文章目录

1. 案例背景
2. 问题确认与指标拆解（业务逻辑图）
3. 问题解决思路
4. 实际方法应用
5. 渠道排名---综合分析
6. 产品用户行为分析(漏斗分析）
7. 学员价值分析---RFM建模
8. 结论分析报告

1. 案例背景

某教育公司成立于1999年，早年发展线下职业教育，已做到一定规模，有一定的群众基础。近年，互联网教育火热，公司积极互联网转型。如今，已开设9个方向的大专业，覆盖如今互联网企业的多个热门职业。其主打的大数据开发教育、Java教育、数据分析教育课程销售数量逐年上升，已经开始转亏为盈。
该公司的优秀增长效果得益于其完备的用户平台和高效的用户变现体系。该公司在转型初期，并不是简单的线上教育模式，而是教育社区+线上课程平台的模式。通过教育社区吸引用户讨论职业问题，在有一定的职业知识信息积累之后。通过SEO、用户分享讨论帖将对职业知识有需求的网民转化成社区的用户；之后，通过社区内广告位、公众号推广、外投广告推广、外呼等方式来收集对课程有需求的潜在学员线索；统一使用电话销售团队转化线索，让学员通过购买会员的方式开通课程平台的小课体验功能，实现第一步转化；之后对有大课需求的会员，再做进一步的转化，让其购买平台内的综合大课，成为平台学员；在学员学习过程中，其教研团队，产品开发团队也在不断打磨课程，优化产品。通过多年的积累，平台已经积累了较高的口碑，转化的学员中，有近60%的学员表示愿意继续上该公司的其他课程或者进阶课程，有70%的学员愿意为他的同学或者朋友推荐公司的课程；同时，营销团队还通过设计营销活动，让学员在各种节假日分享课程活动信息或者名师讲座来达到裂变传播的效果，整个自传播的学员已具一定规模，为公司的推广节省了很多费用。

教育行业营收转化模型

该教育公司比较关心线上教育业务线的盈利能力，主要考核毛利额；毛利额是利润额的一种计算方式，一般以
毛利额 = 营业收入 - 商品成本
来计算（相对的净利润则是以（收入-所有成本）来计算的）；而对于细化到具体商品，毛利额也可以以
毛利额 = Σ(单品售价 - 单品成本) * 单品销量
来计算。这时，单品的售价、单品成本、单品销量就是影响毛利额的主要影响因素。
附：该公司利润构成：
利润 = 营业收入 - 商品成本 - 其他成本（由于本机构使用自建办公楼，所以没有房租成本）

线上教育产品有互联网产品都有的特点：即一次生产，可以无限次售卖。而售卖次数越多，每份产品分摊的成本也就越少。这时，即使保持单品售价不变，也能有效提高毛利额；所以，一般来说，提升课程的销量就能有效提高毛利额；
今年的盈利目标为1000万元毛利额，从一月至八月的毛利额完成情况看，完成情况远不理想，仅完成378.9万，占全年任务的38%；之后经过领导层商议，将原有的1000万毛利额目标调整为现有的700万元，预计9月至12月需完成320万左右的毛利额目标。由于9月10月是换工作的热门月份，这段时间的培训课程需求也会比其他月更高，所以9/10月份会承担毛利额目标的70%，也就是224万，平均一个月112万元。之后的两个月承担剩余30%毛利，平均一个月48万元。

而近期该公司遇到了一个问题，近期课程销售额上升，但是计算出的毛利额却在下降。作为数据分析师需要分析出这个问题的原因，并给出解决方案。

2. 问题确认与指标拆解（业务逻辑图）

确认毛利额数据异常的问题
提升毛利额的方案

3. 问题解决思路

4. 实际方法应用

数据涨跌异动分析—问题拆解（逻辑树）
1.统计各月销售额与毛利额并绘制折线图
从图示中查看是否为销售额上升但利润额下降
2.计算各月毛利率与毛利率环比并绘制图形
从图示中查看是否为非正常波动
3.从渠道促销开始验证，统计各类型渠道的销售额与毛利率并绘制象限图
从图示找到销售额高但毛利率低的类型渠道
4.从渠道类型细化到具体渠道，同样统计各渠道的销售额与毛利率并绘制象限图
从图示找到销售额高但毛利率低或者毛利率极地的渠道

逻辑树结果
通过月环比数据计算得知本月的毛利额下降并非数据波动，下降幅度为32%
通过逻辑树，我们将订单数据按照渠道类型和具体渠道细拆，使用关联矩阵分析找出销售额和毛利率均低于平均值的渠道类型：免费渠道；并在免费渠道中细拆出销售额和毛利率都低于平均值的渠道名称：站内广告位
之后我们仔细观察站内广告位的8月数据，发现异常问题是由于8月17日的大课促销引起的

数据处理
1.统计各月的销售额与利润

2.绘制毛利润率与毛利率环比图

3. 从渠道类型出发，绘制象限图，发现8月数据免费渠道是销售额高但毛利率低

4. 下钻免费渠道内的明细渠道
发现8月数据站内广告位是销售额很高、毛利率极低，说明很可能是站内广告位的相关活动影响了整体的毛利额；

5. 通过对比分析确定站内广告位的问题
通过7、8月份的渠道毛利率和渠道销售额对比，发现毛利率主要下降的渠道为站内广告位、EDM短信、0元体验课

其中，由于站内广告位渠道在8月17日做了促销活动，当日出现20单毛利额为负的产品。导致该渠道本月毛利率为负值。
渠道销售额上升的渠道主要有：站内广告位、外呼、社群（站内）

而考察不同明细渠道对免费渠道的销售额涨幅贡献率（即免费渠道的销售额上升中有多少额度是出自这个具体的渠道。）
可以看出由于EDM短信的渠道销售额有下降，站内广告位的销售额贡献率超过100%，达到100.98%，说明8月的销售额上升、利润额下降的问题，主要是由于站内广告位的渠道销售额大量上升而毛利率大量下降引起的。

5. 渠道排名—综合分析

对渠道4个关键指标通过优化矩阵进行权重划分
确定各指标的权重值
对渠道各指标进行0-1 标准化
消除量纲差异的影响
利用标准化后的指标与指标进行乘积求和计算各渠道的综合得分
利用综合得分对渠道进行排名

综合分析法：

结论:
现有渠道最好的为站内广告位，最次的渠道位知乎KOL。
但是由于投放广告涉及很多因素，如广告复投问题、文案更新问题、转化周期长短问题。后续的改进策略还需要进一步与营销部门商议。

目标优化矩阵方式确认指标权重
数据标准化（去除量纲影响），利用指标权重和标准化后数据计算综合得分并排名

6. 产品用户行为分析(漏斗分析）

做出漏斗分析
找到问题环节
分析问题环节原因
实验设计的环节
目标提升度的分析，改进后的结果估计可以提升多少毛利额。这部分需要写出具体的估算算法。

上个分析有具体到各个渠道的分析，但是这个分析里没有渠道数据；是整体数据的分析；

漏斗分析结论：
通过漏斗分析，发现转化漏斗中的留电环节转化率明显低于其他环节

从总体最终转化来看低于行业转化水平3%-5%，并且咨询到预留电话环节转化明显较低，考虑是从客服响应时间或话术方面进行优化

人工客服的平均用户等待时间过长
从人工客服响应时长分析，用户平均响应时长为187秒，约为3分钟。事后通过用户访谈，发现人工等待时间较长的问题也出现在较多反馈问题的区域中（该问题排名为30个中的第四个）
需要后续ABtest得出相应结论

7. 学员价值分析—RFM建模

我们在日活10万的小课人群中随机抽取0.3%的用户，通过RFM区分学员的等级
统计各类型用户人数并绘制饼图
拓展到10万小课学员中，计划给重要价值客户推送
后续计划：
为学员设计精细化运营方案，首先利用推荐算法计算出客户的兴趣领域。

对于重要价值客户：可以采用直接推荐大课购买的方案来吸引客户转化；
对于重要保持客户：可用小课促销的方案吸引客户复购，之后再逐步推荐大课来促进用户转化；
对于重要发展客户：可用买大课送会员的方式吸引客户转化；
对于重要挽留客户：可用小课促销的方案吸引客户复购，之后再逐步用买大课送会员的方式吸引客户转化。

对不同层级的学员做运营方案实验：对本次用户设计营销模型并拓展到10万小课活跃用户中

8. 结论分析报告

8月站内广告位虽然出现亏损活动，但1-8月数据评估仍然是优质渠道，后续需要重点打磨，通过分析我们发现8月销售额上升而毛利额异常下降，是由于站内广告渠道做打折促销引发的。由于折价设置失误导致出现账面亏损，从而引发毛利额下降的问题。该问题已经反馈营销团队，后续会设计价格预警系统，如果有类似价格设置失误情况，会及时预警；
通过综合分析，对各渠道的ROI、报名人数转化率、跳出率、线索量做综合指数，计算出19年前8个月的最优渠道为站内广告位渠道。后续会与营销团队依据各渠道特点进一步商议渠道改进方案。
留电环节为重点优化环节，优化完成后对整体转化率有1.52pp的提高
通过漏斗分析，发现用户转化环节中，留电环节的转化率较低。我们与客服、产品团队制定改进方案。经过一个月改进后，留电环节转化率从22.57%提高至44.16%，整体转化率有1.52pp的提高。大课转化人数较8月增加330人，按每人人均1600元毛利额计算，预计能提升52.8万毛利额（注：实际毛利额需要在会计核算后才能得知）；预计该改进能完成93.76万元的毛利额任务；
用户精细化运营模型推广后，已转化大课501人，小课3377人
将模型推广至10万日活小课用户群体中，得到完整的客户分层分布，见下图。
经过用户精细化运营模型推广后，已转化大课501人，小课3377人，由于大课完成毛利额任务已经包含在之前的分析中。按照小课人均毛利额17元来推算，小课预计能完成5.7万元毛利额任务；

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