5步提高用户体验、提升转化的“数据分析模型”合集

人工智能

2023-12-21 22:27:23

数据分析模型：照亮企业增长之路

在数据泛滥的数字化时代，企业必须驾驭数据的力量，方能脱颖而出。数据分析模型正是这盏明灯，指引企业洞悉用户行为，制定明智决策，实现蓬勃发展。

一、AARRR 模型：用户生命周期管理利器

AARRR 模型是用户生命周期管理的基石，由五个关键指标组成，揭示了用户与产品或服务互动的方式：

1. 获取（Acquisition） ：专注于吸引用户了解你的产品或服务。

2. 激活（Activation） ：关注用户采取关键行动，例如注册、购买或下载。

3. 留存（Retention） ：评估用户在平台上的活跃时长，采取措施提高用户留存率。

4. 推荐（Referral） ：衡量用户向他人推荐你产品的意愿。

5. 收入（Revenue） ：分析用户产生的收入，并寻求增加收入的途径。

代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd

# 定义数据
data = {
    "acquisition": [100, 200, 300],
    "activation": [50, 100, 150],
    "retention": [25, 50, 75],
    "referral": [10, 20, 30],
    "revenue": [1000, 2000, 3000]
}

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 计算指标
df["conversion_rate"] = df["activation"] / df["acquisition"]
df["retention_rate"] = df["retention"] / df["activation"]
df["referral_rate"] = df["referral"] / df["retention"]
df["revenue_per_user"] = df["revenue"] / df["retention"]

# 打印结果
print(df)

二、RFM 模型：识别高价值客户

RFM 模型是客户关系管理的利器，通过三个指标来识别最有价值的客户：

1. 最近一次购买时间（Recency） ：衡量用户最近一次购买的时间，判断其活跃度。

2. 购买频率（Frequency） ：记录用户在一段时间内的购买次数，了解其购买行为。

3. 购买金额（Monetary） ：统计用户在一段时间内的总购买金额，评估其价值。

代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd

# 定义数据
data = {
    "recency": [1, 3, 5],
    "frequency": [2, 4, 6],
    "monetary": [100, 200, 300]
}

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 计算 RFM 分数
df["rfm_score"] = df["recency"] + df["frequency"] + df["monetary"]

# 分组客户
df["customer_segment"] = np.where(df["rfm_score"] > 10, "High Value", "Low Value")

# 打印结果
print(df)