運行數(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模型。由于其特點不同，應(yīng)用領(lǐng)域也不同。在本文中，作者簡要介紹了前三個模型，并專注于全定量增長模型。歡迎討論。

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

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，但問題是他的指標(biāo)相對較厚，沒有定量描述每個因素對北極星指標(biāo)的影響，也沒有指出每個因素之間的關(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，并以簡化的公式表達(dá)，可以幫助您找到機(jī)會點和簡單的計算；但他的施工過程更復(fù)雜，需要更多的數(shù)據(jù)，無法預(yù)測未來的趨勢和假設(shè)分析，可以作為指數(shù)模型的2.0版本。

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

我們不僅可以使用全定量增長模型觀察歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測未來北極星指數(shù)值，還可以進(jìn)行假設(shè)分析，定量不同指數(shù)變化對北極星指數(shù)的影響，但其缺點是組裝和維護(hù)費力，需要很長時間，適合一定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，需要精細(xì)操作團(tuán)隊。

在操作過程中，如果能一次性投入一定的精力，規(guī)劃出穩(wěn)定的全定量增長模型圖，對長期監(jiān)控和使用操作有一定的價值。

我們通過某些案例了解全定量增長模型：

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

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三個指標(biāo)：因子和激活率；

時間維度為：根據(jù)歷史情況估計未來；

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

我們單獨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；

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

2. 留存率

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

02 月活輸出工作表

基于以上兩個表，我們計算了以下表，可以順利計算每月的新活躍數(shù)據(jù)，并預(yù)測未來幾個月的新活躍數(shù)據(jù)。

看看上面的模型，你對模型有一些初步的概念嗎？全定量模型主要是通過計算多個因素來形成我們的較終表，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)的整個過程是從細(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。

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

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

問題:現(xiàn)在是九月，到年底，要想較大限度地提高月活，應(yīng)該做哪些增長實驗？

實驗1:10月，廣告客戶獲取，預(yù)算從1萬元增加到1.5萬元；

實驗2:10月，新用戶激活率從90%提高到95%；

我們將以上兩個方案放在全定量增長模型中，分析兩個方案的質(zhì)量。如下圖所示，我們將10月份的預(yù)算成本修改為1.5萬元，相應(yīng)模型中的數(shù)據(jù)將發(fā)生變化：

與此同時，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，我們分析了實驗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。

對兩個數(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，但實驗2的成本相對較高，因此我們采用實驗2進(jìn)行方案優(yōu)化。

對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)上實現(xiàn)Excel在開發(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)建迷你增長模型

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

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。

在實施各部門甚至團(tuán)隊時，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，我們整理了每個指標(biāo)的可行方案，并確定了相應(yīng)的資源和優(yōu)先級。

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)該是通過團(tuán)的北極星目標(biāo)DAU，然后，個人發(fā)送召回推送時選擇的目標(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，沒有完整的指標(biāo)體系，或者你的老板沒有明確一些指標(biāo)邏輯，我們需要想辦法猜測老板想要什么？