运用模型感知业务
根据数据改造流程

为什么要用数据模型监测业务?

:如何从纷繁复杂的业务数据中,提取有价值的信号?

:有经验的管理者,会根据业务规律搭建各种数据分析模型

:观测角度不同,结论也可能不同,如何避免片面的管窥蠡测?

:这些数据模型,可以像CT一样,全面透视业务各个环节的数据表现。

一步快,步步快

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快速搭建

完成一个数据分析模型,只需要7分钟

快速改进

通过数据模型持续迭代,使业务监测达到最优

快速深入

根据模型数据继续追问,抽丝剥茧,直达真相

构造各种数据分析模型和指标体系

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DataFocus 让数据分析像搜索一样简单

客户分析-海盗分析模型

客户分析-海盗分析模型

AARRR(海盗模型)指的就是用户生命周期模型,解释了实现用户增长的5个重要指标,获取用户(Acquisition)、提高活跃度(Activation)、提高留存率(Retention)、成交(Revenue)、自传播(Refer)。用户生命周期模型因其掠夺式的用户增长方式也被称为海盗模型,许多从事运营的小伙伴都对海盗模型有所了解,但要真正将其灵活运用到整体运营流程中,还存在一定难度。

利用DataFocus将海盗模型关注的重点指标通过大屏进行实现,强化小伙伴们对海盗模型的理解和运用,帮助更好的理解获客和维护客户的原理。

企业财务分析—杜邦分析模型

杜邦分析模型是一种专门针对企业财务状况进行分析的的模型,该模型强调将若干个用以评价企业经营效率和财务状况的比率按其内在联系有机地结合起来,形成一个完整的指标体系,并最终通过权益报酬率来综合反映。

采用这一方法,可使财务比率分析的层次更清晰、条理更突出,有助于全面仔细地了解企业的经营和盈利状况。

杜邦分析模型有助于企业管理层更加清晰地看到权益报酬率的决定因素,以及销售净利润率与总资产周转率、债务比率之间的相互关联关系,给管理层提供了一张明晰的考察公司资产管理效率和是否最大化股东投资回报的路线图。

客户关系分析—RFM模型

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。按照R(最近一次交易的时间间隔)、F(消费频率)、M(消费金额)将客户进行分类,通过这3个维度可以切分出8类客户,最后根据不同类型客户占比情况来评估客户的整体分布,并针对不同类型的客户进行有针对性的营销。简单来说,即通过 R、F、M 衡量用户价值,创建用户分层体系。

RFM模型可以对客户的终生价值做一个合理的预估,基于一个理想的客户特征来衡量现实中客户价值的高低,通过此类分析,定位最有可能成为品牌忠诚客户的群体,让企业把主要精力放在最有价值的用户身上。

客户运营分析—用户分群分析模型

由于产品的推广运营活动的进行,用户的留存和新增数量越来越多。由于群体特征不同,行为会有很大差别,因此产品运营人员希望可以根据历史数据将用户进行划分,将具有一定规律特性的用户群体进行归类,进而再次观察该群体的具体行为,找到产品问题背后的原因,并有效改进优化方向。对用户进行精细化运营,这就是用户分群的原理。

发展和维系用户是企业占据市场的核心手段,挖掘用户需求、了解用户行为习惯成为产品设计和用户运营必不可少的一环。但是,单从宏观的数据和指标分析中,有时很难做到深入理解用户的需求偏好和行为特性。用户群细分分析却可以帮助产品经理和运营人员更深入地理解各细分用户群的差异,以便用于差异化的产品设计或运营活动的投放,更好地满足用户需求,提高用户粘性。

与其他产品相比,DataFocus更灵活

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不拘泥于有限的场景,可演绎无穷多指标模型

DataFocus不是代码写死的指标模型,也不是一个用户运营或分析工具,而是可以通过数据,根据不同场景搭建出无穷的指标体系

业务精英自己动手,搭建模型

DataFocus不需要通过SQL语句或拖拽进行图表搭建,只需要通过类自然语言搜索的方式就可以快速上手,有业务经验的管理精英,自己动手即可迅速打造各种数据模型

不止于发现问题,还提供解决问题的灵活接口

用户可以根据搭建的闭环数据反馈体系,运用DataFocus的开放接口,自定义个性化的业务动作输出,比如推送折扣信息给标签筛选出的用户群体,从而可以根据数据反馈形成多种多样有效的业务闭环

最成功的组织都采用DataFocus

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让数据分析更简单!

“我们将DataFocus的智能搜索分析技术集成到数据底座之上,助力我们全球技术服务中心向位于中国、北美、南非、中东、印尼等全球运营商提供即时的数据分析服务,响应时间从原来的1-2周降到现在的1-2天!”

 

知名5G设备生产商

“DataFocus便捷的搜索可视化技术,为清华大学数万名图书馆用户提供服务,有效的降低了图书采购成本。不需要额外的开发,所见即所得!”

 

 

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