[TOC] ## 1. AARRR模型 —— 增长模型 AARRR模型是一个数字营销框架，也称为“增长模型”，它由5个阶段组成，每个阶段代表数字营销的不同阶段。这些阶段是： ~~~[flow] st=>start: 开始 op1=>operation: 1, 获取（Acquisition）： op2=>subroutine: 2, 激活（Activation）： op3=>subroutine: 3, 保留（Retention）： op4=>inputoutput: 4, 推荐（Referral）： op5=>inputoutput: 5, 收入（Revenue）: e=>end st->op1->op2->op3->op4->op5->e ~~~ ***** 1. 获取（Acquisition）：获取潜在客户并将他们转化为实际访问您的网站或应用程序的客户。 2. 激活（Activation）：使新客户积极参与并成为活跃用户，例如注册、订阅、使用产品等。 3. 保留（Retention）：通过提供有价值的内容和服务来保留客户，以促进客户留存并使其成为忠实的长期用户。 4. 推荐（Referral）：让现有客户向其他人推荐您的产品或服务，从而扩大您的受众群体。 5. 收入（Revenue）：将客户转化为付费客户并获得收入。 AARRR模型是数字营销中经常使用的框架，它可以帮助企业识别其数字营销策略的瓶颈并改进其数字营销方法。通过在不同的阶段应用不同的数字营销策略，企业可以更好地了解其客户，并促进业务增长。 ## 2. 漏斗模型 漏斗模型是一种销售和市场营销的模型，用于描述潜在客户从最初了解产品或服务到最终购买的过程。漏斗模型通常包括以下几个阶段： ~~~[flow] st=>start: 开始 op1=>inputoutput: 1, 感知阶段： op2=>inputoutput: 2, 兴趣阶段： op3=>subroutine: 3, 意向阶段： op4=>inputoutput: 4, 考虑阶段： op5=>operation: 5, 购买阶段: e=>end st->op1->op2->op3->op4->op5->e ~~~ 1. 感知阶段：潜在客户在此阶段了解产品或服务。他们可能会在社交媒体、广告、搜索引擎或其他渠道上看到您的品牌或产品。 2. 兴趣阶段：在此阶段，潜在客户对您的产品或服务产生了兴趣，并开始探索更多信息。他们可能会访问您的网站，阅读产品说明书或查看客户评价。 3. 意向阶段：在此阶段，潜在客户已经表达了购买您的产品或服务的意愿，并开始考虑购买选项。 4. 考虑阶段：在此阶段，潜在客户已经开始评估各种购买选项，例如价格、质量、品牌声誉等。 5. 购买阶段：在此阶段，潜在客户已经做出了购买决定，并开始购买您的产品或服务。 漏斗模型是一种有用的工具，可以帮助企业了解客户的购买过程，并确定需要改进的营销策略和销售策略。通过为每个阶段制定不同的营销策略和销售策略，企业可以更好地满足客户需求，并提高销售转化率。 ## 3. AB测试 AB测试（A/B testing）是一种数据分析方法，用于比较两个（A和B）或更多版本的产品或服务，并确定哪个版本对用户更有效。AB测试通常涉及将用户随机分配到两个或多个组中，并向每个组显示不同版本的产品或服务。然后，收集和分析每个版本的用户反馈和行为数据，以确定哪个版本更受欢迎或更有效。 ```[sequence] Title: 对比方法：“率”：成功率、转化率、同比/环比、占比 A->B: 用户之间对比 A-->>B: 业务之间对比 A-->>A: 时间点之间对比-1 B-->>B: 时间点之间对比-2 B-->>A: 时间点之间对比-3 ``` AB测试通常用于数字营销和网站优化，以确定哪种页面布局、哪种广告文案、哪种产品价格或哪种邮件主题行等更具吸引力。例如，在电子商务网站上，可以使用AB测试来测试两个不同的产品页面，以确定哪个页面的销售转化率更高。 AB测试的优点是可以让企业根据数据做出决策，并确定哪种变化对客户最有效。AB测试还可以减少决策风险，因为它可以通过小规模测试来确定哪种变化最有效，然后再将这种变化应用于更广泛的受众群体。 ## 4. 数据平台拆分 数据平台拆分出的几部分包括： ~~~[flow] st=>start: 开始 op1=>operation: 1, 存储： op2=>subroutine: 2, 计算： op3=>subroutine: 3, 展示： op4=>inputoutput: 4, 分析： op5=>inputoutput: 5, 方案: e=>end st->op1->op2->op3->op4->op5->e ~~~ ·存储：负责数据收集和存储，存储的方式在一定程度上决定了不同时效性的要求下能够取到哪些数据。 ·计算：负责数据加工，这里主要指从存储的数据到图表中的数据的过程。 ·展示：负责数据展示，主要内容为使用恰当的图表以及适当的交互功能。 ·分析：负责数据与业务语义的关联，为展示出的数据赋予业务意义，通常是基于不同基准的比较过程。 ·方案：负责将分析过程的产出落实到业务和产品的改变上。