许多朋友在面对海量的数据和复杂的业务场景时，往往不知所措，不知道如何进行有效的数据分析。其实，没有分析思路，就是因为没有积累足够的数据分析模型。而今好用的数据分析模型众多，对初学者来说可能难以一下子全部掌握。其实，只要掌握了下面这11种最实用的模型，基本能解决绝大部门业务分析场景！下面，就分四个模块，给大家详细讲解一下常用分析模型的概念和具体应用。
这里也免费分享做好的模型看板，可以直接套用：https://s.fanruan.com/ick0r
概述：RFM模型是一种基于用户消费数据的客户细分模型。
数据指标：
效果：通过分析这三个指标，企业可以将客户划分为不同的群体，进而实施针对性的营销策略。
业务场景示例：
已知某公司销售信息，分析该公司客户的消费能力，并对其分类进行营销。
【分析思路】
1）获取R、F、M 3 个关键指标。
2）根据实际业务情况，设置并求出阈值，可以是平均值、中位数，示例使用R、F、M三个指标的平均值。
3）将三个指标R、F、M进行特征向量化，对于M、F，如果客户消费金额和频率高于阈值，计为1，否则计为0；对于R则相反。
4）根据特征向量将客户分类。
用数据分析工具FineBI做好的看板：
此外还可运用RFM模型计算各地区客户消费能力与消费流失情况，具体来说，就是我们要
用M、F作为横纵轴代表客户消费的能力，值越大表示我们分析的客户对象消费能力越高；
R为负向指标，图形越大表示最近消费距今时间越长，客户流失得越严重。
概述：AARRR模型是用户运营过程中常用的一种模型，它解释了实现用户增长的五个关键指标，这个模型能够帮助企业从用户获取到用户传播的全生命周期进行管理和优化。
数据指标：获客（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、收益（Revenue）、传播（Referral）。
业务场景示例：
我们按照5个指标顺序，以买菜APP为例，辅以FineBI展示，便于大家对 AARRR模型有更深的理解。
第一步：获客
获客，通俗来讲就是拉新，要让用户知道了解认识到有这样一个 APP 并来试用。通常情况下会有多个渠道增加产品的曝光，但如何选出最优渠道，使用最少的预算获得最好的拉新效果呢，首先要做的就是渠道分析。
通常情况下渠道分析有两个维度：获客数量和获客质量。（注：在这里我们以平均打开 APP 的浏览时间作为获客质量评价标准。）
结论：可以看到线下活动推广的数量与质量都是最优，可以加大线下活动的投入，比如在超市或菜市场附件做线下活动。
第二步： 激活
激活并不直接对等注册成功。激活要做的是活跃客户，更应该考虑的是用户对于我们产品核心功能的使用情况。那么在买菜 APP 中，我们认为购买过一次的用户为激活用户。
对各月份的用户新增情况进行分析，折线图如下：
结论：10 月份激活率下降，那么就需要进一步分析具体原因。同时辅助进行新客活动，并做精细化运营，在首页进行个性化推荐产品吸引用户。
第三步：留存
用户激活之后，不留存的话最终也都将流失，最终也是徒劳一场。
所以用户的留存统计也很重要。参考 留存分析 计算激活用户的一周留存率/两周留存率/30天留存率。如下图所示：
结论：用户留存率有较大空间提高，需要分析流失原因，进一步提高产品体验，挽留已有客户。
第四步：收益
当用户激活后成为了你的一名用户，你需要考虑的就是如何获取收入，实现盈利。买菜软件的盈利与很多指标有关，这里我们暂且以提高用户的购买活跃度作为提高收入的的一个主要方式。
我们将用户分为三个大类：低活跃用户，普通用户，会员用户。使用漏斗图展示，如下图所示：
结论：低活跃用户数量庞大，很有潜力。活跃低活跃的用户，保持会员用户。
第五步：传播
当产品有了一定规模的用户之后，就需要考虑激发用户间的自发传播。自传播的数据指标是K因子（推荐系数）：
K = （平均每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量）* （接收到邀请的人转化为新用户的转化率）
K值的高低，直接体现自传播结果水平，当K值大于1时，将激发自传播巨大的力量，K值越大，力量越强。而若K值小于1，那么传播水平会逐步减弱，直至消失。
计算该 APP 的 K 值，如下图所示：
结论：该 APP K值已经大于 1 ，拥有了自传播的力量。所以可以进一步通过“邀请获红包”等运营活动进一步提高 K 值，加快传播速度。
概述：PEST模型是一种大环境分析工具，用于分析企业所处的宏观环境。通过PEST分析，企业可以了解外部环境的变化趋势，为制定战略提供参考。
数据指标：政治（Political）、经济（Economic）、社会（Sociocultural）、技术（Technological）四个方面的因素。
具体可见下图：
概述：SWOT模型是一种企业战略分析工具，通过SWOT分析，企业可以全面了解自身的内外部环境，为制定战略提供依据。
数据指标：优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats）。
业务场景示例：
我们以蜜雪冰城为例，用SWOT模型来分析其市场情况。
优势（Strengths）
1. 品牌历史：蜜雪冰城自1997年成立以来，拥有较长的品牌历史和消费者基础。
2. 市场定位：定位于三四线城市和低消费人群，这为其提供了一个相对竞争较小的市场空间。
3. 价格优势：坚持低价策略，提供高性价比的产品，吸引价格敏感的消费者。
4. 文化元素：创造雪王IP和魔性主题曲，增加了品牌的文化特色和辨识度。
劣势（Weaknesses）
1. 资金链压力：部分地区高租金给企业带来资金链压力。
2. 管理难度：加盟店众多，管理难度大，可能影响品牌形象和服务质量。
3. 食品安全问题：曾爆出食品安全问题，这可能影响消费者对品牌的信任度。
4. 利润空间压缩：茶饮市场规模逼近千亿，但疫情背景下，利润空间和营收业绩可能受到进一步压缩。
机会（Opportunities）
1. 下沉市场潜力：下沉市场仍有红利，蜜雪冰城可以通过进一步开拓这些市场来增加市场份额。
2. 消费趋势：国潮、养生、新式茶成为消费趋势，蜜雪冰城可以利用这些趋势来创新产品，吸引消费者。
3. 市场规模增长：茶饮市场规模的增长为蜜雪冰城提供了更多的市场机会。
威胁（Threats）
1. 媒体舆论压力：食品安全问题和负面新闻可能导致媒体舆论压力增大。
2. 市场竞争：茶饮市场竞争激烈，新品牌和新产品不断涌现，对蜜雪冰城构成威胁。
通过对品牌数据的SWOT分析，企业可以更清晰地了解自身在市场环境所处的位置，以及如何制定相应的战略来应对挑战和抓住机遇。
概述：4P营销理论是市场营销学中的一个基本理论框架，通过4P分析，企业可以系统地制定营销策略，以满足市场需求并实现销售目标。
数据指标：产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、促销（Promotion）
业务场景：
以智能手机制造商为例，制造商根据市场需求和竞争对手情况设计了差异化的产品功能；通过成本加成法制定具有竞争力的价格策略；同时，选择了线上线下相结合的销售渠道；并通过社交媒体广告和线下体验活动进行促销推广。这些措施都有效提升了产品的市场占有率和品牌知名度。
概述：波士顿矩阵是一种产品组合管理工具，用于分析企业不同产品的市场增长率和相对市场份额。它根据产品的市场增长率和相对市场份额将产品划分为明星产品、金牛产品、问题产品和瘦狗产品四个象限，如下图所示。
业务场景示例：
根据散点图，我们可以大致分析出这个公司的客户画像：
概述：用户画像模型是一种通过收集和分析用户的基本信息、行为数据、偏好设置等多维度信息，构建出用户全面、立体形象的方法。它旨在深入理解用户，为个性化推荐、精准营销、产品优化等提供有力支持。用户画像不仅包含用户的静态属性（如年龄、性别、地域等），还涵盖动态行为（如浏览记录、购买历史、互动频率等）。
业务场景示例：
根据上图，我们做出相应的用户画像分析：
策略建议
概述：购物篮分析模型是一种通过分析顾客购物篮中的商品组合关系，发现商品之间的关联性和购买模式的方法。
数据指标：支持度、置信度、提升度
业务场景示例：
由上图可知：
1）微爽日用245mm和家之寓圆形24夹晒架的支持度最高，且购买家之寓圆形24夹晒架后又购买微爽日用245mm的置信度最高，因此两者被捆绑购买的概率很大，可放置在货架的相邻位置。
2）家之寓圆形24夹晒架和本地小白菜的支持度和置信度都比较高，用户更可能买完夹晒夹后去买小白菜。
3）微爽日用245mm与盐津铺子、香妃蜜瓜、西红柿 等的提升度高于 1 ，说明组合方式有效。
概述：用户留存分析模型用于评估用户对品牌或产品的忠诚度、信任度以及再消费期望程度。这一模型通过一系列指标来衡量用户与品牌或产品之间的粘性，从而制定更有效的用户留存策略和提升用户满意度的措施。
数据指标：用户活跃度（AU）、用户留存率、用户复购率、用户反馈与满意度
业务场景示例：
上表中计算了用户从激活某产品开始，在当日、一周内、两周内、三周内进行登录使用等操作的占总登录人数的比率。
以下是表中涉及到的数据指标：
结论：
一周留存率相比当日下降趋势明显，所以需要提高用户粘性，提升产品使用价值
四周留存率下降趋缓，说明已经进行了一部分转化，需要对这些用户进行精细化运营管理
留存率中有一个重要的指标就是活跃用户 即UV，只有活跃才会产生用户粘性，用户才会留存。
上图就展示了不同区域的活跃用户占比。
结论：
示例中活跃用户为模式属于1、3的用户，与整体留存率相对比，活跃用户三周留存率明显较高，且呈增长趋势，二三战区活跃用户相对较多
概述：KANO模型是对用户需求分类和优先排序的有用工具，以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。
四个象限对应了四种需求类型，它们的优先级排序为：必备型需求>期望型需求>兴奋型需求>无差异需求。
业务场景示例：
如上表所示，根据「KANO评价结果分类对照表」可以将所有的分为：
A：兴奋型；O：期望型；M：必备型；
I：无差异型；R：反向型；Q：可疑结果
概述：用户生命状态分析是对已有客户的生命状态进行分类分析。这里用了两个维度「最近一次登录距今的时间」和「第一次登录距今的时间」。根据这两个维度，可以将客户简单的分为四个类别。
业务场景示例：
由上图可以看出：
以上就是常见的11种业务数据分析模型，在实际工作场景中，大家可以灵活选用，基本上能解决解决90%的数据分析难题！
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