15种常用的数据分析模型，搭配BI工具更高效，赶紧收藏起来

Posted 2022-09-06 Leo.yuan

最近去一家疫情期间净利润还在猛增的公司学习，最大的发现是他们的业务人员太牛了！

除了经典分析工具Excle之外**，BI工具居然也已经普及到了业务部门**，当时去的时候，就看到财务人员在用BI做杜邦分析，自己熟练地取数，做数据分析。

但大多数企业的业务人员，还在用Excel进行数据分析，不仅图表制作速度慢，而且数据不精确，久而久之就开始落后了。

其实这也不能怪业务人员，没接触过BI工具，会天然地觉得学习工具的成本会很高，再加上“智能”这个词语的加成，更会望而却步。其实BI工具比Excel更简单，通过拖拽和选择指标字段，就能直接做出数据分析模型了。

下面就跟大家分享15种用BI工具制作的数据分析模型，工具也一起放在文末了，基本都是10分钟就能搞定，想要提升数据分析能力的赶紧试一试！

1、对外部用户分析模型

1、RFM分析

RFM分析对于精准营销作用很大，通过三个关键指标对客户进行观察和分类，判断每类细分用户的价值，再制定不同的营销策略。

2、帕累托/ABC分析

帕累托分析法可用于分清业务的主次，对于不同业务分配不同投入。

3、波士顿矩阵分析

波士顿矩阵波士顿矩阵通过销售增长率（反映市场引力的指标）和市场占有率（反映企业实力的指标）来分析决定企业的产品结构，便于进行营销组合。

操作方法：

1）准备数据

2）添加指标

3）选择图表

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4、转化分析

转化漏斗模型在互联网中的运用很多，通过分析用户一些列步骤中的流失情况，对流失率大的地方进行定向营销。

5、购物篮分析

购物篮分析用于市场营销组合比较多，通过分析用户历史消费数据，将不同商品进行关联分析，找到关联性强的商品，进行合理陈列。

6、复购率分析

复购指数应该是大部分企业都会关注的指标，通过复购率分析可以看出用户的忠诚度，一定程度上能够反映产品的竞争力。

7、留存分析

留存分析一般是产品运营会关注的，通过当日、单周、双周留存情况，来判断产品对于用户来说是否有吸引力，一般新产品刚出来的时候，就需要重点关注这个指标。

8、月复购分析

复购率可以帮我们观察用户的忠诚度。提升复购率，可以提高用户购买的频次。比起拉新，维护存量用户成本更低，因此在用户分析中非常关键。

9、AARRR用户运营分析

AARRR模型也是产品运营使用频率很高的模型，包含用户增长的5个指标：获客、激活、留存、收益、传播。从获客到传播推荐，整个 AARRR 模型形成了用户全生命周期的闭环模式，不断扩大用户规模，实现持续增长。

10、用户流入流出分析

同一家公司经常需要进行产品迭代，这个模型就通过对于流入流出用户的分析，直观地展现出了产品的竞争力水平，便于进行迭代或者更替。

11、用户画像分析

做营销的，应该都知道用户画像的重要性，之前总觉得用户画像很难做，但其实就是数据信息标签化，只要数据量够大，用户画像就会更加精准。

对内部运营分析方法

12、需求分析方法—KANO模型

这个模型对于需求排期很有效，通过功能点分类，就能找到目前最该做的功能。、

13、库存周转分析

库存周转分析不仅是库存管理部门关注的，财务也很关注，库存周转天数越少，说明存活变现速度快，销售情况好。一旦库存周转出问题了，就该赶紧关注。

14、杜邦分析

杜邦分析法是财务部门最“大”的一种分析方式，对于营业状况有整体把握。

15、盈亏平衡分析

盈亏平衡分析又称本量利分析法，是根据产品的业务量、成本、利润之间的相互制约关系的综合分析，用来预测利润，控制成本，判断经营状况。

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