标签：数据分析 ROI 定位 产出 无处不在 留存 产品 变现

一、背景

　　初入分析行业，可能大都围绕着DAU、留存、漏斗转化率转着。例如衡量不同产品，看DAU，看留存，看付费率，看客单价等等；例如产品有新的功能，想知道功能对产品的作用，看功能使用率，功能留存，对整体功能留存的影响等等；例如评估新的获取用户渠道，看带来的量级，各渠道新用户留存情况，付费转化率情况等等。其中，最后一个可能需要评估不同渠道的ROI，其他场景可能就没那么清晰了。

　　实际上，不管是做产品、做功能、做新渠道还是做活动，都是想知道这个东西该不该做。换句话说，这个生意该不该做。那么说白了，其实都是投入和产出的杠杆有多大。只是很多场景比较难估计产出，但不管难不难，作为商人，作为分析师，都应该有这个意识并尽可能去估计。

　　我之前这篇文章【数据分析师】我的数据分析师阶段认知把财务知识放在高级分析师应具备的能力上可能有点晚了，应该在中级就慢慢积累市场和财务两方面的意识。

二、ROI怎么算

　　我暂时还没有实操经验，只是开始做一些探索性总结。

1.定位

　　当我们做分析时，一定要明确的是“事物的定位是什么”。

　　定位包括提供什么东西，为什么人提供，从什么地方获得收益。对于不了解的产品，通常从产品的slogan去深挖。

　　我如果不知道定位是什么，那么我就不知道往哪分析。为什么这么说呢？如果一个产品要花几年铺内容打造基础设施，那几年可能都是亏本的，不能说产出为0。从一开始可能就要考虑商业变现的方式，估算变现产出，这样风投才有信心投吧。当然也有估计的变现方式被政策叫停的，也有估计的变现产出太乐观的，这都是风险。所以说，拿着产品规划书去找风投，肯定是要考虑未知的商业变现的，至于怎么夸大蒙骗以及蒙不蒙得住是另一回事。

　　听众如果不知道分析的定位，那么对他来说这场分析报告无异于鸡肋。分析报告从来不是自说自话。

2.对象

3.生命周期

4.折算逻辑

标签：数据分析,ROI,定位,产出,无处不在,留存,产品,变现
来源： https://www.cnblogs.com/everda/p/11102104.html

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