數據洞察力是現代商業成功的關鍵。你可以透過數據分析，將複雜的數據轉化為具體的行動方向。例如，某大型連鎖超市利用數據分析解決了旺季缺貨與淡季庫存積壓的問題，成功提升了運營效率與資金使用效率。這顯示了數據洞察力如何幫助企業應對市場變化。為了實現這些洞察，你需要掌握適合的分析方法，將數據價值最大化，並在決策中獲得競爭優勢。
一、分析方法的定義與重要性
1.分析方法的定義
分析方法是指利用數據和工具，從大量資料中提取有價值資訊的過程。這些方法包括描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析等，根據不同的業務需求和數據特性進行選擇。
- 描述性分析：用於總結和描述數據的基本特徵，幫助你了解過去的業績表現。
- 診斷性分析：幫助我們理解數據變化的原因。
- 預測性分析：基於歷史數據進行未來趨勢的預測，協助你預測未來的市場趨勢。
- 規範性分析：提供最佳行動方案的建議。
在實際應用中，分析方法的成功依賴於數據的準確性和分析模型的選擇。舉例來說，透過相關分析，你可以找出用戶行為與留存率之間的關係，這在網際網路行業中被稱為“魔法數字”。此外，選擇可靠的數據來源並進行數據清理，能提高分析結果的可信度，確保你做出的決策更具科學性。
2.分析方法的重要性
分析方法在現代商業中扮演著不可或缺的角色。它能幫助你深入了解市場需求，制定更有效的策略。例如，數據分析能提供更準確的市場洞察，幫助企業優化營銷策略，提升運營效率。零售商透過顧客購買記錄分析，發現特定產品需求激增，從而改善庫存管理。銀行則利用客戶信用歷史分析，降低壞賬風險。
此外，分析方法還能協助你預測未來的業務需求。預測分析能幫助企業提前預測原材料需求，降低庫存成本，從而提升資金使用效率。這些應用場景顯示，掌握分析方法不僅能提升數據洞察力，還能為企業創造實際價值。
二、九大分析方法詳解
1.關聯分析
關聯分析，也叫作“購物籃分析”，是一種透過研究使用者消費資料，將不同商品之間進行關聯，並挖掘二者之間聯絡的分析方法。關聯分析目的是找到事務間的關聯性，用以指導決策行為。
關聯分析在電商分析和零售分析中應用相當廣泛。如“67%的顧客在購買啤酒的同時也會購買尿布”，因此透過合理的啤酒和尿布的貨架擺放或捆綁銷售可提高超市的服務質量和效益。
關聯分析需要考慮的常見指標：
- 支援度：指A商品和B商品同時被購買的機率，或者說某個商品組合的購買次數佔總商品購買次數的比例。
- 置信度：指購買A之後又購買B的條件機率，簡單說就是因為購買了A所以購買了B的機率。
- 提升度：先購買A對購買B的提升作用，用來判斷商品組合方式是否具有實際價值
2.對比分析
對比法就是用兩組或兩組以上的資料進行比較。對比法是一種挖掘資料規律的思維，能夠和任何技巧結合，一次合格的分析一定要用到N次對比。
對比主要分為以下幾種:
- 橫向對比：同一層級不同物件比較，如不同地區茅臺銷售情況。
- 縱向對比：同一物件不同層級比較，如2021年某地區各月份茅臺銷售情況。
- 目標對比：常見於目標管理，如完成率等。
- 時間對比：如同比、環比、月銷售情況等，很多地方都會用到時間對比。
3.聚類分析
聚類分析屬於探索性的資料分析方法。從定義上講，聚類就是針對大量資料或者樣品，根據資料本身的特性研究分類方法，並遵循這個分類方法對資料進行合理的分類，最終將相似資料分為一組，也就是“同類相同、異類相異”。
在使用者研究中，很多問題可以藉助聚類分析來解決，比如，網站的資訊分類問題、網頁的點選行為關聯性問題以及使用者分類問題等等。其中，使用者分類是最常見的情況。
常見的聚類方法有不少，比如K均值（K-Means），譜聚類（Spectral Clustering），層次聚類（Hierarchical Clustering）。
以最為常見的K-means為例，可以看到，資料可以被分到黃藍綠三個不同的簇（cluster）中，每個簇有其特有的性質。
4.留存分析
留存分析是一種用來分析使用者參與情況/活躍程度的分析模型，考檢視進行初始行為後的使用者中， 經過一段時間後仍然存在客戶行為（如登入、消費）。留存不僅是個可以反映客戶粘性的指標，更多地反映產品對使用者的吸引力。
- 用戶行為數據分析：透過分析用戶的使用頻率和行為模式，你可以識別高流失風險的用戶群體。
- 生存分析：預測用戶流失的時間和風險，幫助你提前採取行動。
- 邏輯回歸：找出流失用戶的共通特徵，為制定改進策略提供依據。
按照不同周期，留存率分为三类：日留存，周留存，月留存。留存率是針對新使用者的，其結果是一個矩陣式半面報告（只有一半有資料），每個資料記錄行是日期、列為對應的不同時間週期下的留存率。正常情況下，留存率會隨著時間週期的推移而逐漸降低。
5.帕累託分析
帕累託分析是一種基於80/20法則的分析方法，幫助你聚焦於最重要的問題或資源分配。這種方法強調，20%的資料產生了80%的效果。透過帕累託分析，你可以快速識別業務中的關鍵因素，從而優化資源利用。
比如一個商超進行產品分析的時候，就可以對每個商品的利潤進行排序，找到前20%的產品，那這些產品就是能夠帶來較多價值的商品，可以再透過組合銷售、降價銷售等手段，進一步激發其帶來的收益回報。
帕累托法則一般會用在產品分類上，此時就表現為ABC分類。常見的做法是將產品SKU作為維度，並將對應銷售額作為基礎度量指標，將這些銷售額指標從大到小排列，並計算累計銷售額佔比。
按照A、B、C分組對產品進行了分類，根據產品的效益分為了三個等級，這樣就可以針對性投放不同程度的資源，來產出最優的效益。
6.象限分析
象限法是透過對兩種及以上維度的劃分，運用座標的方式，人工對資料進行劃分，從而傳遞資料價值，將之轉變為策略。象限法是一種策略驅動的思維，常應用在產品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等場景，像RFM模型、波士頓矩陣都是象限法思維。
下面這個RFM模型就是利用象限法，將使用者分為8個不同的層級，從而對不同使用者制定不同的營銷策略。
象限法的優勢：
- 找到問題的共性原因：將有相同特徵的事件進行歸因分析，總結其中的共性原因。
- 建立分組最佳化策略：可以針對不同象限建立最佳化策略，例如RFM客戶管理模型中給重點發展客戶傾斜更多的資源，比如VIP服務、個性化服務、附加銷售等。給潛力客戶銷售價值更高的產品，或一些優惠措施來吸引他們迴歸。
7.ABtest
AB測試是一種實驗性分析方法，用於比較兩個或多個變體的效果，幫助你找到最佳解決方案。這種方法廣泛應用於網站設計、行銷活動和產品開發等領域，能有效提升用戶體驗和業務表現。
- 網站或應用界面設計：透過AB測試，你可以比較不同的頁面設計，找出最能吸引用戶的版本。
- 電子郵件行銷活動：測試不同的郵件主題和內容，提升開啟率和點擊率。
- 行動呼籲（CTA）：評估不同按鈕設計的效果，增加轉化率。
- 產品功能：測試新功能對用戶行為的影響，確保功能符合需求。
- 定價策略：嘗試不同的定價模型，找到最能提高收益的方案。
在AB測試中，轉化率是衡量成效的關鍵指標。它代表在測試期間完成目標行為的用戶比例。為了確保結果的可靠性，你需要選擇足夠大的樣本，避免因樣本不足而導致統計偏差。這種方法能幫助你以數據為基礎，做出更明智的決策。
8.漏斗分析
漏斗分析本質上是一種流程思路，在確定好關鍵節點之後，計算節點之間的轉化率。這種方法常用於電子商務和教育平台，能清晰地展示用戶從初次接觸到最終轉化的每個階段。
整個漏斗模型就是先將整個購買流程拆分成一個個步驟，然後用轉化率來衡量每一個步驟的表現，最後透過異常的資料指標找出有問題的環節，從而解決問題，最佳化該步驟，最終達到提升整體購買轉化率的目的。
著名的海盜模型AARRR模型就是以漏斗模型作為基礎的，從獲客、啟用、留存、變現、自傳播五個關鍵節點，分析不同節點之間的轉化率，找到能夠提升的環節，採取措施。
9.路徑分析
使用者路徑分析追蹤使用者從某個開始事件直到結束事件的行為路徑，即對使用者流向進行監測，可以用來衡量網站最佳化的效果或營銷推廣的效果，以及瞭解使用者行為偏好，其最終目的是達成業務目標，引導使用者更高效地完成產品的最優路徑，最終促使使用者付費。
- 計算使用者使用網站或APP時的每個第一步，然後依次計算每一步的流向和轉化，透過資料，真實地再現使用者從開啟APP到離開的整個過程。
- 檢視使用者在使用產品時的路徑分佈情況。例如：在訪問了某個電商產品首頁的使用者後，有多大比例的使用者進行了搜尋，有多大比例的使用者訪問了分類頁，有多大比例的使用者直接訪問的商品詳情頁。
- 進行路徑最佳化分析。例如：哪條路徑是使用者最多訪問的；走到哪一步時，使用者最容易流失。
- 透過路徑識別使用者行為特徵。例如：分析使用者是用完即走的目標導向型，還是無目的瀏覽型。
- 對使用者進行細分。通常按照APP的使用目的來對使用者進行分類。如汽車APP的使用者可以細分為關注型、意向型、購買型使用者，並對每類使用者進行不同訪問任務的路徑分析，比如意向型的使用者，他進行不同車型的比較都有哪些路徑，存在什麼問題。
三、如何選擇適合的分析方法
1.根據業務需求選擇分析方法
選擇分析方法時，業務需求是最重要的考量因素。你需要先明確目標，例如是要預測未來趨勢、優化營銷策略，還是提升客戶滿意度。不同的分析工具針對不同的需求設計，因此選擇前應仔細評估。
以下是幾個選擇分析工具的關鍵點：
- 確定需求是選擇工具的第一步。
- 考慮工具的易用性，選擇界面友好且說明清晰的工具。
- 評估工具的數據整合能力，確保能有效整合不同數據來源。
- 檢視工具的報告功能，選擇支援自定義報告和儀表板的工具。
例如，某零售企業希望降低營運成本，透過選擇支援預測分析的工具，成功預測未來的庫存需求，避免了過多的庫存積壓。
2.根據數據特性選擇分析方法
數據的特性也會影響分析方法的選擇。你需要根據數據的結構、規模和類型，選擇適合的工具和技術。例如，結構化數據適合使用統計分析工具如R或Python中的Pandas庫，而非結構化數據則可利用數據挖掘工具如Weka或RapidMiner。
以下是不同情境下的工具選擇建議：
例如，某製造企業利用描述性分析工具，深入挖掘生產數據中的模式，成功提升了生產效率。
3.分析方法的組合與協同效應
單一分析方法可能無法滿足複雜的業務需求。你可以結合多種方法，發揮協同效應。例如，將路徑分析與留存分析結合，能更全面地了解用戶行為，制定更精準的策略。
以下是分析方法組合的幾個效益：
- 解決數據孤島問題，提升數據整合與協作效率。
- 克服傳統報表的局限，透過即時數據分析工具快速反應。
- 推動員工數據教育，增強跨部門合作能力。
例如，某科技公司透過結合象限分析與帕累託分析，成功識別高價值客戶群體，並優化資源分配，提升了整體營收。
九大分析方法能幫助你從數據中挖掘深層價值，提升決策的精準度與效率。無論是零售、金融還是教育行業，這些方法都能提供實用的解決方案。例如，透過帕累託分析，你可以快速聚焦關鍵問題；而留存分析則能幫助你提升用戶忠誠度。
FAQ
1. 如何選擇適合的分析方法？
選擇分析方法時，先明確你的目標。例如，若需了解用戶行為，選擇路徑分析或留存分析。若需預測未來趨勢，則使用預測分析工具。根據數據特性與業務需求，選擇最能解決問題的方法。
2. 哪些行業最適合使用九大分析方法？
九大分析方法適用於多種行業，包括零售、金融、教育、醫療與製造業。例如，零售業可用帕累託分析優化庫存；教育平台可用漏斗分析提升轉化率。每種方法都有其特定的應用場景。
3. 是否需要專業工具才能使用這些分析方法？
不一定。部分分析方法如對比分析或象限分析，可用簡單的表格工具完成。但若需處理大量數據或進行複雜分析，建議使用專業工具如Python、Tableau或FineBI，提升效率與準確性。
4. 如何確保分析結果的準確性？
確保數據來源可靠，並進行數據清理以去除錯誤或重複數據。選擇適合的分析模型，並進行多次驗證。定期檢查分析結果，確保其與實際情況一致。
5. 初學者如何快速掌握這些分析方法？
從簡單的分析方法開始，例如對比分析或帕累託分析。學習基礎數據工具如Excel，逐步進階到專業工具。參加線上課程或閱讀相關書籍，能幫助你快速入門。
免費資源下載