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在運(yùn)營數(shù)據(jù)分析時最常用的分析方法主要有四種——AARRR模型、全鏈漏斗型、因子分解型和全定量增長模型。因其特性不同，應(yīng)用領(lǐng)域也各不相同，在本文中，作者簡單介紹了前三個模型，并將重點(diǎn)聚焦在了全定量增長模型，歡迎大家討論。

了解完北極星指標(biāo)體系構(gòu)建方法，大家有沒有對自己的工作有一個思維上的認(rèn)知呢？接下來我們進(jìn)行一下北極星指標(biāo)體系的實戰(zhàn)操作。

AARRR模型是最容易搭建的模型，他可以快速顯示出影響北極星指標(biāo)的所有因素，但是問題在于他的指標(biāo)比較粗，沒有定量的描述每個因素對北極星指標(biāo)的影響，也沒有指出每個因素之間的相互關(guān)系。這一模型往往是在指標(biāo)模型1.0時使用。

全鏈漏斗模型和因子分解模型不僅可以找到北極星指標(biāo)的影響因子，也可以確定指標(biāo)的數(shù)值，并用簡化的公式進(jìn)行表達(dá)，可以幫助大家找尋機(jī)會點(diǎn)和進(jìn)行簡單的計算；但是他搭建過程較為復(fù)雜，需要的數(shù)據(jù)較多，而且不能預(yù)測未來趨勢和進(jìn)行假設(shè)分析，在指標(biāo)模型中可以作為2.0版使用。

最精細(xì)的增長模型是：全定量增長模型，他分解出了影響增長的因素以及對應(yīng)的細(xì)分指標(biāo)，并把所有的指標(biāo)組合在Excel中計算北極星指標(biāo)。

我們不僅可以用全定量增長模型觀測歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測未來北極星指標(biāo)數(shù)值，而且可以進(jìn)行假設(shè)分析，量化不同指標(biāo)變化對北極星指標(biāo)的影響，但是他的缺點(diǎn)是組裝和維持起來比較費(fèi)力，需要耗費(fèi)相當(dāng)長的時間，它適合有一定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，需要精細(xì)化運(yùn)營的團(tuán)隊。

在運(yùn)營過程中，如果我們能一次性投入一定的精力，規(guī)劃出一個穩(wěn)定的全定量增長模型圖表，對于運(yùn)營的長期監(jiān)控和使用存在一定的價值。

我們通過一定的案例來了解全定量增長模型：

假設(shè)某APP的北極星指標(biāo)為月活躍用戶數(shù)，計算北極星目標(biāo)使用的數(shù)據(jù)為月新增用戶數(shù)、月留存率兩個指標(biāo)。我們來看一下具體的計算過程：

01 模型的輸入數(shù)據(jù)

1. 用戶新增數(shù)量明細(xì)表

主要變量為：不同渠道獲客數(shù)、K因子、激活率三個指標(biāo)；

時間維度為：基于歷史情況對未來進(jìn)行估計；

K因子即為每個老用戶能帶來多少新客戶，是用戶推薦渠道的相關(guān)參數(shù)。

我們單獨(dú)對用戶推薦數(shù)、月初活躍用戶數(shù)進(jìn)行一下講解：

用戶推薦數(shù)=月初活躍用戶數(shù)*K因子；

而下個月的月初活躍用戶數(shù)即為：上個月的月初活躍用戶數(shù)+用戶推薦數(shù)；

2. 留存率

基于歷史平均數(shù)，計算出每個月的留存情況，作為第二個數(shù)據(jù)輸入表。

02 月活的輸出工作表

基于上面的兩個表，我們計算出了如下的一個表，可以順利的計算出每個月的新增、活躍數(shù)據(jù)，并能夠進(jìn)行未來月份新增、活躍的預(yù)測。

看到上面的模型，你對模型有沒有一些初步的概念，全定量模型主要是通過對多個因子的計算，整合形成我們的最終表，然后構(gòu)建最終的北極星指標(biāo)完整表。

從上面的流程可以知道，數(shù)據(jù)的整個過程是從細(xì)到粗構(gòu)建北極星指標(biāo)體系，效果非常明顯，但是耗時也是非常長的。

03 利用定量增長模型進(jìn)行假設(shè)分析（what-if Analysis）

假設(shè)分析是定量增長模型的一個常規(guī)用法，我們通過一個案例來分析具體的用法：

問題：現(xiàn)在是9月份，到年底前，如果想最大程度提升月活，應(yīng)該做哪些增長實驗？

• 實驗1：10月份，廣告獲客，預(yù)算提升50%，從10000元提升到15000元；
• 實驗2：10月份，將新用戶激活率提升5%，即從90%提升到95%；

我們把上面兩個方案分別放到全定量增長模型中，分析兩個方案的好壞，如下圖，我們把10月份的預(yù)算費(fèi)用修改成15000元，對應(yīng)模型中的數(shù)據(jù)就會發(fā)生變化：

同時我們發(fā)現(xiàn)12月份的活躍數(shù)量變化為：

圖中可以看出12月份的用戶活躍量變成了25227，較之前有所提升。

記錄結(jié)果之后我們進(jìn)行實驗2的分析，同樣的步驟我們修改了新增表中的激活率，得到如下數(shù)據(jù)：

我們發(fā)現(xiàn)，修改激活率之后，我們的月新增活躍數(shù)量也發(fā)生了變化，而對應(yīng)的12月份月活躍用戶數(shù)則變化為25558。

我們對兩個數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析：

發(fā)現(xiàn)兩者的MAU提升相差不大，但是實驗2的成本相對較高，所以我們采用實驗2進(jìn)行方案優(yōu)化。

通過上面的分析有沒有對全定量模型有一個深入的認(rèn)知呢？

筆者認(rèn)為，這樣的模型是一個經(jīng)典的技術(shù)、業(yè)務(wù)融合的模型，這樣的分析可以在SQL、python的基礎(chǔ)上實現(xiàn)固化，同時也可以在Excel的基礎(chǔ)上進(jìn)行開發(fā)，模型中所用的指標(biāo)也不一定是新增、留存，各個業(yè)務(wù)線可以根據(jù)自己的需求，調(diào)整其中的自變量，輸出需要的值。

04 迷你增長模型構(gòu)建

整體的增長模型構(gòu)建完成后，我們需要根據(jù)整體的增長模型梳理我們自己的迷你增長模型，梳理自身的資源、自身負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)線的流程、尋找迷你增長影響因子，并基于這些迷你因子確定可行方案，排出優(yōu)先級等～

我們還是用一個案例，簡單進(jìn)行分析，假設(shè)我們已經(jīng)制定好了北極星指標(biāo)，我們該如何分配我們的資源呢？

某APP的北極星指標(biāo)是：總銷售額。

在落實到各個部門，甚至各個團(tuán)隊的時候，我們可以根據(jù)這個北極星目標(biāo)拆分成一個個的小目標(biāo)，然后基于小目標(biāo)構(gòu)建自己的迷你指標(biāo)體系：

迷你指標(biāo)體系構(gòu)建完成后，我們需要做的就是梳理現(xiàn)有的資源，進(jìn)行策略構(gòu)建。

如圖，我們針對每個指標(biāo)梳理了可行方案，并確定了對應(yīng)的資源和優(yōu)先級。

基于上面的分析，我們可以很清晰的了解自上而下指標(biāo)體系的應(yīng)用，但是如果我們接到的任務(wù)是一個已經(jīng)完整細(xì)分之后的指標(biāo)呢？我們該如何做出符合老板預(yù)期的方案呢？

通常的策略是我們需要要從細(xì)分指標(biāo)向上推導(dǎo)出北極星指標(biāo)，然后向北極星指標(biāo)的方向構(gòu)建我們的方案策略：

如上圖，我們的任務(wù)是發(fā)一條召回推送，正常的思維應(yīng)該是通過團(tuán)隊目標(biāo)，確定出公司的北極星目標(biāo)是提升DAU，那么，個人發(fā)送召回推送時選擇的目標(biāo)值即為召回客戶并完成觀看的數(shù)量，而不僅僅是發(fā)送一個召回推送這么簡單。

上面是北極星指標(biāo)和細(xì)分指標(biāo)劃分的清楚的公司，我們應(yīng)該怎么細(xì)分任務(wù)并進(jìn)行資源分配，但是，如果我們所處的公司并沒有一個完整的指標(biāo)體系，或者你的老板沒有明確出一些指標(biāo)邏輯的時候，我們需要想辦法揣測老板具體想要什么？

那么，我們要做的可能就是需要從公司目標(biāo)/部門目標(biāo)的角度來細(xì)分指標(biāo)，比如：增加收入、降低成本，每個公司都是要強(qiáng)調(diào)收入和成本的，如果沒有明確的方向，可以試著向這些一定準(zhǔn)確的目標(biāo)設(shè)計細(xì)分任務(wù)，初步設(shè)計出這樣的方案后，再去和你的老板討論方案，就能夠試探出老板的方向目標(biāo)，進(jìn)而優(yōu)化你的工作方向，回到第三部分，設(shè)計細(xì)分目標(biāo)，進(jìn)行資源細(xì)分等。

作者：livandata；個人公眾號：livandata，歡迎大家關(guān)注溝通~

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