編輯導(dǎo)語：如今在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)在我們的工作中占據(jù)很大的作用，企業(yè)中的各個(gè)崗位對數(shù)據(jù)都有一定的依賴性；并且在日常工作中，數(shù)據(jù)也是我們提高工作效率的一個(gè)方法；本文作者分享了8種數(shù)據(jù)思維模型及案例，我們一起來了解一下。

數(shù)據(jù)運(yùn)營，在運(yùn)營里是中流砥柱的作用，細(xì)分到各個(gè)崗位都離不開數(shù)據(jù)；不僅是工作，生活中也是。

工作上，擁有數(shù)據(jù)化思維，對于工作效率能有極大提升，適用于產(chǎn)品、運(yùn)營及營銷。

生活中，擁有數(shù)據(jù)化思維，對于決策和判斷也很有幫助，幫我們更好的掌控生活而不是被生活所掌控。

分享對我影響比較大的8種數(shù)據(jù)相關(guān)思維模型，希望對您有所啟發(fā)；前4種是宏觀想象和規(guī)劃，后4種是微觀實(shí)操和演練。

01?漏斗思維模型

漏斗分析模型是一套流程式數(shù)據(jù)分析模型。反映用戶行為狀態(tài)，以及從起點(diǎn)到終點(diǎn)各階段指標(biāo)。對于用戶行為分析、流量監(jiān)控、目標(biāo)動作轉(zhuǎn)化都很好用。

漏斗思維前后關(guān)聯(lián)性極強(qiáng)，從首到尾是弱化和遞減。

常用漏斗模型3種，AIDMA模型應(yīng)用于品牌營銷占領(lǐng)用戶心智；AISAS模型幫助消費(fèi)決策和分析購買路徑，AARRR模型分析用戶行為軌跡提高關(guān)鍵指標(biāo)。

漏斗模型除了在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，及電商用戶分析上得以應(yīng)用外，在其他處也能巧妙應(yīng)用。如銷售漏斗：它是按照“線索-意向-客戶”層層篩選，逐漸遞減。

02?結(jié)構(gòu)化拆解數(shù)據(jù)模型

拆解，源自結(jié)構(gòu)化思維金字塔原理，兩個(gè)要點(diǎn)：相互獨(dú)立、無窮無盡。面對數(shù)據(jù)的時(shí)候，可以分析相關(guān)的模塊并拆解，研究不變的單一模塊。

舉個(gè)栗子：GMV=流量*轉(zhuǎn)化率*客單價(jià)*復(fù)購率。常應(yīng)用于電商銷量的拆解，繼續(xù)拆流量=流量渠道1+流量渠道2+流量渠道3。

影響流量渠道1的來源有投放時(shí)間選擇、首頁視覺優(yōu)化、文案優(yōu)化、活動形式、產(chǎn)品體驗(yàn)流暢度等，繼續(xù)拆解時(shí)間選擇是上午好？還是晚上好？繼續(xù)拆解直到最小顆粒度；此處拆解原則，可結(jié)合5WHY溯源原理和A/B測試模型。

結(jié)構(gòu)化拆解，需要記住4個(gè)要點(diǎn)，很大程度上這4點(diǎn)和其他思維有共同之處。

核心論點(diǎn)：尋找金字塔的塔點(diǎn)。

結(jié)構(gòu)拆解：自上而下將核心論點(diǎn)層層拆解成分論點(diǎn)，上下之間呈因果，依賴關(guān)系。

MECE：相互獨(dú)立，完全窮盡（免交叉重復(fù)）。

驗(yàn)證：核心論點(diǎn)/分論點(diǎn)都是可量化、可驗(yàn)證的，要用數(shù)據(jù)說話。類A/B測試。

03?事實(shí)數(shù)據(jù)≠主觀判斷模型

也許你聽過“事實(shí)”和“觀點(diǎn)”理論。事實(shí)。就是可視化數(shù)據(jù)，沒有對錯(cuò)，不帶情感；而觀點(diǎn)是主觀的感受和判斷，觀點(diǎn)表達(dá)了個(gè)人的價(jià)值觀和興趣偏好。

我喜歡打籃球，以NBA籃球舉例?？幢泶髱熇拢偸欠瞰I(xiàn)各種神奇3分球。很多球迷都說，利拉德3分球真準(zhǔn)、聯(lián)盟佼佼者。真的是這樣嗎？

這是球迷觀點(diǎn)，為什么呢？因?yàn)?，你腦海中總是他一次次不講理的3分球，峰終定律影響下被加深印象。但是事實(shí)和數(shù)據(jù)呢？本賽季利拉德3分球命中率38.5%，排名聯(lián)盟第74位。

從數(shù)據(jù)角度看，在400人+的NBA聯(lián)盟里74的排名其實(shí)并不高，所以主觀判斷是錯(cuò)誤。用事實(shí)數(shù)據(jù)做支撐，一定程度上可以避免臆想的主觀判斷。

再看一個(gè)例子：比如說一個(gè)醫(yī)院兩個(gè)科室，一個(gè)科室，治愈率高，死亡率低啊，另外一個(gè)科室呢，治愈率相對較低，死亡人數(shù)呢，也相對比例高一些，那你能說第一個(gè)科室就比第二個(gè)科室優(yōu)秀嗎?

你說難道不是嗎？他治愈率高。死亡率更低，這么直觀說服力難道不是更不優(yōu)秀嗎?

不一定??！你有考慮過他們接的都是什么病人嗎?如果我們評誰更優(yōu)秀，只看死亡率。不看哪些醫(yī)院接了重癥病例，那簡直太荒謬了。數(shù)據(jù)背后的環(huán)境和場景，切勿忽視。

04?量化指標(biāo)+標(biāo)準(zhǔn)思維模型

凡事好不好都是相對，只有建立標(biāo)準(zhǔn)，可用數(shù)據(jù)衡量的標(biāo)準(zhǔn)后，才能予以評判。標(biāo)準(zhǔn)就像一桿尺子，有刻度、能度量。

同樣拿NBA利拉德安利來舉例，38.5%的3分球命中率高嗎？

如果定義標(biāo)準(zhǔn)3分球命中率低于40%就算低，那么他的命中率就不高；如果定義標(biāo)準(zhǔn)是超過38%是高，那么利拉德命中率就算高。是高還是低？取決于手里尺子的刻度值。

有了刻度，在生活和工作上怎樣能加強(qiáng)我們量化指標(biāo)的意識呢？

繼續(xù)以籃球舉例。我每次訓(xùn)練時(shí)候會對流程量化會高效很多，不至于無目標(biāo)感。

比如：訓(xùn)練時(shí)長1小時(shí)，做20分鐘對抗訓(xùn)練，做10分鐘突破訓(xùn)練，做10分鐘三分球訓(xùn)練，做10分鐘罰球訓(xùn)練，做10分鐘熱身訓(xùn)練。

把隨意的一場打球，量化到各個(gè)指標(biāo)用數(shù)據(jù)體現(xiàn)，然后刻意練習(xí)；同樣，對于3分球訓(xùn)練我會10個(gè)一組，默認(rèn)記錄數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，心里的刻度是35%命中率，有了量化指標(biāo)，更好的引導(dǎo)我們精進(jìn)。

05?5WHY溯源模型

5WHY溯源分析，來自豐田企業(yè)管理，對于深度思考，看清事物的本質(zhì)，找到數(shù)據(jù)背后隱藏的真像很有幫助。

5WHY分析法，又稱“5問法”，也就是對一個(gè)問題點(diǎn)連續(xù)以5個(gè)“為什么”來自問，以追究其根本原因。這里回顧一個(gè)經(jīng)典案例，看清事物本質(zhì)。

杰斐遜大廈墻有裂痕，為什么？

因?yàn)閴γ娼?jīng)常沖洗，被腐蝕了。

為什么沖洗？沖洗是因?yàn)轼B糞多。

為什么會有鳥糞？因?yàn)橹┲攵?，鳥過來覓食。

為什么蜘蛛多？因?yàn)檫@里陽光好利于繁殖。

怎么解決墻面問題，不是用環(huán)保清洗劑，也不是用電網(wǎng)防蜘蛛，拉上窗簾就行。

生活中，常會出現(xiàn)抓不住問題本質(zhì)的情況，只是“膚淺”看到表面問題。

多一點(diǎn)深度思考，看看各個(gè)維度數(shù)據(jù)變化，總有撥云見日的時(shí)候。

06?A/B測試思維模型

A/B測試在產(chǎn)品及技術(shù)上經(jīng)常應(yīng)用，指在產(chǎn)品迭代發(fā)布之前，制定兩個(gè)（A/B）或多個(gè)（A/B/n）版本；在同一時(shí)間維度，分別讓特征相同（相似）的訪客群組（目標(biāo)人群）隨機(jī)的訪問這些版本，并收集每個(gè)群組用戶的數(shù)據(jù)，最后通過分析數(shù)據(jù)，評估出最好版本去承載全部流量。

多組開花，找到數(shù)據(jù)最好的一組，予以選用。

A/B測試的理念和假設(shè)驗(yàn)證思維模型類似，實(shí)操過程中，通常AB測試都是圍繞著某一個(gè)目標(biāo)進(jìn)行，比如：提升新用戶下單率。圍繞該目標(biāo)，我們可以設(shè)置相應(yīng)的運(yùn)營動作。

PlanA設(shè)置優(yōu)惠券A并全渠道觸發(fā)，PlanB設(shè)置優(yōu)惠券B全渠道觸發(fā)，一個(gè)周期后分析A/B兩種運(yùn)營動作下，目標(biāo)數(shù)據(jù)（新用戶下單率）的變化；此處樣本數(shù)量要足夠大，測試周期要足夠長才有說服力，否則很大程度上是小概率事件。

07?RFM分析思維模型

RFM是3個(gè)指標(biāo)的縮寫，最近一次消費(fèi)時(shí)間間隔（Recency），消費(fèi)頻率（Frequency），消費(fèi)金額（Monetary），通過這3個(gè)指標(biāo)對用戶分類。

RFM通過3個(gè)維度數(shù)據(jù)對用戶進(jìn)行評估分類，從而實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營，根據(jù)不同用戶的屬性做不同營銷策略。

此處，也是淘寶千人千面、字節(jié)智能算法的前身，量身定制。RFM分析方法把用戶分為8類，這樣可對不同價(jià)值用戶使用不同的營銷決策。

馮侖講過：正常情況下，人一生交往的關(guān)系是三個(gè)數(shù)：10%、30%和60%。

這句話是什么意思呢？

其實(shí)正好對應(yīng)我們剛講的三種人脈關(guān)系，RFM模型里的前三種重要價(jià)值、重要發(fā)展、重要保持用戶，對于3類用戶我們需要采取不同應(yīng)對策略。

對于不同用戶類型，有對應(yīng)不同運(yùn)營策略。高價(jià)值享受VIP待遇，需挽留采用促活方案定時(shí)觸達(dá)。

1）重要價(jià)值關(guān)系：對你生活和工作非常有價(jià)值。他幾乎是你最親密的親戚、朋友、客戶。面對這些人，你應(yīng)該經(jīng)常聯(lián)系，彼此幫助，時(shí)不時(shí)約出來聊聊天。

2）重要發(fā)展關(guān)系：聯(lián)系比較多、一起做過點(diǎn)事，但聊天是有一句沒一句的，這種要重點(diǎn)發(fā)展關(guān)系。比如把你的困惑或者小秘密和他分享，產(chǎn)生情感連接。

3）重要保持的關(guān)系：所謂熟人，也就是打起電話來記得住這個(gè)人，而且也大概了解他的背景，可能很長時(shí)間都沒有見的那種“朋友”。要主動聯(lián)系，利用節(jié)假日登門拜訪、共同的朋友持續(xù)保持溝通。

08?北極星數(shù)據(jù)指標(biāo)思維

北極星指標(biāo)，也叫做唯一重要的指標(biāo)，之所以叫做北極星指標(biāo)是指這個(gè)指標(biāo)一經(jīng)制定，像北極星一樣，高高的閃耀在天空中，指引著團(tuán)隊(duì)向同一個(gè)方向前進(jìn)。

北極星指標(biāo)，隨產(chǎn)品生命周期在動態(tài)變化，但是有兩個(gè)大前提不會變。第一，對規(guī)模的追求（用戶規(guī)?；蚴杖胍?guī)模）；第二，對用戶長期價(jià)值的考量。

我看來看常見產(chǎn)品的北極星指標(biāo)，并做拆解：

• Airbnb北極星指標(biāo)是交易總額，分解目標(biāo)：用戶總數(shù)+訂房次數(shù)。
• 知乎北極星指標(biāo)是問答總數(shù)，分解目標(biāo)：用戶總數(shù)+單用戶問答貢獻(xiàn)數(shù)。
• 簡書北極星指標(biāo)是文章總數(shù)，分解目標(biāo)：用戶總數(shù)+單用戶文章貢獻(xiàn)數(shù)。
• 滴滴北極星指標(biāo)是月活躍用戶，分解目標(biāo)：月活躍司機(jī)+月活躍乘客。

北極星指標(biāo)是風(fēng)向標(biāo)，能避免我們陷入數(shù)據(jù)陷阱。

與之對應(yīng)，是虛榮性指標(biāo)，盤點(diǎn)下常見產(chǎn)品虛榮型數(shù)據(jù)指標(biāo)。

電商類：GMV和訂單量。

要知道脫離利潤的GMV并沒有用，如果毛利不夠甚至虧本，帶來的結(jié)果是買的越多虧得越多；訂單量也一樣，如果只是低客單的薅羊毛訂單，只會起反作用。

電商，更多要關(guān)注轉(zhuǎn)化率、客單價(jià)、復(fù)購率等北極星指標(biāo)。

內(nèi)容類：曝光量和點(diǎn)擊PV。

拿現(xiàn)在的抖音來說，一些粉絲量上百萬的抖音號沒有商業(yè)價(jià)值就是這原因，某單條視頻點(diǎn)贊量過百萬依然不能變現(xiàn)，也很好的說明這個(gè)問題。

抖音，更多要關(guān)注停留時(shí)長、完播率、評論人次及標(biāo)簽用戶量等北極星指標(biāo)。

作者：zhrayan；公眾號：炏的黑匣子（zydsgj）；專注用戶研究，用戶運(yùn)營。聚焦影響圈的事，抽絲剝繭做時(shí)間的復(fù)利者。

本文由 @zhrayan 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自?Unsplash，基于 CC0 協(xié)議