高级数据分析师仅用这个模型就能将业务从1增长至10吗「基础数据分析」

从业多年的数据分析师一般会发现：很多公司的业务/产品，从0-1做起来并不难，但一旦拥有了一定的用户基础后，想实现业务的1-10却是件漫长或者困难的事情，尤其是传统企业的传统线下模式转变为线上模式之后。

一般业务或者领导要求你从数据分析的角度给出原因以及优化策略时，你结合4P模型分析了过往的数据，觉得自身产品还是有些竞争力，价格定位也很合理，经常促销不符合产品定位，但发现产品渠道走的更多是线下，于是建议可以拓宽线上渠道。

这是数据分析师的常规操作，在收到数据分析师的建议后，业务部门觉得言之有理，于是复制了以往的模式，但发现跑不通了，于是要求你再分析分析。

在4P模型中产品是核心，打铁还需自身硬，产品必须抓住了用户的核心需求点，满足用户的需求。

这里用FineBI展示具体分析操作(数据均脱敏)：

Step 1:导入数据-新建仪表板-保存

Step 2:选择柱状图，将品牌描述拖入横轴，销售额拖入纵轴，并改变图表颜色

Step 3:排序分析-得出结论

在最近一次电商节中，同品类商品，公司产品（品牌A）有一定的竞争优势和用户基础，因此产品合理。（回复“BI”获取同款分析工具）

影响产品定价的因素有很多，结合品牌的自身定位、想要切入的市场不同，导致价格往往是影响品牌用户群体购买的关键因素。

在用FineBI进行数据分析后，你发现相之于品牌B和品牌E，公司产品的客单价太高，无法触达下沉用户，而同品类商品在250-300元之间的低客单价SKU需求量更大。

对于产品而言，很难有一渠道通吃的做法，业务需要以用户群为核心，结合不同渠道的用户特点，来获取用户心智。

譬如抖音渠道，你需要先用内容引起用户的兴趣，进而对你的产品产生好奇，而一味的推产品，只会引起用户的反感。

至于哪个渠道更好需要加大投放，哪个渠道需要降低成本，通过数据分析其转化率更加准确。

通过分析所得线上渠道中天猫超市渠道效果最佳，抖音次之，京东渠道效果不佳，对此可以通过漏斗模型对各个渠道进行更深层次的钻取，从搜索、浏览、加入购物车、下单、支付、售后等多个环节对其进行转化率分析，找出影响该渠道订单影响的重要流失环节。

具体分析过程不过多赘述了，可以看我之前的文章《什么是数据分析的漏斗模型？》，回复“BI”获取同款分析工具

随着互联网的多元化，品牌促销的的形式也愈加多样化，常见的譬如广告投放、创意事件营销、节日营销、用户裂变、社群运营等，不管是为了培养用户心智，还是扩大品牌影响力，还是短期增长销售额，但最终都会落到投资回报率即RIO。

借助4P模型以及漏斗分析模型，最终得出结论：

1、产品客单价过高，由于线上销售缺少实体体验环节，所以消费者不愿意为服务支付更多费用，适当降价，更有利于占领市场。

2、可以适当扩大线上渠道的SKU，进行差异化营销

3、京东渠道经过进一步分析后，发现从浏览到加入购物车环节流失严重，可以适当的定向发送优惠券，刺激下单。

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当然，实际情况其实更加复杂，我这里也只是简单概述。但作为数据分析师，你只有学会深挖业务，用业务思维去提出解决策略，才更能被业务所认同。

最后，回复“BI”获取上述分析工具，内含上千张图表和模型，满足你99%的图表分析需求。