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数据分析师需要掌握的商业模型,可快速套用!

数据分析少不了商业分析思维,以及对业务的理解。很多时候觉得思维不够健全,或者分析没有思路,其实都可以借助思维模型的学习来不足,来加速分析的成功。

一、波特五种竞争力模型

波特五力模型是企业制定竞争战略时常用的战略分析工具,任何产业的竞争规律会体现在波特五力模型的五种竞争作用力上

战略的分析和制定听起来离我们的生活很遥远,但实际上企业新开一家门店,开发一个新产品,都可以用到这个模型。

波特五力模型是将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中,以此分析一个行业的基本竞争态势。五种力量模型确定了竞争的五种主要来源,即供应商的讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在进入者的威胁、替代品的威胁、来自同行的竞争

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供应商的讨价还价能力:供方主要通过其提高投入要素价格与降低单位价值质量的能力,来影响行业中现有企业的盈利能力与产品竞争力。

购买者的讨价还价能力:购买者主要通过其压价与要求提供较高的产品或服务质量的能力,来影响行业中现有企业的盈利能力。

新进入者的威胁:新进入者可能会与现有企业发生原材料与市场份额的竞争,最终导致行业中现有企业盈利水平降低,危及现有企业的生存。

替代品的威胁:同行业或不同行业中的企业生产的产品互为替代品,它们之间就产生相互竞争行为,替代品之间的竞争会以各种形式影响行业中现有企业的竞争战略及市场份额。

同行企业间竞争威胁:现有企业之间的竞争常常表现在价格、广告、产品介绍、售后服务等方面,其竞争强度与许多因素有关。

案例

假设你在一个新小区附近开了一家便利店,一开始生意不错,但随着沿街店铺逐渐一个个开设出来,你感觉到了危机。比如斜对面那家水果店因为价格便宜生意也很火爆。路口新开的百货超市货品齐全,深受女性顾客青睐。再有传言最近将开一个农贸市场。这些店算不算替代品呢?如何分析竞争战略呢?

用波特五力模型可以这样分析:

1、直接竞争对手

路口的百货超市是你的直接竞争对手,因为你们争夺同一批顾客。如果所有顾客平摊到你们两家,你无法盈利,你就处于过度竞争市场中。对于你的竞争对手你可以考虑:打折促销,降低价格,24小时服务等,提供特色便利服务,提升竞争力

2、消费者

你可以分析顾客对与消费敏感度来自于哪几个方面。比如商品、价格、会员粘性、外卖服务、购物时间…找出顾客的痛点,制定策略。比如顾客长期购买你店里的某个网红产品,可以对网红产品做文章,绑定销售,或者满29送网红产品,办理会员送网红产品,来增加顾客流量和粘性。或者储值卡,来增加顾客迁移成本。

如果你的小龙虾是从当地最大的供应商那里采购的,这家供应商同时服务于几百家客户,那么你的议价能力就被削弱了,你无法从供应商那里得到重视,也无法获得折扣,也就是“店大欺客”的道理。

还有其他,篇幅有限就简单讲了。

比如供应商,就是降低进货成本,可以和其他店组成联盟,扩大采购规模,提高议价能力。机或者寻找更低的供应商。

比如潜在竞争对手,水果店和农贸市场都是。假设水果店觉得水果好卖,又卖了牛奶,这个时候你就会面临顾客被分流的风险,利润也会被分割,这也是要考虑的,如何锁定客户。

总结:其实波特五力模型提供的是一种思考方向,尤其是分析战略经营的问题,可以帮助很好的结构化思考竞争问题。

二、SCP分析模型

SCP分析模型主要用于分析行业者企业受到外部冲击时,企业的战略调整及行为变化

SCP模型从特定行业结构、企业行为和经营绩效三个角度来分析外部冲击的影响。

1、行业结构:主要是指外部各种环境的变化对企业所在行业可能的影响,包括行业竞争的变化、产品需求的变化、细分市场的变化、营销模型的变化等。

2、企业行为:主要是指企业针对外部的冲击和行业结构的变化,有可能采取的应对措施,包括企业方面对相关业务单元的整合、业务的扩张与收缩、营运方式的转变、管理的变革等一系列变动。

3、经营绩效:主要是指在外部环境方面发生变化的情况下,企业在经营利润、产品成本、市场份额等方面的变化趋势。

思考的逻辑通常是

1、分析外部竞争环境对企业造成的冲击

通过对替代产品可获得性,产品差异性,增长率,变更性/周期性来分析外部竞争环境对企业造成的冲击。

2、从行业结构分析外部冲击对企业造成的影响。

行业结构是指特定的市场中的企业在数量、份额、规模上的关系。

3、从企业行为(Conduct) 分析外部冲击对企业造成的影响

企业行为是市场结构、经济绩效的联系纽带,企业行为通过各种策略对潜在进入者施加压力从而影响市场结构。分析的角度包含有从营销(定价,产量,广告,新产品研发)、产能变化、企业纵向整合、内部运营效率(成本控制、物流、过程发展、组织效能)等。

4、从经营绩效分析外部冲击对企业造成的影响

经营绩效是指特定市场结构下,通过特定企业行为使某一产业在价格、产量、成本、利润、产品质量、品种及技术进入等方面达到的状态。主要是通过对财务方面的盈利性以及价值创造;科技的发展,雇佣对象的变化来分析企业当前的经营绩效。

三、价值链分析模型

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价值链模型最早是由波特提出的。波特认为企业的竞争优势来源于企业在设计、生产、营销、交货等过程及辅助过程中所进行的许多相互分离的活动,

设计任何产业内竞争的各种基本活动有五种类型

内部后勤:与接收、存储和分配相关联的各种活动,如原材料搬运、仓储、库存控制、车辆调度和向供应商退货。

生产作业:与将投入转化为最终产品形式相关的各种活动,如机械加工、包装、组装、设备维护、检测等。

外部后勤:与集中、存储和将产品发送给买方有关的各种活动,如产成品库存管理、原材料搬运、送货车辆调度等。

市场和营销:与提供买方购买产品的方式和引导它们进行购买相关的各种活动,如广告、促销、销售队伍、渠道建设等。

服务:与提供服务以增加或保持产品价值有关的各种活动,如安装、维修、培训、零部件供应等。

四、ROS/RMS矩阵

ROS/RMS(Return Of Sales/Relative Market Share)矩阵也称做销售回报和相对市场份额矩阵,主要是用来分析企业的不同业务单元或产品的发展战略。这个模型认为,企业某个业务单元或产品在市场上的销售额应该与其在市场中的相对份额成正比,并且该业务单元或产品的销售额越高,该业务单元或产品为企业所提供的销售回报就应该越高。

如下图,企业的某种业务单元或产品的销售额在由低向高不断增加,其相对市场份额和销售回报也在一个“通道”内由低向高不断增加。如果该业务单元或产品的销售额增加,而其对企业的销售回报或相对市场份额降低,那么企业就不应该在这个时候进入其他领域,应该着重改善这个业务单元或产品的经营状况。

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五、AARRR模型

AARRR是增长黑客的经典模型,也叫用户增长模型。五个字母分别代表分别是获取、激活、留存、变现以及推荐。模型的提出者认为,所有创新型、成长型的企业都应该按照这个模型来做增长

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这个模型将数据分析分成了五个大的模块,我们依据这个模型,把每一个模块划分出更细分的维度,罗列出影响每一个维度的变量指标,而这些指标就是我们做数据分析的基础指标。

1、获取用户

获取用户一般需要评估的维度有:渠道的获客数量、获客质量等。渠道数量和质量的指标包括:每日新增、累积新增、启动次数、首次交易户、首绑交易户、一次性用户数、平均使用时长等。筛选出适合自己的优质渠道。通过筛选优质渠道,能够让我们在进行推广时取得事半功倍的效果。

2、提高活跃度

激活一般指注册激活、主动活跃、推送活跃、交易活跃等。

通过活跃度指标数据,我们能够很好的了解到用户的体验,有助于提高用户粘性。

3、提高留存率

留存率指标包括:次日、3日、7日、30日留存。一般来说,次日留存>3日留存>7日留存>次月留存。用户的留存量刚开始会下降的比较严重,到了后期会逐渐稳定在一个数量级上。稳定下来的这些用户,基本上就是产品的目标用户了。

留存还有很多指标,如:次日留存、3日留存、每日流失、每日回流、用户声明周期、平均生命周期贡献、7日回访用户、使用间隔、页面访问量、回访率等等。具体选定哪个维度进行统计可以依据自己的产品和业务重新定制。

4、获取收入

收入有很多种来源,主要的有三种:付费应用、应用内付费、以及广告。付费应用在国内的接受程度很低,包括Google Play Store在中国也只推免费应用。在国内,广告是大部分开发者的收入来源,而应用内付费目前在游戏行业应用比较多。

无论是以上哪一种,收入都直接或间接来自用户。所以,前面所提的提高活跃度、提高留存率,对获取收入来说,是必需的基础。用户基数大了,收入才有可能上量。

5、自传播

以前的运营模型到第四个层次就结束了,但是社交网络的兴起,使得运营增加了一个方面,就是基于社交网络的病毒式传播,这已经成为获取用户的一个新途径。这个方式的成本很低,而且效果有可能非常好;唯一的前提是产品自身要足够好,有很好的口碑。

从自传播到再次获取新用户,应用运营形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的应用就很好地利用了这个轨道,不断扩大自己的用户群体。

六、漏斗模型

营销漏斗模型常用于营销过程。是将非潜在客户逐步变为客户的转化量化模型。营销漏斗模型的价值在于量化了营销过程各个环节的效率,帮助找到薄弱环节

也就是说营销的环节指的是从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节,相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤,然后用转化率来衡量每一个步骤的表现,最后通过异常的数据指标找出有问题的环节,从而解决问题,优化该步骤,最终达到提升整体购买转化率的目的,整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。

比如分析电商的转化,我们要做的就是监控每个层级上的用户转化,寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户,专门绘制他们的转化模型,缩短路径提升用户体验

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七、基于用户生命周期的分析体系

用户生命周期衍生于“客户生命周期”的概念。

用户从不同角度有不同的分类法

比如从用户活跃度来看,可以分为僵尸用户、低频用户、活跃用户和深度用户

用户对平台的价值来看,可能分法就变成了种子用户、普通用户、核心用户。

用户价值来看,分为无效用户、潜在用户、跟进用户、成单用户。

不同的行业有不同的分类,不同的分类也有不同的运营策略。而从用户生命周期的角度来解析和管理用户,是常见的数据分析方式之一。

举例从用户活跃度来看,可能就要构建一个用户活跃度模型:

流失用户:有一段时间没有再打开产品(曾经打开过产品),那么我们就视为流失用户,根据产品的属性,可以按30天,60天,90天等划分。

不活跃用户:有一段时间没有打开产品,为了和流失区分开来,需要选择无交集的时间范围。比如流失用户是60天以上没打开产品,那么不活跃则是0~60天没打开。

回流用户:有一段时间没用产品,之后突然回来再次使用,则称为回流用户。回流用户是活跃用户,且是由流失用户或不活跃用户唤回而来。

活跃用户:一段时间内打开过产品。

忠诚用户:也可以叫超级活跃用户,长期持续使用产品,比如连续四周,或者一个月内15天等

用户活跃可以简化为一个最简单的公式:新增用户的数量要大于流失用户的增加量。不同业务情况需要各自衡量,怎么去构建这个模型。

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八、产品ABC分类模型

ABC分类模型又称帕累托分析法,主要用于分清产品对象的主次,分为A,B,C三类

一般地,会用在产品分类上,去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额,那么哪些SKU是重要的呢,这就是在业务运营中分清主次的问题。

常见的做法是将产品SKU作为维度,并将对应的销售额作为基础度量指标,将这些销售额指标从大到小排列,并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。

百分比在 70%(含)以内,划分为 A 类。

百分比在 70~90%(含)以内,划分为 B 类。

百分比在 90~100%(含)以内,划分为 C 类。

以上百分比也可以根据自己的实际情况调整

ABC分析模型,不光可以用来划分产品和销售额,还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些,占比多少。假设有20%,那么在资源有限的情况下,就知道要重点维护这20%类客户。

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九、用户行为决策分析模型

即消费者行为模型。原来一直倡导的AIDMA模式即——引起消费者注意——产生兴趣——激发欲望——强化记忆——促使行动

现在随着互联网的兴起,消费者在商品的选择上已不限于实体,更多的是电商的形式。甚至商品也不一定是实体的,也有虚拟的、知识类的产品。因此从过去的AIDMA模式做进一步的延伸,慢慢演变出AISAS模式,即引起消费者注意——产生兴趣——网络搜索——购买行动——分享。很明显的区别是,购买的路径缩短了,效率提高了。且用户在购买之后分享,又延伸了消费的长度。

用户行为决策分析模型在电商互联网、互金等行业,用户运营岗或者产品运营岗常常可套用分析的模型,通过各环节各渠道的数据,分析转化率、流失率、存活率等等来制定一些营销策略,精准化运营,甚至优化产品。

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十、杜邦分析模型&平衡计分卡

企业在对经营情况进行分析时,大多主要利用财务报表数字通过财务指标计算反映其盈利能力、营运能力、财务风险、股东回报水平等,其中最有代表性的应属杜邦分析模型。

杜邦分析模型,是通过对净资产收益率的分解,从销售净利率、资产周转率、权益乘数等三方面考察对股东回报的影响,而这三方面又涵盖了采购管理、成本费用控制、资产营运水平、财务杠杆的税盾效应等更深入的因素,从而由表及里、由外而内、由果至因地体现了历时财务状况。

杜邦分析模型等指标设计看似非常精巧,由于财务分析主要依据过去的数据或过去经济活动在分析时点结果的数据,它就成了企业过往生产经营成果的集中体现,利用这些数据,也只能分析过去干得如何。那么如何对企业经营未来的情况做预测,就要依仗另一个模型——平衡计分卡。

平衡计分卡,主要从四个方面分析企业的存在状况,即财务、客户、内部运营、学习与成长

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其流程基本就是:了解战略、设定目标和指标、制定战略举措

数据分析师需要掌握的商业模型,可快速套用!

以上,

是个人认为数据分析师在实际工作中应用较广泛的商业模型,可以快速应用,它们能帮助我们从不同角度切入问题并分析解决。当然,还是要结合实际情况进行调整。


来源:@数据分析不是个事儿

本文转载于数据分析不是个事儿,本文观点不代表爱运营立场,转载请联系原出处。如内容、图片有任何版权问题,请联系爱运营处理。

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