互聯網商業產品分析框架

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編輯導語:在如今的互聯網環境下,早已過了粗放經營的階段,需要精細化的運營和降本增效,我們提高核心競爭力,才能避免被波及。本文作者主要從售前、售后兩大方面,總結了互聯網商業產品分析框架,希望能給你帶來幫助。

企業本質是一種資源配置的機制,企業與市場是兩種可以互相替代的資源配置方式。?企業存在是以盈利為目的?,從而進行生產經營,為社會提供產品和服務的經濟組織。

就近日京東的裁員,東哥做了簡單的回應,其中提到了:

  • 京東是一家企業,他不是慈善機構,沒有一家企業會養一大幫閑人。這句話雖然很殘酷,但是很真實。
  • 京東如今到了一個發展的瓶頸期,做人才優化有什么問題呢?這是東哥的另外一句令人深刻的話。

從上面的信息來看,大環境(尤其是互聯網的環境)早就過了粗放經營的階段,需要精細化的運營,也需要降本增效。我也看了一下其他企業的財報,有些企業就是通過優化人才,來實現其目的。種種現象來看,我們需要提高核心競爭力,以免自己在時代變遷的浪潮中被波及。

那么,今天就給大家分享一下我總結的互聯網商業產品分析框架,對于沒有接觸過的或是接觸比較少的同學來說都有參考意義。從18年起,商業產品的分析從0到1都是我負責。包括搭建指標體系、分析用戶畫像、完成商業報告等等。

最終的效果是:運營策略90%被采納并上線;運營效率提高100%;銷量提升1%。

話不多說,直接上圖:

互聯網商業產品分析框架

主要分三個方面:

  1. 售前:主要是預測制定KPI,以及如何達成KPI,在達成KPI的過程中遇到了問題該怎么去分析
  2. 售后:主要和效果相關,包括退款、NPS、評價、用戶的使用效果,以及用戶是否復購。
  3. 補充內容:為了框架的完整性,有些產品會涉及到線下銷售績效的問題,但是,這部分確實涉及的很少,僅作補充。

01 售前:預測-問題定位

對于售前,主要是預測和問題的定位分析。

1. 預測

預測主要分兩部分,第一部分就是KPI的制定,如何制定KPI;第二部分是如何達成KPI。

2. 制定KPI

1)老板-翻倍

每一個老板都有一個翻倍的理想。很多時候KPI是多少都是老板定的。所以,在定KPI的時候,大家一定要提前做好準備,了解現有的數據,這樣跟老板聊的時候,就知道如何管理預期。就如何了解現有數據,如何制定合理的KPI,有如下的方法。

互聯網商業產品分析框架

2)趨勢同比

趨勢同比直接是使用去年的增長率,計算得出即可,所以22年銷售額=50*(1+67%)=83。

3)N年平均

N年平均,是把最近N年的增長率做了平均,然后乘以上一年的銷售額,所以22年銷售額=50*(50%+100%+67%)=86,其考慮了隨著年份的增加,用戶的消費情況。

4)前N年加權平均

主要是把N年的增長率進行了加權,越近的年份權重越大,分別給2019-2020-2021年的增長率賦值1-2-3,那么22年的增長率:(50%*1+100%*2+67%*3)/(1+2+3)=75%,所以22年銷售額50*(1+75%)=88。

5)回歸和時間序列

直接使用Execl中的功能即可,當然可以使用Python,這里就不細說了。

注意:這幾個計算方式,是比較常用的方式,但是更多是老板拍,所以,在平時一定要經常給他匯報,在匯報中分享一下這些方法,讓他有一定的印象。

另外,自己一定要熟悉購買的用戶畫像,還有就是滲透率以及平臺的增長。因為,如果整個平臺的新用戶增長放緩,付費用戶肯定不會有很大的提升。

還需要考慮商品的類型,是高頻還是低頻的商品。有的商品用戶買了就不會再買,或是很長時間內才會購買,那么,新用戶的增長對于付費用戶的增長有很大的影響。

3. 達成KPI

主要從畫像的維度和產品的維度來看,從產品的維度來看,主要是為了優化產品;從畫像的角度主要是為了運營觸達。

1)產品

如何優化產品呢?主要從用戶使用產品的路徑來分析,現假設用戶使用產品的路徑為曝光產品入口–進入產品營銷頁–創建訂單–支付成功,那我們就有了下面這個公式:

下單人數= 曝光*轉化率1*轉化率2*轉化率3

  • 曝光:曝光人數
  • 轉化率1= 進入產品營銷頁的人數/曝光人數
  • 轉化率2= 創建訂單人數/進入產品營銷頁人數
  • 轉化率3= 支付成功人數/創建訂單人數

通過上面的公式,使用這個分析模型:數據分析工具–總量和轉化率問題,我們可以知道是曝光的問題還是每一步轉化的問題。

如果是曝光的問題,那么我們可以提升曝光,提升曝光有三種方式:

  1. 廣告:增加產品的廣告曝光,一般公司都有廣告位,但是,這個廣告位置具有排他性。也就是你使用,其他產品就使用不了,那么這個時候對于廣告的效果就要求比較高,廣告的展示群體要比較聚焦,需要分析用戶畫像,對于購買率高的用戶進行曝光展示。
  2. 場景化營銷:場景化營銷的特點是在用戶做了一些行為之后,進行曝光展示,或是在某些特定的場景頁面下進行曝光展示,比如常見的提醒用戶開啟消息通知,一般是用戶進行了聊天之后,會進行提醒用戶打開。還有電商里面用戶搜索或是瀏覽一些商品,就進行彈出推送。
  3. 用戶觸達:觸達分為電話-短信-郵件-PUSH,其成本一次遞減。PUSH一般推送量較大,用戶可以不用很精準,但是需要注意推送的時間和頻次,注意用戶體驗。

如果是轉化率的問題,從目前的轉化率漏斗來看,也是有三種情況:

  1. 曝光到營銷頁的轉化問題,這種情況下,就需要看看曝光的頁面和文案是不是沒有吸引到用戶。
  2. 營銷頁到創建訂單的轉化問題,那就是營銷頁的問題,考慮如何打造黃金落地,對于這部分可以進行一定的分析,然后進行AB測試。
  3. 創建訂單到支付成功轉化問題,可以考慮價格和多種付費方式進行測試。

當然上面主要是介紹大的框架,還有具體實施過程中每個步驟的分析都需要進更加深入,這里就不做過多的展開。

2)畫像

主要針對用戶屬性和用戶行為分析其轉化率。

注意:分析的時候,不是只分析已購買的用戶畫像,而是分析轉化率。
我之前看過一個分析師,一上來就分析購買的用戶畫像,比如發現購買的用戶中男女比8:2(虛擬數據),他很興奮地去找運營同學。然后運營聽完之后,很淡定,因為我們站內活躍用戶就是男女比是8:2。

畫像分析之后,一般就是進行運營觸達。

3)其他

我們來看一下銷售額的組成,銷售額= 單價*銷售量,上面的分析邏輯是假定單價不變。那么由上面的公式,我們可以分下面三種:

  1. ARPU*用戶量,這種是看單個UV的價值,主要是流量型產品。
  2. 客單價*訂單量,這是看單個客戶的價值,主要是低頻的產品。
  3. 定價策略:當然我們也可以進行價格測試,經驗來說,制造價格誘餌,能夠比較有效提升客單價。

4. 問題分析

第二部分就是異常分析,我們制定好KPI,分析了如何完成KPI,如果在執行時候出現了問題,該怎么分析呢?可以參考文章:增長黑客-DAU下降分析-指標異常分析框架

02 售后-效果-復購

當銷售給用戶之后,就需要關注售后相關的指標:退款率,可以分析退款的用戶畫像。做一個退款原因的產品,用戶退款時可以填寫,可以對退款用戶進行調研。

  1. 評價,引導用戶進行評價,好的評價也能有效促進商品銷售。
  2. NPS,是比較通用的指標,能比較有效的評價產品,并且有通用的參考值。
  3. 使用效果,如果用戶買了不使用或使用效果不好,那么產品肯定是有問題。
  4. 最直接的評價就是復購,不好的話用戶肯定不會復購的,但是,復購周期和頻率取決于產品的特性,高頻還是低頻,剛需非剛需。

這次都是比較直接和通用的指標,并且分析也是比較重要,展開的話,每個都可以單獨來寫的。

如果這篇文章點贊破100,后面會單獨出一篇文章。

03 銷售績效

涉及到銷售績效部分,線下銷售確實涉及很少,暫不做講解。

04 寫在最后

距離上次更新很久了,感謝粉絲的認可,讓我更加堅定了要持續地更新。

下一篇,以某網為例,具體講講商業產品分析框架(冒著生命危險注冊某網)。

 

本文由 @數有道 原創發布于人人都是產品經理,未經作者許可,禁止轉載。

題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協議

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評論
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  1. 所以22年銷售額=50*(50%+100%+67%)=86,這個是不是忘記除以3了喔,就是22年銷售額=50+50*[(50%+100%+67%)/3]=86

    來自北京 回復
    1. 是的,謝謝提醒

      來自北京 回復
    2. 看完文章感覺好多問題恍然大悟!感謝作者共享得知識

      來自北京 回復
    3. 哈哈,后續會持續更新,或是關注公眾號:數有道

      來自北京 回復
  2. 不得不說,你這個分析的讓我腦子里面的流程瞬間清晰了很多,之前一直低頭想,發現其實多看看別人的經驗,還挺好的。

    來自河南 回復
    1. 哈哈。謝謝認可,可以關注一下公眾號:數有道,有很多技術和案例分享,有些這里發布不了。

      來自北京 回復