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編輯導(dǎo)讀：也許不是所有的運營都知道同期群分析，但它是每個產(chǎn)品運營必備的分析方法。本文作者圍繞同期群模型展開分析，希望對你有幫助。

大家好，我是愛學(xué)習(xí)的小xiong熊妹。

今天繼續(xù)來談數(shù)據(jù)分析八大模型系列。今天分享的，是一個原理很簡單，但是應(yīng)用很廣泛的模型：同期群模型。在商品分析、用戶分析、渠道分析上，都用得著哦。

一、同期群的原理

同期群分析原理很簡單：種豆子。怎么區(qū)分哪一種豆子很好？最簡單的方法，就是分好群體（所謂的“群”）一起種下去（所謂的“同期”）然后觀察哪一個長得更快。

為了達到這個目的，我們需要：

• 選擇比較對象，按條件分好類
• 選擇合適的比較指標(biāo)。
• 從一個時間節(jié)點開始觀察。
• 對比指標(biāo)差異，找出優(yōu)質(zhì)/劣質(zhì)群體

還拿種豆子舉例，同期群的做法如下：

這個思路非常簡單，因此在工作中應(yīng)用得非常普遍，還衍生出很多其他名字。

二、商品同期群：商品LTV模型

商品分析中的同期群模型，也被稱為商品LTV模型。

做法如下：

• 設(shè)定商品等級（A、B、C級）
• 從商品上市時，開始觀察
• 觀察商品上市后銷量/利潤走勢
• 對比每個等級商品，是否達成該商品平均水平
• 如表現(xiàn)優(yōu)于平均，則重點關(guān)注缺貨問題，保障供給
• 如表現(xiàn)劣于平均，則重點關(guān)注積壓問題，減少庫存

（如下圖）

這個模型非常好用！因為很多商品，從上市開始，天生是有生命周期走勢的。通過同期群分析，不但可以模擬這個走勢，而且可以為每個級別的商品定出合理的LTV范圍，從而及早發(fā)現(xiàn)商品銷售是否達成預(yù)期。從而進一步地控制庫存情況，實現(xiàn)利潤最大化（如下圖）。

不止商品分析，用戶分析也能用得上。

三、用戶同期群：用戶留存率模型

用戶同期群分析，也被稱為用戶留存率模型。

做法如下：

• 設(shè)定用戶分群（一般按注冊時間or注冊渠道）。
• 從注冊時間開始，觀察每X天后，該批次用戶的留存率。
• 擬合整體走勢，預(yù)判X天后，該批次用戶留存數(shù)量。
• 找到留存下降最明顯節(jié)點，判斷是否進一步深入分析。

（如下圖）

因為大部分APP都只能滿足用戶部分需求，因此用戶的留存，總是慢慢減少。如果發(fā)現(xiàn)某些節(jié)點，用戶留存明顯下降，則說明這些節(jié)點出現(xiàn)問題，需要進一步分析。同時，基于同期群數(shù)據(jù)，可以擬合出預(yù)計留存用戶數(shù)量，就能為運營籌劃服務(wù)用戶資源，提供數(shù)據(jù)支持（如下圖）。

四、用戶同期群：用戶LTV模型

如果在預(yù)測用戶留存率的時候，同步計算用戶預(yù)計產(chǎn)生的價值，則可以計算出用戶LTV。具體做法如下：

• 用前文方法，先算出用戶留存數(shù)值
• 計算每階段，用戶付費率、付費金額
• 用戶總價值=留存用戶*付費率*付費金額

注意，這樣計算出的LTV，實際上指的是：特定時間內(nèi)，用戶產(chǎn)生的價值。并非嚴(yán)格意義上的全生命周期價值。不過，考慮到企業(yè)做經(jīng)營計劃，也是以年/季度為時間單位做的，所以只考核用戶在3個月/6個月/12個月內(nèi)產(chǎn)生的價值，也差不多了。

注意！不同業(yè)務(wù)場景下，用戶付費形態(tài)會不同，因此對LTV計算會有影響。

常見的情況，如：

• 理想狀態(tài)：用戶每個月按固定金額，比例付錢（月租型業(yè)務(wù)）
• 前低后高：越忠誠的用戶，買得越多，付費越高（粉絲型業(yè)務(wù)）
• 前高后低：初期吸引用戶大量付費，后邊不管了（收割型業(yè)務(wù)）

對應(yīng)的數(shù)據(jù)，可能如下圖所示。計算用戶LTV的時候，得關(guān)注付費形態(tài)。如果只是簡單地用“平均每月消費”指標(biāo)，很有可能會用平均值掩蓋了真實付費情況，從而誤導(dǎo)業(yè)務(wù)判斷。

五、渠道同期群：渠道質(zhì)量分析模型

如果在用戶同期群分析的時候，把分類維度，改成：從XX渠道進來的用戶。則可以進一步做出：渠道質(zhì)量同期群分析。常見的形式如下：

• 按渠道+投放廣告時間，分類用戶
• 關(guān)注該渠道+投放時間進入用戶，后續(xù)X天轉(zhuǎn)化率/付費
• 計算用戶產(chǎn)生的消費，對比渠道投放成本
• 針對轉(zhuǎn)化好的渠道，考慮追加投放
• 針對轉(zhuǎn)化差的渠道，消減預(yù)算/整改投放措施

（如下圖）

六、同期群的不足之處

同期群看起來很好使，是因為它能很充分地暴露問題。但是同期群沒有解釋問題的能力，為啥某個渠道的質(zhì)量突然崩了？單靠同期群解釋不了，需要其他分析模型來解釋。

作者：碼工小熊，微信公眾號：碼工小熊

本文由 @碼工小熊 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