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数据分析帕累托图(帕累托分析法又称什么方法)

导语:七种常见的数据分析法(五):帕累托法则

什么是帕累托法则?

帕累托法则其实就是我们常说的二八法则,经济学定律中说80%的财富掌握在20%的人手中,而在运营中可以发现,80%的贡献度来自于20%的用户。

这张图中体现了2个法则,也就是二八法则和长尾理论,在数据分析中,建议将这个两个理论合起来用。

但实际上呢,二八法则和长尾理论是相对的,二八法则告诉我们说,你要重视头部用户,也就是能产生80%收益的那20%的用户或商品,而长尾理论告诉我们说要重视长尾效应,也就是剩余那20%的收益。

那么在数据分析中,这两个模型要怎么用呢?

在精细化运营体系中,要挖掘头部用户的长尾价值,例如20%的用户贡献了80%的销售额,那么除了重视用户的销售额贡献,也要挖掘用户的转介绍潜力,而头部用户分享就是挖掘其长尾价值;

那么对于另外那80%的用户来说呢,虽然贡献的销售额只有20%,但也可以挖掘他们其他的头部价值,例如活动参与的积极性、传播力、内容贡献度、活跃贡献度等数据,虽然销售额是电商产品的北极星指标,但对于北极星指标的长尾用户来说,可以挖掘他们其他方面的“头部效应”。

在数据分析中,二八法则和长尾理论和应用于用户分析和业务分析2个方面:

20%的头部用户:凭什么那么优秀?

在用户分析上,通过二八法则建立用户分群,将所有用户切割成一个又一个的实验组,对实验组的用户进行单体特征分析,目的只有一个,同样都是用户,凭什么你们那么优秀?

在数据分析中,单体分析与群体特征分析同样重要,然而我们不可能对上万的用户进行个体分析,可能的是对头部用户进行个体行为分析,建立群体样本。

二八法则告诉我们要找到那20%的用户,但要找什么样的20%用户却没有告诉我们,在运营数据分析中,可以针对核心指标分别找到20%的用户:

购买数量前20%的用户

购物金额前20%的用户

日访问次数前20%的用户

访问页面数量前20%的用户

转发次数前20%的用户

……

也就是说,你想提升什么指标,就找到这个指标表现优秀的用户。那么20%的用户也很多怎么办呢?可以主动设置数据区间。

例如想要提升用户的访问时长,我们可以对头部用户的访问内容、路径进行分析找到原因,20%的头部用户访问时长从10分钟到30分钟不等,那么我们可以将头部用户的访问市场切分为10分钟、15分钟、20分钟、25分钟、30分钟,获得不同的用户组,从这个用户组中找到相应的20%的用户进行特征分析。

这里需要注意的是,同组20%用户的特征提升只对同组剩余80%的用户有效,例如访问时长10-15分钟的用户中,头部20%的用户的行为特征可以对剩余80%的用户起效,但对日访问5分钟的用户效果并不大。

20%的头部业务:带头大哥的应有觉悟

针对业务分析的目的在于找到爆款内容的特征,例如商品、文章、功能,都是业务范畴内的分析。

例如资讯类产品中对阅读量头部文章的分析,一方面是对文章的特征进行分析,另一方面,是对阅读用户的分析。

爆款文章或商品背后,代表的是对大多数用户兴趣的满足,充分唤起了用户的行为动机,而在用户分析中,我们需要进一步找到这部分用户日常阅读的头部内容,进行特征的延展分析。

有点复杂是不是?简单来说呢,比如这篇文章被1000个人阅读,除了分析这篇文章的特征,也要分析阅读文章的用户的特征,那么用户特征表现在哪呢?表现在阅读的其他文章,建立完整的用户喜好画像。

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