運(yùn)行數(shù)據(jù)分析中較常用的分析方法有四種——AARRR模型、全鏈漏斗、因子分解和全定量增長(zhǎng)模型。由于其特點(diǎn)不同，應(yīng)用領(lǐng)域也不同。在本文中，作者簡(jiǎn)要介紹了前三個(gè)模型，并專注于全定量增長(zhǎng)模型。歡迎討論。

在了解了北極星指標(biāo)系統(tǒng)的構(gòu)建方法后，您是否對(duì)自己的工作有一個(gè)思維認(rèn)知？接下來(lái)，讓我們進(jìn)行北極星指標(biāo)系統(tǒng)的實(shí)際操作。

AARRR模型是較容易構(gòu)建的模型，它可以快速顯示影響北極星指標(biāo)的所有因素，但問(wèn)題是他的指標(biāo)相對(duì)較厚，沒(méi)有定量描述每個(gè)因素對(duì)北極星指標(biāo)的影響，也沒(méi)有指出每個(gè)因素之間的關(guān)系。該模型通常用于指標(biāo)模型1.0。

全鏈漏斗模型和因子分解模型不僅可以找到北極星指數(shù)的影響因素，還可以確定指數(shù)的值，并以簡(jiǎn)化的公式表達(dá)，可以幫助您找到機(jī)會(huì)點(diǎn)和簡(jiǎn)單的計(jì)算；但他的施工過(guò)程更復(fù)雜，需要更多的數(shù)據(jù)，無(wú)法預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)和假設(shè)分析，可以作為指數(shù)模型的2.0版本。

較精細(xì)的增長(zhǎng)模型是：全定量增長(zhǎng)模型，它分解了影響增長(zhǎng)的因素和相應(yīng)的細(xì)分指標(biāo)，并將所有指標(biāo)結(jié)合起來(lái)Excel計(jì)算北極星指數(shù)。

我們不僅可以使用全定量增長(zhǎng)模型觀察歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)北極星指數(shù)值，還可以進(jìn)行假設(shè)分析，定量不同指數(shù)變化對(duì)北極星指數(shù)的影響，但其缺點(diǎn)是組裝和維護(hù)費(fèi)力，需要很長(zhǎng)時(shí)間，適合一定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，需要精細(xì)操作團(tuán)隊(duì)。

在操作過(guò)程中，如果能一次性投入一定的精力，規(guī)劃出穩(wěn)定的全定量增長(zhǎng)模型圖，對(duì)長(zhǎng)期監(jiān)控和使用操作有一定的價(jià)值。

我們通過(guò)某些案例了解全定量增長(zhǎng)模型：

假設(shè)某APP北極星指數(shù)為月活躍用戶數(shù)，計(jì)算北極星目標(biāo)使用的數(shù)據(jù)為月新用戶數(shù)和月保留率。讓我們來(lái)看看具體的計(jì)算過(guò)程：

01 模型輸入數(shù)據(jù) 1. 新用戶數(shù)量明細(xì)表

主要變量為：不同渠道的客戶數(shù)量，K三個(gè)指標(biāo)：因子和激活率；

時(shí)間維度為：根據(jù)歷史情況估計(jì)未來(lái)；

K因素是用戶推薦渠道的相關(guān)參數(shù)，即每個(gè)老用戶能帶來(lái)多少新客戶。

我們單獨(dú)解釋了月初用戶推薦和活躍用戶的數(shù)量：

用戶推薦數(shù)=月初活躍用戶數(shù)K因子；

下個(gè)月月初活躍用戶數(shù)為：上個(gè)月月初活躍用戶數(shù) 用戶推薦數(shù)；

2. 留存率

作為第二個(gè)數(shù)據(jù)輸入表，根據(jù)歷史平均值計(jì)算每月的保留情況。

02 月活輸出工作表

基于以上兩個(gè)表，我們計(jì)算了以下表，可以順利計(jì)算每月的新活躍數(shù)據(jù)，并預(yù)測(cè)未來(lái)幾個(gè)月的新活躍數(shù)據(jù)。

看看上面的模型，你對(duì)模型有一些初步的概念嗎？全定量模型主要是通過(guò)計(jì)算多個(gè)因素來(lái)形成我們的較終表，然后構(gòu)建較終的北極星指標(biāo)完整表。

從以上流程可以看出，數(shù)據(jù)的整個(gè)過(guò)程是從細(xì)到粗構(gòu)建北極星指標(biāo)系統(tǒng)，效果非常明顯，但也非常耗時(shí)。

03 假設(shè)使用定量增長(zhǎng)模型進(jìn)行分析（what-if Analysis）

假設(shè)分析是定量增長(zhǎng)模型的常規(guī)用法，我們通過(guò)案例分析具體用法：

問(wèn)題:現(xiàn)在是九月，到年底，要想較大限度地提高月活，應(yīng)該做哪些增長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)？

實(shí)驗(yàn)1:10月，廣告客戶獲取，預(yù)算從1萬(wàn)元增加到1.5萬(wàn)元；

實(shí)驗(yàn)2:10月，新用戶激活率從90%提高到95%；

我們將以上兩個(gè)方案放在全定量增長(zhǎng)模型中，分析兩個(gè)方案的質(zhì)量。如下圖所示，我們將10月份的預(yù)算成本修改為1.5萬(wàn)元，相應(yīng)模型中的數(shù)據(jù)將發(fā)生變化：

與此同時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)12月的活躍數(shù)量發(fā)生了變化：

從圖中可以看出，12月份的用戶活動(dòng)量變成了2527，比以前有所提升。

在記錄結(jié)果后，我們分析了實(shí)驗(yàn)2，修改了新表中的激活率，并獲得了以下數(shù)據(jù)：

我們發(fā)現(xiàn)，激活率修改后，我們每月的新活躍用戶數(shù)量也發(fā)生了變化，而相應(yīng)的12月的月活躍用戶數(shù)量則發(fā)生了變化。

對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析：

發(fā)現(xiàn)兩者的MAU改進(jìn)差別不大，但實(shí)驗(yàn)2的成本相對(duì)較高，因此我們采用實(shí)驗(yàn)2進(jìn)行方案優(yōu)化。

對(duì)全定量模型有深入的了解嗎？

作者認(rèn)為，這種模型是一種經(jīng)典的技術(shù)和業(yè)務(wù)集成模型，可以進(jìn)行這種分析SQL、python固化也可以在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)Excel在開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)上，模型中使用的指標(biāo)不一定是新的或保留的。各業(yè)務(wù)線可根據(jù)自身需要調(diào)整自變量，輸出所需值。

04 構(gòu)建迷你增長(zhǎng)模型

整體增長(zhǎng)模型建設(shè)完成后，需要根據(jù)整體增長(zhǎng)模型梳理自己的迷你增長(zhǎng)模型，梳理自己的資源，負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)線的流程，尋找影響迷你增長(zhǎng)的因素，根據(jù)這些迷你因素確定可行的方案，優(yōu)先級(jí)~

假設(shè)我們已經(jīng)制定了北極星指標(biāo)，我們應(yīng)該如何分配我們的資源？

某APP北極星指標(biāo)是：總銷售額。

在實(shí)施各部門甚至團(tuán)隊(duì)時(shí)，我們可以根據(jù)北極星的目標(biāo)將其分為小目標(biāo)，然后根據(jù)小目標(biāo)建立自己的迷你指標(biāo)系統(tǒng)：

建立迷你指標(biāo)體系后，我們需要做的就是梳理現(xiàn)有資源，進(jìn)行戰(zhàn)略建設(shè)。

如圖所示，我們整理了每個(gè)指標(biāo)的可行方案，并確定了相應(yīng)的資源和優(yōu)先級(jí)。

基于以上分析，我們可以清楚地了解自上而下指標(biāo)系統(tǒng)的應(yīng)用，但如果我們收到的任務(wù)是一個(gè)完全細(xì)分的指標(biāo)呢？我們應(yīng)該如何制定符合老板預(yù)期的計(jì)劃？

通常的策略是，我們需要從細(xì)分指標(biāo)中推導(dǎo)北極星指標(biāo)，然后向北極星指標(biāo)方向構(gòu)建我們的方案策略：

如上圖所示，我們的任務(wù)是發(fā)送召回推送，正常的思維應(yīng)該是通過(guò)團(tuán)的北極星目標(biāo)DAU，然后，個(gè)人發(fā)送召回推送時(shí)選擇的目標(biāo)值是召回客戶并完成觀看數(shù)量，而不僅僅是發(fā)送召回推送。

以上是明確劃分北極星指標(biāo)。我們應(yīng)該如何細(xì)分任務(wù)和資源分配？但是，沒(méi)有完整的指標(biāo)體系，或者你的老板沒(méi)有明確一些指標(biāo)邏輯，我們需要想辦法猜測(cè)老板想要什么？