在網站運營過程中一定會涉及到數據分析，數據分析的方法論很多，小編為大家介紹其中六種比較常見的理論。

　　1、PEST分析法

　　PEST，也就是政治(Politics)、經濟(Economy)、社會(Society)、技術(Technology)，能從各個方面把握宏觀環境的現狀及變化趨勢，主要用戶行業分析。

　　宏觀環境又稱一般環境，是指影響一切行業和企業的各種宏觀力量。

　　對宏觀環境因素作分析時，由于不同行業和企業有其自身特點和經營需要，分析的具體內容會有差異，但一般都應對政治、經濟、技術、社會，這四大類影響企業的主要外部環境因素進行分析。

　　政治環境：政治體制、經濟體制、財政政策、稅收政策、產業政策、投資政策等。

　　社會環境：人口規模、性別比例、年齡結構、生活力式、購買習慣、城市特點等。

　　技術環境：折舊和報廢速度、技術更新速度、技術傳播速度、技術商品化速度等。

　　經濟環境：GDP 及增長率、進出口總額及增長率、利率、匯率、通貨膨脹率、消費價格指數、居民可支配收入、失業率、勞動生產率等。

　　2、5W2H分析法

　　5W2H，即為什么(Why)、什么事(What)、誰(Who)、什么時候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么價格(How much)，主要用于用戶行為分析、業務問題專題分析、營銷活動等。

　　該分析方法又稱為七何分析法，是一個非常簡單、方便又實用的工具，以用戶購買行為為例：

　　Why：用戶為什么要買?產品的吸引點在哪里?

　　What：產品提供的功能是什么?

　　Who：用戶群體是什么?這個群體的特點是什么?

　　When：購買頻次是多少?

　　Where：產品在哪里更受歡迎?在哪里賣出去?

　　How：用戶怎么購買?購買方式什么?

　　How much：用戶購買的成本是多少?時間成本是多少?

　　3、SWOT分析法

　　SWOT分析法也叫態勢分析法，S (strengths)是優勢、W (weaknesses)是劣勢，O (opportunities)是機會、T (threats)是威脅或風險。

　　SWOT分析法是用來確定企業自身的內部優勢、劣勢和外部的機會和威脅等，通過調查列舉出來，并依照矩陣形式排列，然后用系統分析的思想，把各種因素相互匹配起來加以分析。

　　運用這種方法，可以對研究對象所處的情景進行全面、系統、準確的研究，從而將公司的戰略與公司內部資源、外部環境有機地結合起來。

　　4、4P營銷理論

　　4P即產品(Product)、價格(Price)、渠道(Place)、推廣(Promotion)，在營銷領域，這種以市場為導向的營銷組合理論，被企業應用最普遍。

　　可以說企業的一切營銷動作都是在圍繞著4P理論進行，也就是將：產品、價格、渠道、推廣。通過將四者的結合、協調發展，從而提高企業的市場份額，達到最終獲利的目的。

　　產品：從市場營銷的角度來看，產品是指能夠提供給市場，被入們使用和消費并滿足人們某種需要的任何東西，包括有形產品、服務、人員、組織、觀念或它們的組合。

　　價格：是指顧客購買產品時的價格，包括基本價格、折扣價格、支付期限等。影響定價的主要因素有三個:需求、成本與競爭。

　　渠道：是指產品從生產企業流轉到用戶手上全過程中所經歷的各個環節。

　　促銷：是指企業通過銷售行為的改變來刺激用戶消費，以短期的行為(比如讓利、買一送一，營銷現場氣氛等等)促成消費的增長，吸引其他品牌的用戶或導致提前消費來促進銷售的增長。廣告、宣傳推廣、人員推銷、銷售促進是一個機構促銷組合的四大要素。

　　5、邏輯樹法

　　邏輯樹又稱問題樹、演繹樹或分解樹等。它是把一個已知問題當成“主干”，然后開始考慮這個問題和哪些相關問題有關，也就是“分支”。邏輯樹能保證解決問題的過程的完整性，它能將工作細分為便于操作的任務，確定各部分的優先順序，明確地把責任落實到個人。

　　邏輯樹的使用必須遵循以下三個原則：

　　要素化：把相同的問題總結歸納成要素。

　　框架化：將各個要素組織成框架。遵守不重不漏的原則。

　　關聯化：框架內的各要素保持必要的相互關系，簡單而不獨立。

　　6、AARRR模型

　　AARRR模型是所有運營人員都要了解的一個數據模型，從整個用戶生命周期入手，包括獲取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、變現(Revenue)和傳播(Refer)。

　　每個環節分別對應生命周期的5個重要過程，即從獲取用戶，到提升活躍度，提升留存率，并獲取收入，直至最后形成病毒式傳播。

　　數據分析思路

　　數據分析方法論主要是從宏觀角度介紹如何進行數據分析，它就像是一個數據分析的前期規劃，搭建一個清晰的數據分析框架。那么對于具體的業務場景問題，就要靠具體的分析方法來支撐了，下面小編就介紹幾種常用的數據分析思路。

　　1、趨勢分析

　　最簡單、最常見的數據分析方法，一般用于核心指標的長期跟蹤，比如點擊率、GMV、活躍用戶數。可以看出數據有那些趨勢上的變化，有沒有周期性，有沒有拐點等，繼而分析原因。

　　2、多維分解

　　也就是通過不同的維度對于數據進行分解，以獲取更加精細的數據洞察。舉個例子，對網站維護進行數據分析，可以拆分出地區、訪問來源、設備、瀏覽器等等維度。

　　3、用戶分群

　　針對符合某種特定行為或背景信息的用戶，進行特定的優化和分析，將多維度和多指標作為分群條件，有針對性地優化供應鏈，提升供應鏈穩定性。

　　4、漏斗分析

　　按照已知的轉化路徑，借助漏斗模型分析總體和每一步的轉化情況。例如將漏斗圖用于網站關鍵路徑的轉化率分析，不僅能顯示用戶的最終轉化率，同時還可以展示每一節點的轉化率。

　　5、留存分析

　　留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行后續行為。衡量留存的常見指標有次日留存率、7日留存率、30日留存率等。

　　6、A/B 測試

　　A/B測試是為了達到一個目標，采取了兩套方案，通過實驗觀察兩組方案的數據效果，判斷兩組方案的好壞，需要選擇合理的分組樣本、監測數據指標、事后數據分析和不同方案評估。

　　7、對比分析

　　分為橫向對比(跟自己比)和縱向對比(跟別人比)，常見的對比應用有A/B test，A/B test的關鍵就是保證兩組中只有一個單一變量，其他條件保持一致。

　　8、交叉分析

　　交叉分析法就是將對比分析從多個維度進行交叉展現，進行多角度的結合分析，從中發現最為相關的維度來探索數據變化的原因。

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