今天給大家分享的，是一個原理很簡單，但是應(yīng)用很廣泛的模型：同期群模型。在商品分析、用戶分析、渠道分析上，都用得著哦。

一、同期群的原理

同期群分析原理很簡單：種豆子。怎么區(qū)分哪一種豆子很好？最簡單的方法，就是分好群體（所謂的“群”）一起種下去（所謂的“同期”）然后觀察哪一個長得更快。

為了達(dá)到這個目的，我們需要：

• 選擇比較對象，按條件分好類

• 選擇合適的比較指標(biāo)。

• 從一個時間節(jié)點(diǎn)開始觀察。

• 對比指標(biāo)差異，找出優(yōu)質(zhì)/劣質(zhì)群體

還拿種豆子舉例，同期群的做法如下：

這個思路非常簡單，因此在工作中應(yīng)用得非常普遍，還衍生出很多其他名字。

二、商品同期群：商品LTV模型

商品分析中的同期群模型，也被稱為商品LTV模型。

做法如下：

• 設(shè)定商品等級（A、B、C級）

• 從商品上市時，開始觀察

• 觀察商品上市后銷量/利潤走勢

• 對比每個等級商品，是否達(dá)成該商品平均水平

• 如表現(xiàn)優(yōu)于平均，則重點(diǎn)關(guān)注缺貨問題，保障供給

• 如表現(xiàn)劣于平均，則重點(diǎn)關(guān)注積壓問題，減少庫存

（如下圖）

這個模型非常好用！因?yàn)楹芏嗌唐?#xff0c;從上市開始，天生是有生命周期走勢的。通過同期群分析，不但可以模擬這個走勢，而且可以為每個級別的商品定出合理的LTV范圍，從而及早發(fā)現(xiàn)商品銷售是否達(dá)成預(yù)期。從而進(jìn)一步地控制庫存情況，實(shí)現(xiàn)利潤最大化（如下圖）。

不止商品分析，用戶分析也能用得上。

三、用戶同期群：用戶留存率模型

用戶同期群分析，也被稱為用戶留存率模型。

做法如下：

• 設(shè)定用戶分群（一般按注冊時間or注冊渠道）。

• 從注冊時間開始，觀察每X天后，該批次用戶的留存率。

• 擬合整體走勢，預(yù)判X天后，該批次用戶留存數(shù)量。

• 找到留存下降最明顯節(jié)點(diǎn)，判斷是否進(jìn)一步深入分析。

（如下圖）

因?yàn)榇蟛糠諥PP都只能滿足用戶部分需求，因此用戶的留存，總是慢慢減少。如果發(fā)現(xiàn)某些節(jié)點(diǎn)，用戶留存明顯下降，則說明這些節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)問題，需要進(jìn)一步分析。同時，基于同期群數(shù)據(jù)，可以擬合出預(yù)計留存用戶數(shù)量，就能為運(yùn)營籌劃服務(wù)用戶資源，提供數(shù)據(jù)支持（如下圖）。

四、用戶同期群：用戶LTV模型

如果在預(yù)測用戶留存率的時候，同步計算用戶預(yù)計產(chǎn)生的價值，則可以計算出用戶LTV。具體做法如下：

• 用前文方法，先算出用戶留存數(shù)值

• 計算每階段，用戶付費(fèi)率、付費(fèi)金額

• 用戶總價值=留存用戶*付費(fèi)率*付費(fèi)金額

注意，這樣計算出的LTV，實(shí)際上指的是：特定時間內(nèi)，用戶產(chǎn)生的價值。并非嚴(yán)格意義上的全生命周期價值。不過，考慮到企業(yè)做經(jīng)營計劃，也是以年/季度為時間單位做的，所以只考核用戶在3個月/6個月/12個月內(nèi)產(chǎn)生的價值，也差不多了。

注意！不同業(yè)務(wù)場景下，用戶付費(fèi)形態(tài)會不同，因此對LTV計算會有影響。

常見的情況，如：

• 理想狀態(tài)：用戶每個月按固定金額，比例付錢（月租型業(yè)務(wù)）

• 前低后高：越忠誠的用戶，買得越多，付費(fèi)越高（粉絲型業(yè)務(wù)）

• 前高后低：初期吸引用戶大量付費(fèi)，后邊不管了（收割型業(yè)務(wù)）

對應(yīng)的數(shù)據(jù)，可能如下圖所示。計算用戶LTV的時候，得關(guān)注付費(fèi)形態(tài)。如果只是簡單地用“平均每月消費(fèi)”指標(biāo)，很有可能會用平均值掩蓋了真實(shí)付費(fèi)情況，從而誤導(dǎo)業(yè)務(wù)判斷。

五、渠道同期群：渠道質(zhì)量分析模型

如果在用戶同期群分析的時候，把分類維度，改成：從XX渠道進(jìn)來的用戶。則可以進(jìn)一步做出：渠道質(zhì)量同期群分析。常見的形式如下：

• 按渠道+投放廣告時間，分類用戶

• 關(guān)注該渠道+投放時間進(jìn)入用戶，后續(xù)X天轉(zhuǎn)化率/付費(fèi)

• 計算用戶產(chǎn)生的消費(fèi)，對比渠道投放成本

• 針對轉(zhuǎn)化好的渠道，考慮追加投放

• 針對轉(zhuǎn)化差的渠道，消減預(yù)算/整改投放措施

（如下圖）

六、同期群的不足之處

同期群看起來很好使，是因?yàn)樗芎艹浞值乇┞秵栴}。但是同期群沒有解釋問題的能力，為啥某個渠道的質(zhì)量突然崩了？單靠同期群解釋不了，需要其他分析模型來解釋。以上就是今天的分享，喜歡的話，記得轉(zhuǎn)發(fā)+點(diǎn)贊+在看。謝謝大家。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的讲讲数据分析中的同期群模型的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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