転載出所1：
https://blog.csdn.net/qq_41455420/article/details/79200553
転載出所2：
https://blog.csdn.net/weixin_44530236/article/details/89956447
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アイデアは、ガイドとして、マーケティングや経営理論を決定するために分析する必要があります。これらは総称して、データ分析の方法論と呼ばれ、マーケティングや経営理論に関連するデータを分析します。方法論はコンパスとして理解することができ、我々はデータ分析を行うために行くの分析手法の指導の下で、このような分析の結果は有益だったが、状況は離れてポールを表示されません。
1.データ分析データ分析手法の違い
データ分析の方法論は、主に、このようなデータ解析を行うための主要な領域、含まれており、指標れるもののすべての側面として、それはより多くのデータ分析のアイデアを指し、データの完全な分析を行うためのガイドデータアナリストに使用されていますか？データ分析の方法論は、主にデータを分析する方法については、マクロの視点ガイダンスから、それは行動後のデータ解析作業を誘導するためのデータの事前に計画された分析のように見えます。データ分析規則は、我々の共通の比較分析、クロス分析、相関分析、回帰分析、クラスター分析、データ解析として、解析の特定の方法を指します。指導の微視的な観点から、主にデータ分析
方法、データ分析上。
たとえば、私たちは一例として服を作るために持って、次の表、データ分析手法の比較の理解：
2.データ分析手法の重要性
多くの人々は、多くの場合、いくつかの問題に遭遇し、データ分析を行います。私は分析を実行するために開始するためにどの辺かわからない。
彼は、彼らが何であったか言うことができなかった一方で、コンテンツ分析と指標は、多くの場合、かどうかを合理的かつ完全な疑問視されています。で
、これらの問題が多い問題を抱えた感じ。
データ分析の方法論は、主に以下の機能があります。
システムデータ構造解析を確実にするために、アイデアの分析をまっすぐ。
関連する部分に問題、及びショーそれらの間の関係。
その後のデータ解析の方向を実施するためのガイドライン。
結果は、健康と正しさの実効性を確保します。
そこには、ガイドデータ分析方法論はにあらゆる側面をカバーする全データの分析レポートが、ではありません、もし
人々に欠けている何かの感じを与えます。実際には、レポートのメインラインが明確ではないが、各部品の論理的な分析は不明です。
3.一般的なデータ解析手法
3.1 PEST分析
マクロ経済環境の分析のためのPEST分析方法。また、一般的な環境としても知られているマクロ環境は、それはすべての産業および様々なマクロ経済力企業の影響を指します。マクロ環境分析のための要因とき。さまざまな業界や企業のためには、自らの特性やビジネスニーズを持って、特定のコンテンツの分析は異なりますが、一般的に政治（政治）を扱う、（経済）経済的、技術（技術）や社会（社会）になるこれらの4つのカテゴリが影響を与えますメイン外部環境要因を分析し、この方法は、PEST分析と呼ばれます。
- 政治環境：政治システム、経済システム、財政政策、租税政策、産業政策、投資政策、特許の数なので、上の国防支出、政府補助金の水準、政治への市民参加のレベル：政治的環境の主要な指標である構成。
- 社会環境：主要な指標は、社会的、文化的環境を構成するには、次のとおりです。人口規模、男女比や年齢構成、不妊、死亡率、民族の構造、出生率、ライフスタイルの力、購買習慣、教育状況、都市の特性、宗教のステータス要因。
- 技術的な環境：主要な指標は、技術環境を構成するには、次のとおりです。新しい技術の発明や木材、減価償却費及び陳腐化率、技術のアップグレード、技術的な伝播速度の進捗状況、技術の商業化のスピード、主要国家プロジェクト、国家R＆D支出、特許番号のサポート特許保護と他の多くの要因。
- 経済環境：主要な指標経済環境を構成するには、次のとおりです。GDP成長率、および総輸入と輸出成長率、金利、為替レート、インフレ率、消費者物価指数、家計の可処分所得、失業率、労働生産性とのようにします。
3.2 5W2H分析
5w2H分析方法は、誰（だれ）、（何）ワットで始まる5つの英語の単語に基づいており、Hで始まる2つの英単語はどのような（なぜ）のためであること、答えの問題を解決するための手がかりを見つけ、質問をする）、何が起こっていますさとき（とき）、どこ（場所）、行う方法（どのように）、一般的なフレームワークの5W2H分析を構成するどのような価格（どのくらい）、。
この方法はまた、ヘルプは問題を検討するために省略を補うため、簡単で、便利で、理解しやすく使いやすい、啓発、広く企業のマーケティングで使用される、イベント管理、意思決定と非常に役立つの活動のための措置の実施です。それは同じでも、データ分析の枠組みの確立を導くために適用されているので、実際には、7は、実際より始めるために限り、貧しい人々のために何でも、トピックセンテンスの分析について考えるために、この側面からです。
今、ユーザ購買行動分析は、例えば、5W2Hの分析を学ぶために。
3.3論理ツリー分析
また、問題の木、木や分解木の解釈として知られているロジックツリー、。階層リストの問題のすべての質問,,トップと徐々に下方への展開からスタートです。問題は、木の幹として知られているし、それについて考え始めると何の問題に関連しています。この問題のトランクプラス「ブランチ」を与え、あらゆる問題に代わって「枝」とマークされたすべての思考。論理ツリーは、個人に、プロセスの整合性を確保することの問題を解決するため、それが動作するように簡単なタスクに分け動作しますが、各部分に優先順位を付け、明確な責任することができます。
使用ロジックツリーは、次の3つの原則に従わなければなりません。
- 特長：まとめ要素と同じ問題。
- フレームワーク：組織の枠組みに様々な要素。漏れない体重の原則に準拠していません。
- 関係を維持するために必要な要素の枠組みの中で、単に独立していない：協会。
- ロジックツリーを使用する場合は、思慮深い問題や機能に関与してみてください。
3.4 4Pマーケティング論
4Pのマーケティング理論は、1960年代に米国で生産され、それが出現の提案マーケティングミックス理論です。プロダクト（製品）、価格（価格）、チャネル（場所）、プロモーション（促進）：ミックス要素のマーケティングの数十が実際に存在し、これらの要素は、4つのカテゴリにまとめることができます。
- 製品は：マーケティングの観点から、製品を市場に提供する能力、消費者によって使用され、それらを満たすために、どのような人々は、有形財、サービス、人、組織、アイデア、またはそれらの組み合わせのいくつかの種類が必要です。
- 価格：顧客は、基本的な価格を含む製品、割引価格、支払条件などを購入した際の価格です。需要、コストと競争：3の価格に影響を与える主な要因。
- チャンネル：通過しての過程で使用者の手の完全な流れにメーカーから製品のすべての側面を指します。
- プロモーションは：販売実務、短期的な行動を変更することで、消費を刺激するエンタープライズ・ユーザーである（そのような利益配分として、1が1取得購入、マーケティング雰囲気など）の消費の伸びに寄与したが、促進または時期尚早の消費につながる他のブランドのユーザーを引き付けるために売上高の伸び。広告、宣伝、個人販売、販売促進機関は、プロモーション・ミックスの四つの要素です。
次に、我々は4Pのマーケティング理論による分析のために、当社の全体的な事業運営を持っています。実際には、我々は、実際のビジネスの状況、柔軟な輸送月に基づいて調整する必要があり、機械的に適用されるべきではありません。そうでなければ紙の上のように、有益な結論を引き出す、ビジネスの現実から出ないだろう、より良いデータ分析事業への順序で、同時に、同社のビジネスの唯一の深い理解。
3.5ユーザーの行動理論
ウェブ解析の開発は、より成熟した分析指標を持って、成熟してきました。このようなIP、PV、ページ、直帰率、リピーター、新しい訪問者のリピート訪問の時間として、レートに、売上高、キーワード検索、コンバージョン率、ログインを訪問し、というように、数日で区切られています。メット非常に多くの指標が、すべての指標は、指標の使用は何ですか？それを採用すべきか？どのような指標がこれを採用していない、インデックスが分析した後？どの指標を分析するための指標との間の接続は何ですか？
私たちがして起動するために、まだ無知なので、多くの指標が、私たちは整理して理論を用いて、このようなユーザの行動として、それらの間の論理関係を、整理する必要があります。
ユーザーの行動は、ユーザー、商品やサービスとらさまざまなアクションの使用を得るために、ユーザに、プロセスに精通し、製品の認知度、消費電力を使用し続け、最終的に忠実なユーザーになるかどうかを決定する前に、裁判を持つ最初の必要性を指します。
今、私たちは、企業の実際のビジネスのウェブサイト分析指標システムに沿って構築し、ソートサイト分析の重要な指標との間の論理的な関係から、ユーザーの行動理論を活用することができます。
3.6 RFMモデル
RFMモデルは、多くの顧客関係管理（CRM）分析モード、RFMモデルが広く使用され、重要なツールと現在の顧客価値と潜在的収益力を測定する手段であり、このモデルでは、R（期限）による顧客の購入を表します時間どの程度、F（周波数）が一定時間内に顧客の購入の数を表し、M（金融）が固定された時間内に顧客の購入な量を表します。
一般的な分析的なCRMは、顧客の貢献度の分析に焦点を当て、RFMは、顧客を区別するために、顧客の購買行動に重点を置いています。実際に参照することにより、異なるデータサービスの大きさに応じが調整されます。
- R-値：最後に、消費者（新しさ）は、現在の時間間隔で最新の出費の時間を指します。R-値が小さく、顧客がより多くの貴重な顧客である理論的です。あなたはレポ・レートと保持率を増加させたい場合は、現在のオンラインショッピングに便利な環境では、顧客はより多くの選択肢と購入の低購入コスト、地理的な制約の除去を持って、顧客は非常に簡単に失うことで、あなたは常にRに注意を払う必要があります値。
- F値：消費頻度（頻度）が一定時間（例えば、1年）で購入する顧客の数を指します。実際には、原因など3C製品、耐久財、などいくつかの商品の特殊性にしても、ユーザーの大ファンでは1年に数回購入することは困難です。したがって、この場合には、Fは削除される時間値の範囲は、累積的な購入を置き換えます。
- M値：消費（通貨）の量は、顧客に対応する時間における消費量（例えば、1年）を意味します。MとF値は、すべての時間で、それは時間の経過とともに消費量を指す、同じです。
実用化
1、顧客セグメンテーション
- 付加価値の高い顧客：消費周波数と消費量、近くに最近過ごす時間は、高品質の顧客に属し、高いです。
- 顧客の開発に注力：消費の高い量の最近の支出時間近くではなく、高い周波数は、顧客の忠誠心は、開発に集中する大きな可能性を持って、高いものではありません。
- 顧客維持に焦点：遠く最近過ごす時間が、量と消費の頻度が、これは時間の期間は忠実な顧客にないことを示す、高いです、私たちは率先して、彼との接触を維持する必要があります。
- 顧客維持に焦点を当て：最近、これまでの時間を費やして、消費の頻度は高くないが、ユーザの消費の高い量は、失われたり、失われています顧客は、リテンション対策が取られるべきです。
2、マーケティング戦略
以下がその例であります
3、モデルのスコアリング
直接RFMモデルとグループのユーザーに加えて、一般的な方法は、各ユーザの品質が自分の標的視聴者の最終的なスクリーニングを採点することによって決定されるレートに顧客への3つの特性のRFMモデルの使用です。
RFMモデルのスコアリングは、3つの主要なコンポーネントがあります。
- 判定指標は三つのセグメントと各セグメントのスコアをRFM。
- RFMスコアは、顧客の3つの指標のそれぞれについて計算されます。
- 合計スコアは、各顧客のために計算され、品質の顧客は、合計スコアに応じて選択されます。
例えば
セグメントおよび対応するセグメントRFMスコアを決定した後、対応するユーザの状況に応じて獲得することができます。
スコアの対応するセグメントを決定する方法、もう統一、科学的な方法ではありません、それは経験に基づいて得点した後、補正アルゴリズムを検証するためにモデルを使用することができます。
3.7ファンネル解析モデル
これは前進の過程で多くのもので、逆ピラミッド形状になることがわかりました。ダンの増加とともに、マラソンランナーの同じスタートラインから始めて、ますます少なく人々がトラックに滞在し続けることができ、そして最終的に人々のほんの一握りは、全体のポイントで終わることができます。このフェーズアウトまたは損失モードは、漏斗モデルに抽象化することができます。
ファンネル解析シーン
別の顧客グループの電気サプライヤー業界の変換：シーン
顧客の購買力に基づいてビジネス・企業顧客は、顧客が通常のメンバー、ゴールド、ダイヤモンド会員に分かれています。ユーザーガイドの変換を強化するために、Fの動作モードは、異なるユーザグループに異なることができます。
1メンバーとダイヤモンド漏斗変換コントラスト（出典：Shenceデータ製品）
これとは対照的に、「提出注文」から普通のメンバー「支払い命令」の見かけの変換が大幅にダイヤモンドメンバーよりも低くします。調べるには、「支払命令」ステージの変換率が低くなり、F同社の運用スタッフは、変換のように（などPC側、携帯電話側、）異なる決済チャネルの比較として、深さ分析定期的な変換の状況は、ショートボードの最適化を見つける必要があります。また、有料初心者のためのプロセスガイダンス、ヘルプを購入初心者正常に完了したことをしてみてください。
シーン2：小売 - 科学的評価駅のプロモーション・ビット内の商業ホイミン効果
ホーム振興ビットパフォーマンスの監視は、監視やデータの分析が重要な課題である、局動作の重要な一部であり、経験を強化するために駅の最適化、ページのガイドです。運用スタッフは、異なる効果を促進するためのページの位置を決定することができ、ユーザーの購入コンバージョン率の換算レートをクリックすることができます。図は、「1ドルプロモーション」、状況に「クリーンな特別な」2つのバナー変換コントラストを促進するためのホームポジションに利益をもたらすビジネスです。（注：疑惑の企業秘密のために、次のシナリオは、実際のアプリケーション・シナリオとセットをシミュレートし、データは架空のものです。）
2「1ドルの推進」、「クリーン特別」な状況とは対照的に2バナー変換率（出典：Shenceデータ製品）
また、漏斗解析モデルが広く、全体的なコンバージョン率を評価するために、様々な産業でのデータ解析に使用されてきた、解析モデルの組み合わせにより、プロモーションや他の特別なイベント、および他のデータの影響の科学的評価のすべての側面には、コンバージョン率でした深さのユーザーの行動分析、ユーザーの量を高めるために、積極的、保持を顧客の損失の原因を見つけて、科学的なデータ分析と意思決定などを向上させるために。
貨物ヤードのモデルで3.8
3.9 AARRRモデル
