1.数据体系的搭建
核心目标确定:
- 明确业务核心指标(如电商的 GMV)。
- 识别影响核心指标的二级指标(用户数、转化率、客单价)。
策略举措:
- 针对每个二级指标制定增长策略(增加广告投放、优化页面内容、调整产品组合)
流程梳理:
- 明确用户的购买流程(搜索、商品页、加购、结算)
场景化操作:
- 对每个环节设定目标，度量和监控指标。
2.数据异动分析
数据准确性排查：
- 核实数据来源和统计口径的准确性。
周期性波动分析：
- 检查长期统计数据以识别是否为周期性波动。
异动定位:
- 确认数据异动后，对指标进行拆解，寻找波动源头。
日活案例分析：
- 排除外部因素后，内部因素分析分为新老用户，
- 新用户减少:检查拉新渠道和用户属性变化。
- 老用户减少:分析留存情况，建立用户流失画像和模型，及时召回。
3.业务活动分析
确定活动目标:
- 明确活动主题(拉新、转化、成单等)和主要目标。
转化因子拆解：
- 分析影响转化的各个因素。
效果对比:
- 与预期效果对比，评估是否达成目标。
- 活动前后对比，评估活动的实际影响，
- 同类活动横向对比，评估效果的相对表现。
- 往期活动纵向对比，评估效果的历史趋势。
- 投入产出比对比，评估活动的收益。
项目调研：
- 进行行业分析、需求分析、竞品分析、盈利能力分析等。
