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：

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。

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。

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