七种常见的数据分析法之：帕累托法则
导读
在精细化运营体系中，要挖掘头部用户的长尾价值，例如20%的用户贡献了80%的销售额，那么除了重视用户的销售额贡献，也要挖掘用户的转介绍潜力。
来源： 诸葛io数据教练丨作者： 诸葛io
官网 | www.datayuan.cn
今日头条丨一点资讯丨腾讯丨搜狐丨网易丨凤凰丨阿里UC大鱼丨新浪微博丨新浪看点丨百度百家丨博客中国丨趣头条丨腾讯云·云+社区
帕累托法则其实就是我们常说的二八法则，经济学定律中说80%的财富掌握在20%的人手中，而在运营中可以发现，80%的贡献度来自于20%的用户。
这张图中体现了2个法则，也就是二八法则和长尾理论，在数据分析中，建议将这个两个理论合起来用。
但实际上呢，二八法则和长尾理论是相对的，二八法则告诉我们说，你要重视头部用户，也就是能产生80%收益的那20%的用户或商品，而长尾理论告诉我们说要重视长尾效应，也就是剩余那20%的收益。
那么在数据分析中，这两个模型要怎么用呢？
在精细化运营体系中，要挖掘头部用户的长尾价值，例如20%的用户贡献了80%的销售额，那么除了重视用户的销售额贡献，也要挖掘用户的转介绍潜力，而头部用户分享就是挖掘其长尾价值；
那么对于另外那80%的用户来说呢，虽然贡献的销售额只有20%，但也可以挖掘他们其他的头部价值，例如活动参与的积极性、传播力、内容贡献度、活跃贡献度等数据，虽然销售额是电商产品的北极星指标，但对于北极星指标的长尾用户来说，可以挖掘他们其他方面的“头部效应”。
在数据分析中，二八法则和长尾理论和应用于用户分析和业务分析2个方面：
20%的头部用户：凭什么那么优秀？
在用户分析上，通过二八法则建立用户分群，将所有用户切割成一个又一个的实验组，对实验组的用户进行单体特征分析，目的只有一个，同样都是用户，凭什么你们那么优秀？
在数据分析中，单体分析与群体特征分析同样重要，然而我们不可能对上万的用户进行个体分析，可能的是对头部用户进行个体行为分析，建立群体样本。
二八法则告诉我们要找到那20%的用户，但要找什么样的20%用户却没有告诉我们，在运营数据分析中，可以针对核心指标分别找到20%的用户：
购买数量前20%的用户
购物金额前20%的用户
日访问次数前20%的用户
访问页面数量前20%的用户
转发次数前20%的用户
……
也就是说，你想提升什么指标，就找到这个指标表现优秀的用户。那么20%的用户也很多怎么办呢？可以主动设置数据区间。
例如想要提升用户的访问时长，我们可以对头部用户的访问内容、路径进行分析找到原因，20%的头部用户访问时长从10分钟到30分钟不等，那么我们可以将头部用户的访问市场切分为10分钟、15分钟、20分钟、25分钟、30分钟，获得不同的用户组，从这个用户组中找到相应的20%的用户进行特征分析。
这里需要注意的是，同组20%用户的特征提升只对同组剩余80%的用户有效，例如访问时长10-15分钟的用户中，头部20%的用户的行为特征可以对剩余80%的用户起效，但对日访问5分钟的用户效果并不大。
20%的头部业务：带头大哥的应有觉悟
针对业务分析的目的在于找到爆款内容的特征，例如商品、文章、功能，都是业务范畴内的分析。
例如资讯类产品中对阅读量头部文章的分析，一方面是对文章的特征进行分析，另一方面，是对阅读用户的分析。
爆款文章或商品背后，代表的是对大多数用户兴趣的满足，充分唤起了用户的行为动机，而在用户分析中，我们需要进一步找到这部分用户日常阅读的头部内容，进行特征的延展分析。
有点复杂是不是？简单来说呢，比如这篇文章被1000个人阅读，除了分析这篇文章的特征，也要分析阅读文章的用户的特征，那么用户特征表现在哪呢？表现在阅读的其他文章，建立完整的用户喜好画像。
▲向上滑动
采访/报道/投稿
商务合作
18600591561（微信）
长按右方二维码
关注我们ˉ►
