数据分析师、产品经理、运营人员、市场营销人员、需要建立系统化数据分析思维的业务骨干。
掌握互联网和电商领域最经典的数据分析框架与方法论,能够运用AARRR模型进行用户全生命周期分析,运用RFM模型进行客户价值分层,运用漏斗分析定位业务转化瓶颈,形成数据驱动业务决策的系统化思维。
一、数据分析思维框架:数据分析的价值闭环(描述、诊断、预测、决策),常见的分析误区与陷阱,数据敏感度的培养方法。
二、AARRR模型概述:海盗指标法的起源与内涵,用户生命周期视角下的五大环节(用户获取、激活、留存、变现、传播)。
三、用户获取分析:渠道来源分析,渠道质量评估指标(CAC、ROI),渠道归因模型(首次点击、末次点击、线性归因)。
四、用户激活分析:激活的定义与关键行为识别,激活率优化思路,新用户引导流程的A/B测试方法。
五、用户留存分析:留存率的计算方法(日留存、周留存、月留存),留存曲线解读,留存与产品价值的关联。
六、用户变现分析:LTV(用户生命周期价值)的计算模型,ARPU与ARPPU的区别,付费转化路径分析。
七、传播与裂变分析:K因子(病毒系数)计算,裂变活动的效果评估,社交传播的归因方法。
八、RFM模型详解:RFM模型的三个维度(最近一次消费、消费频率、消费金额),RFM的评分方法与客户分层。
九、RFM应用实战:高价值客户识别,流失客户预警,分层运营策略设计(唤醒、挽留、交叉销售)。
十、漏斗分析原理:漏斗模型的数学本质,转化率的计算与波动分析,漏斗各层之间的关联性。
十一、漏斗分析实战:注册转化漏斗、下单转化漏斗的构建,流失环节定位,优化方案设计与效果评估。
十二、综合分析案例:某电商平台从获客到复购的全链路分析,AARRR+RFM+漏斗的联合应用,分析报告撰写与业务建议输出。