如何用数据分析驱动增长？

数据分析有什么用？

利用数据来洞察用户，这是做增长的基础。毫无疑问，如果没有数据分析，那么增长也是无法实现的。

1、用户拉新

2、激活留存

通过数据分析实现增长

1、相关性分析法：两种指标的关联度如何

两个指标之间是否有相关性，相关关系包括了线性相关和非线性相关，最常见的就是线性相关，也就是描述当一个连续变量发生变化时，另一个联系变量也相应地呈线性变化。

2、对比分析法：与别人对比，寻找差距

通过与目标对象的对比，知道自身指标的好坏，寻找差距，定位优劣势。

3、漏斗分析法：由上到下环环相扣转化

漏斗分析能够科学反映用户行为变化状态，是一个分析从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要模型。用于评判漏斗上各个环节的转化效率，准确定位哪些环节出现问题，并通过转化用户和流失用户的画像分析，找出用户流失的原因，帮助提升转化率和降低流失率。

4、分类分析法：物以类聚，人以群分

将具有相同特征的用户分成一组或一类，与其他组进行分析，如城市分组等；通过分组，可以帮企业发现重点/次要业务或产品、客户等。

5、同期群分析法：同类群体特征在不同时间是如何变化的

同期群分析主要分析相同的用户群体随着时间延续的发展变化情况，它是分类方法在时间上的延伸，强调相同用户群体随时间变化的变化情况。

6、逻辑树分析法：像树枝一样，将复杂问题拆解成若干简单子问题

逻辑树分析法是一种像树枝一样，将复杂问题拆解成若干个子问题进行分析的方法。

7、核心指标拆解法：像剥洋葱一样，将核心指标层层剥离找到问题本质

核心指标拆解法其实是逻辑树分析在企业实际业务中的一个应用，对企业的核心指标通过公式的层层拆解，像剥洋葱一样定位核心指标出现波动的问题和原因。

8、AB Test：小样本灰度测试寻找最优方案

AB Test是一种小样本的后验方法，需要先确定测试目标，并为测试目标设置几种方案，通过观察几种方案的用户表现，找出最受用户青睐的方案做为最终改善产品的方案。

End.

作者：联想之星

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