料分析，企業可以識别并改進效率低下的環節，進而優化政策和操作流程，提升業務的整體效率。
- 定制市場政策：MDA使企業能夠更準确地把握不同客戶群體的特定需求和行為模式，進而設計和實施更為精準和定制化的市場政策。
通過這種多元度的分析方法，企業不僅能夠獲得對資料更深層次的了解，還能夠在此基礎上制定出更加科學、合理的業務戰略，以應對市場的不斷變化和挑戰。
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二、 群組分析方法
群組分析，有時也稱為同期群分析，是一種将資料集根據特定特征劃分為不同群組的分析技術。通過這種方法，我們可以将資料對象歸納入具有相似特征的組内，然後對這些不同群組的資料進行比較分析。本質上，群組分析的目的是通過分組對比，揭示資料内在的結構和模式。
1、群組分析方法應用
群組分析方法經常被用于追蹤和評估使用者留存率（或流失率）在不同時間段的變動情況。通過這種方法，可以深入挖掘并識别導緻使用者選擇繼續使用産品或最終離開的潛在因素。
在處理留存問題時，使用者分組的政策通常是依據使用者首次接觸産品的月份來進行。這可以是使用者注冊的月份或者進行首次購買的時間點。完成分組後，接下來的步驟是監測并分析每個使用者組的留存率随時間的變化情況。例如，需要評估使用者在注冊或購買後的一個月、兩個月乃至更久時間的留存情況（如圖2-115所示）。
對于留存率較高的使用者組，重要的是要分析和了解這些使用者保持高留存率的原因。這可能涉及到他們對産品的高度滿意度、産品的不可替代性、或者使用者對産品的深度參與等因素。
2、 如何使用群組分析方法
通過應用群組分析方法，識别出那些表現出低留存率或高留存率的使用者群組。接下來，利用假設檢驗和相關分析等統計工具，深入探究這些群組留存率高低不一的原因。一旦識别出關鍵因素，便可以有的放矢地對産品進行優化。
在面對包含大量資料的群組分析表格時，直接進行分析可能會遇到一定的難度。為了簡化這一過程，可以采用資料可視化技術，将資料轉換成折線圖等形式。這樣的圖表能夠直覺地揭示資料随時間的變化趨勢，使我們能夠迅速捕捉到關鍵的時間節點和模式變化，進而更有效地識别和了解影響留存率的因素。
3、 使用群組分析方法的要點
在運用群組分析方法時，關鍵在于如何對資料進行有效分組。雖然按照時間順序進行分組是一種常見做法，但為了更貼合實際的業務需求，分組的标準應該根據具體的業務場景靈活設定。這意味着，除了時間次元，還可以考慮使用者行為、地理位置、使用者偏好、産品類型等多種因素來劃分不同的使用者群組。
三、 RFM分析方法
RFM模型是使用者精細化營運中廣泛使用的分析工具，其名稱由三個英文單詞的首字母組成：
- R (Recency) 指的是客戶最近一次購買的時間間隔，這一名額反映了客戶的活躍度和對品牌的忠誠度。
- F (Frequency) 表示客戶在一定時間内的購買頻率，它衡量了客戶的交易頻繁程度。
- M (Monetary) 涉及客戶在特定時期内的總消費金額，用于評估客戶的經濟價值。
這三個次元共同構成了RFM分析架構，它不僅能夠描述客戶的價值，而且是目前流行的使用者分層方法之一，尤其适用于對付費使用者群體的深入研究。
1、名額特征
在應用RFM分析模型時，需要根據具體業務的特點對三個核心名額進行定制化定義，三個名額的特征如下：
- 最近一次消費時間間隔（Recency, R）：此名額衡量自客戶最後一次購買以來經過的時間長度。在大多數情況下，R值越小，即客戶最近購買的時間越近，表明其對品牌的忠誠度和價值越高。
- 消費頻率（Frequency, F）：這一名額反映客戶在一定時間内購買的次數。頻率越高，即F值越大，通常意味着客戶與品牌的互動更為頻繁，其價值也相應更高。
- 消費金額（Monetary, M）：該名額表示客戶在特定時期内的累計消費總額。M值越高，即客戶消費金額越大，表明其對企業的貢獻和潛在價值也越大。
通過将這三個名額按照使用者價值從低到高進行排序，并以它們作為坐标軸，可以在多元空間中對使用者群體進行細分。這種方法可以将整個市場空間劃分為八個不同的部分，每一部分代表具有特定RFM特征的使用者群體。
2、RFM使用者分類流程
以下是應用RFM模型對使用者進行分類的詳細步驟：
- 原始資料計算：首先，基于使用者的曆史交易資料，計算出每位使用者的Recency (R)、Frequency (F)、Monetary (M)三個名額的具體數值。
- 名額打分：接着，對每個R、F、M名額進行評分，可以使用1到5分的評分系統，其中1分代表價值最低，5分代表價值最高。
- 評分定性：然後，計算各項名額的平均分。根據這個平均分，将每個名額的得分與平均分進行比較：如果得分低于平均分，則将該名額标記為“低”；如果得分高于平均分，則标記為“高”。
- 使用者分類：最後，将每位使用者的R、F、M名額的“高”與“低”标記與預設的使用者分類規則進行比對，進而得出使用者所屬的類别。
通過這一流程，企業能夠将使用者劃分為不同的價值群體，進而實施差異化的營銷和服務政策，以提升使用者體驗和企業收益。
3、如何根據分類結果進行精細化營運
（1）重要價值使用者
當使用者的RFM三個名額均表現出色時，表明他們是高價值客戶。對于這類使用者，提供VIP級别的服務是關鍵，以示對他們忠誠和消費水準的認可。
（2）重要發展使用者
盡管這類使用者的消費頻率不高（F值低），但他們的最近一次消費時間間隔（R值）和消費金額（M值）都很高。企業應通過個性化的營銷政策，努力提升這些使用者的購買頻次，以充分發揮其潛在價值。
（3）重要保持使用者
使用者最近的消費行為雖然距今較遠（R值高），但他們過去展示出較高的消費頻率和消費金額（F和M值高）。這表明他們是忠實客戶，但最近可能已經一段時間沒有回頭。企業應主動與這些客戶保持溝通，采取措施促進他們的複購，以維護其忠誠度。
（4）重要挽留客戶
這類使用者的最近一次消費時間間隔較遠（R值高），消費頻率也較低（F值低），盡管他們的消費金額仍然較高（M值高）。這意味着這些客戶可能正面臨流失風險。企業需要主動出擊，與客戶溝通，了解背後的原因，并采取相應措施來挽回這些潛在的流失客戶。
4、關鍵要點
（1）R、F、M名額的業務定制性
在不同的業務背景下，R（最近一次消費時間間隔）、F（消費頻率）、M（消費金額）這三個名額的定義會有所不同。是以，應用時應根據具體業務場景靈活地定義和解釋這些名額。
（2）R、F、M名額的打分規則設定
打分規則的确定應當基于名額的價值，并考慮到業務的特定需求。分值通常按照1到5的等級劃分，但具體的分值區間和标準應依據業務特性進行調整。此外，制定RFM打分規則時，可以與業務團隊合作，通過頭腦風暴法集思廣益，或者采用聚類分析技術對R、F、M的值進行分組，并為每個群體配置設定相應的分數。
（3）R、F、M名額與其他分析方法的整合
這三個名額不僅可以單獨使用，還可以與其他分析技術結合，如預測模組化、趨勢分析等，以提供更全面的客戶洞察。通過這種靈活的整合，可以增強分析的深度和廣度，進而更好地支援決策制定和政策規劃。
四、 AARRR模型分析方法
AARRR模型是産品營運中的核心架構，涵蓋了五個關鍵階段，每個階段都對應着産品生命周期内使用者參與的不同層面：
使用者擷取（Acquisition）：探索使用者發現并接觸到産品的過程。核心問題是“使用者如何得知我們的産品？”
使用者激活（Activation）：關注使用者的初次體驗，評估他們首次使用産品時的互動品質。關鍵名額是“使用者的入門體驗是否順暢？”
使用者留存（Retention）：着眼于使用者的持續參與度，分析使用者在初次使用後是否願意回訪。主要考量點是“使用者是否持續回歸使用産品？”
收益增長（Revenue）：聚焦于如何通過使用者基礎實作盈利，包括定價政策、付費使用者轉化等。核心目标是“我們如何提升收入？”
使用者推薦（Referral）：衡量使用者對産品的推薦意願，即他們是否會将産品介紹給親朋好友。關鍵名額是“使用者是否願意成為産品的推薦者？”
通過這五個環節的連續優化，AARRR模型幫助産品營運者建構起一套完整的使用者增長和維護政策，進而推動産品成功。
1、AARRR模型在使用者增長中的作用
AARRR模型覆寫了使用者與産品互動的整個生命周期，是以它能夠有效地輔助分析使用者的行為模式，并為産品營運提供決策支援，進而推動使用者基數的增長。例如，在通過其他分析手段發現留存率低下成為問題核心時，可以借鑒AARRR模型中關于提升使用者留存的政策，來針對性地采取措施提升使用者的持續參與度。
通過這一模型，團隊可以更系統地識别和解決使用者營運中的關鍵問題，進而在每個階段都實作優化。這不僅涉及到吸引新使用者（Acquisition）、激活使用者（Activation）的初期階段，也包括提高使用者留存（Retention）、增加收入（Revenue）以及促進使用者推薦（Referral）的後續環節。AARRR模型為産品營運提供了一套全面的分析和行動架構，以實作可持續的使用者增長和産品成功。
2、AARRR模型分析方法如何使用
（1）使用者擷取政策：我們如何吸引使用者？
在使用者擷取這一關鍵環節，以下幾個關鍵名額至關重要：
- 管道曝光量：衡量産品推廣資訊被多少人所看到，反映了市場推廣的覆寫範圍。
- 管道轉換率：追蹤看到廣告資訊後實際成為使用者的比例，這是衡量廣告效果的關鍵。
- 日新增使用者數：記錄每天新增的使用者數量，用以評估使用者增長的動态。
- 日應用下載下傳量：統計每天有多少使用者下載下傳了産品，這是衡量使用者興趣和擷取效率的直接名額。
- 獲客成本：計算擷取每一位客戶所需的平均成本，對于評估營銷效率和财務可行性至關重要。
在網際網路行業，許多初創公司面臨的挑戰并非源自業務模式或産品本身的不足，而是由于高昂的獲客成本和缺乏有效降低成本的政策。高昂的獲客成本會迅速侵蝕利潤空間，限制公司的增長潛力，甚至導緻公司的失敗。是以，優化使用者擷取政策，降低獲客成本，對于創業公司的生存和發展至關重要。
（2）使用者激活：優化使用者的初次體驗
盡管許多産品成功吸引了大量使用者注冊，但使用者的實際使用率（打開率）并不理想。在使用者激活這一環節，我們的目标是激發使用者的興趣，促使他們開始真正地使用産品。為了實作這一目标，關鍵在于識别并強化産品的“啊哈時刻”。
什麼是“啊哈時刻”？它指的是使用者在使用産品過程中突然體驗到産品獨特價值、并由此産生強烈情感共鳴的瞬間。這個時刻往往能讓使用者深刻感受到産品的魅力，進而建立起積極的使用習慣。
（3）使用者留存：如何促進使用者的持續回訪？
一旦使用者完成了初次激活，接下來的重點便是如何将這些使用者轉化為忠實回頭客，確定他們能夠持續使用産品。使用者留存環節的核心在于培養使用者的使用習慣，增強他們對産品的粘性。
為了有效提升使用者留存，我們需要密切關注留存率這一關鍵名額。留存率反映了使用者在經過一段時間（通常為一天、一周或一個月）後仍然繼續使用産品的比例，它是衡量産品吸引力和使用者忠誠度的重要資料。
（4）收益增長：如何提升産品的盈利能力？
在使用者留存的基礎上，接下來的目标是增加收入。産品的收入來源主要分為兩大類：服務性收入和廣告收入。服務性收入通常來源于使用者對産品内付費服務的購買，如網易雲音樂提供的會員服務，使用者需開通會員才能享受特定歌曲的收聽權限。而廣告收入則來源于産品中展示的廣告，例如公衆号釋出的推廣文章所帶來的收益。
為了有效提升收益，需要關注以下關鍵名額：
- 總體業務名額：如總成交額和成交數量，這些名額反映了業務的整體規模和增長趨勢。
- 人均名額：如客單價，它衡量了每個使用者平均為産品帶來的收入。
- 付費行為名額：如付費率和複購率，這些名額揭示了使用者付費意願和忠誠度。
此外，特别需要關注一個概念——“夾點”。所謂夾點，是指在使用者從發現商品到完成支付的過程中可能出現的潛在收益損失點。例如，在電商購物流程中，使用者在挑選商品後，可能會在加入購物車、選擇支付方式或填寫支付資訊的任一環節放棄購買。識别并評估這些夾點至關重要，需要深入分析使用者在這些關鍵節點上流失的原因，以便采取相應措施減少損失，優化使用者體驗，提高轉化率。
（5）使用者推薦：如何激發使用者的傳播潛力？
完成前四個環節之後，我們進入AARRR模型的最後一個階段——使用者推薦，這一環節也被稱作病毒營銷或産品自傳播。
在這一環節中，我們的目标是激勵現有使用者向他們的社交圈推薦産品，進而實作口碑傳播和使用者基數的自然增長。推薦環節的成功依賴于使用者的滿意度和産品本身的推薦價值，即産品是否擁有足夠吸引使用者主動分享的特性或優勢。
為了促進使用者的推薦行為，産品需要在使用者心中留下深刻印象，提供超出期望的價值，或者創造有趣的分享機制。這可能涉及到精心設計的産品體驗、使用者激勵計劃、分享獎勵，或者利用社交媒體的力量來擴大産品的影響力。
五、漏鬥分析方法
漏鬥分析是一種通過細緻追蹤使用者的行為路徑，将其拆分為多個關鍵步驟的分析技術。該方法旨在識别和解決使用者轉化過程中遇到的障礙，進而提升轉化效率。通過将轉化流程可視化為漏鬥模型，我們可以更直覺地洞察使用者的行為模式和内在需求，這為産品和服務的改進提供了依據。
1、 漏鬥分析方法有什麼作用
漏鬥分析的主要作用在于“定位問題節點”，即識别出業務流程中出現問題的具體環節。這一分析方法尤其适用于使用者轉化和使用者流失的分析，是以，關注兩個關鍵名額至關重要：使用者轉化率和使用者流失率。
（1）使用者轉化價值
那些經過各個業務環節并最終轉化的使用者往往具有更高的價值。他們不僅對品牌更為忠誠，而且對業務流程更加認可，其增加有助于提升使用者的整體品質和盈利潛力。
（2）留存與盈利
随着轉化使用者數量的增長，留存使用者的基礎也會相應擴大，進而帶動産品盈利規模的增長。
（3）流失分析
不同業務環節的使用者流失情況各異。通過分析，可以識别出使用者最可能在哪個環節流失，以及流失的原因。可能的原因包括業務流程的複雜性、産品特性未能充分展現、或其他未滿足的使用者需求。
（4）優化目标
漏鬥分析的最終目标是識别并解決這些導緻使用者流失的問題，通過優化流程和提升使用者體驗來不斷降低使用者流失率，進而提高整個業務流程的效率和盈利能力。
漏鬥分析通過系統地評估使用者在業務流程中的每一步表現，為企業提供了一個強有力的工具，以精細化管理使用者旅程，并推動持續的業務改進和增長。
2、 如何進行漏鬥分析
有幾個關鍵步驟需要完成：
- 設定轉化目标與關鍵名額：明确定義分析的轉化目标，例如實作購買行為或使用者注冊，并确定關鍵的轉化率名額。
- 資料收集：利用資料采集工具搜集使用者的行為軌迹，涵蓋應用啟動、使用者入口、注冊流程、商品檢視、購買行為等關鍵轉化節點的資料。
- 建構漏鬥模型：依據收集到的資料，建構漏鬥模型，将使用者的整個行為路徑細分為多個關鍵步驟，并分别計算各步驟的轉化率與流失率。
- 深入分析：對于表現出低轉化率或高流失率的步驟進行深入分析，探究潛在的原因，如頁面布局不合理、轉化流程繁瑣或使用者體驗不佳等。
- 制定改進措施：根據分析結果，制定針對性的優化措施，可能包括頁面設計優化、簡化使用者操作路徑、引入使用者回報機制等。
通過這一系列有序的步驟，漏鬥分析能夠幫助企業系統地識别并解決轉化過程中的問題，最終實作業務流程的優化和轉化效率的提升。
在應用漏鬥分析方法探究使用者轉化問題時，需認識到不同行業的業務流程各有差異，是以，相應的漏鬥分析圖表也會有所不同。若将漏鬥分析方法直接應用于某一行業，而不與該行業的具體業務特性相結合，所得到的分析結果可能難以有效指導實際業務。
六、 總結
在詳細介紹多元度拆解分析、群組分析、RFM分析、AARRR模型以及漏鬥分析等方法後，我們可以得出一個全面的結論：資料分析不僅是揭示表象，更是深入洞察使用者行為、優化産品體驗、提升業務效率和增強市場競争力的重要手段。每種分析方法都為我們提供了一個獨特的視角，幫助我們從不同次元了解資料背後的故事。
随着大資料和人工智能技術的不斷進步，資料分析的方法和工具也在不斷發展。企業需要不斷學習和适應新的分析技術，以保持其在快速變化的市場中的競争優勢。同時，資料分析的結果需要與業務決策緊密結合，通過持續的測試、學習和優化，将資料洞察轉化為實際的業務成果。
FineBI資料分析工具以其卓越的性能和靈活性，為企業提供了一個全面的資料洞察平台。它支援海量資料的快速處理和分析，確定了即時的業務決策支援。使用者可以通過FineBI的拖放界面輕松建立複雜的資料模型，同時，其豐富的可視化元件讓資料的呈現變得生動而直覺。此外，FineBI的實時資料處理能力，讓企業能夠緊跟市場脈搏，迅速響應變化。無論是資料分析師、業務經理還是決策者，FineBI都能提供他們所需的深度分析和即時洞察，幫助企業在資料驅動的商業競争中保持領先。