教你玩轉(zhuǎn)每道菜背后的大數(shù)據(jù)(中篇):波士頓矩陣+留存流失貢獻度幫你及時調(diào)整菜單
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這是一篇關(guān)于餐飲行業(yè)數(shù)據(jù)分析的重磅干貨,能切實幫助餐飲領(lǐng)域的運營童鞋解決:如何砍菜單、如何管理用戶、甚至如何降低發(fā)短信廣告成本等常見問題。就算你不做餐飲行業(yè)的運營,這篇文章也能手把手的教你通過數(shù)據(jù)分析的方法,科學(xué)合理的做用戶分群、監(jiān)測留存率、以實現(xiàn)精細(xì)化運營,這可是每個互聯(lián)網(wǎng)公司都想做的事情。
全文共8147字,整體閱讀時間40-50分鐘,本次推送將全文分成了上中下三篇 ——
- 上篇主要內(nèi)容有:1.餐飲行業(yè)數(shù)據(jù)運營的時代已來臨. 2.如何構(gòu)建數(shù)據(jù)運營監(jiān)測中心。共2163字。
- 中篇主要內(nèi)容有:3.如何通過波士頓矩陣分析,砍掉菜單里不受歡迎的菜品。 4.如何通過分析用戶購買行為,確定菜品是“留客”還是“趕客”。共2145字。
- 下篇主要內(nèi)容有:5.如何通過RFM模型,為用戶分群,實現(xiàn)精細(xì)化運營 6.不得不考慮的用戶獲取成本 。共3839字。
之前我們推送了教你玩轉(zhuǎn)每道菜背后的大數(shù)據(jù)(上篇),今天一起來學(xué)習(xí)中篇哈~
如何通過波士頓矩陣分析砍掉菜單里不受歡迎的菜品
有了單個菜品/套餐的銷售額分析,掌柜們可能已經(jīng)在心里盤算“砍菜單”了。畢竟不受歡迎的菜色是會“轟客”的,但如何確定這道菜是徹底不受歡迎,還是改進改進能成為“黑馬”呢?對菜品這種非標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品,真的很難做出合理判斷,好在我們波士頓矩陣可以輔助分析。
1. 什么是波士頓矩陣?
波士頓矩陣被稱作(BCG Matrix),又稱市場增長率-相對市場份額矩陣,波士頓咨詢集團法、四象限分析法等等。
菜品這種非標(biāo)產(chǎn)品很難獲取到市場占有率,所以一般參考維度我們會使用:銷售量(銷售增長率)、銷售額(銷售額增長率)、銷售利潤(利潤增長率)、利潤率、留存指數(shù)或流失指數(shù)(偶發(fā)明的,下文詳解)、菜品評分等數(shù)據(jù),選取其中兩組組成四象限以做指導(dǎo)。
具體選擇,取決于你希望了解什么。
2. 如何在BDP上建立波士頓矩陣?
比如,我們在BDP個人版里組件一個表格,以菜品平均周銷量環(huán)比增長率為縱軸,平均周銷售利潤為橫軸,菜品銷量作為圓圈直徑(圈圈大銷量大、圈圈小銷量?。N覀兙湍艿贸鲆韵碌木仃噡
這張圖中需要強調(diào)的是,“賣的越來越好”和“賣得好”是兩個不一樣的概念,前者是增長率,后者是絕對值。這里就體現(xiàn)出了周環(huán)比增率的意義了,通過比較周環(huán)比增率(縱軸)的高低,你才能判斷出哪些是潛力股菜品(銷售利潤一般或低,但增率高)、哪些是成熟菜品(銷售利潤高,但銷量增率低)。
3. 決定你要砍掉的菜品
前文波士頓矩陣本身的四象限:左上角是問題產(chǎn)品、右上角是明星產(chǎn)品、左下角瘦狗產(chǎn)品、右下角是金牛產(chǎn)品。我們可以很清楚的做出判斷 —— 增長率低、利潤也低的產(chǎn)品就是你要砍掉的菜品。而那些利潤率低,增長率還不錯的菜品,改進一下師父的手藝、包裝、展示之類的因素,很可能能成為下一個明星產(chǎn)品。
如何通過用戶購買行為確定菜品是“留客”還是“趕客”
想必每家開了外賣平臺的餐館,都很想知道究竟用戶訂餐后有沒有復(fù)購? 對本餐館有沒有留下個好印象?
畢竟這些用戶沒有真人來店,掌柜無法通過表情判斷客人是否滿意,是否能成為回頭客。
這也是我苦思冥想許久的問題。深入研究后,發(fā)現(xiàn)留存流失情況,埋藏在用戶的下訂單的行為上:如果一個用戶反復(fù)購買同一道菜,則可以認(rèn)為這道菜對用戶留存起到了積極作用。
同樣的,我們要考慮用戶已被我們哪一道菜留了下來,又可能因為哪一道菜再被轟走。
以上的因素,都可以幫助我們建立一個簡單的留存/流失算法,以方便我們建立留存流失模型。
1. 根據(jù)用戶購買行為建立算法
一道菜品究竟是拉來了用戶,還是轟走了用戶,要綜合看留存與流失量。
既:
存流失貢獻度 = 留存指數(shù) + 流失指數(shù)
菜品留存指數(shù)設(shè)置為正積分 ,條件是用戶如果反復(fù)購買同一道菜品2次以上。
正積分算法:同一個用戶購買同一個菜品2次以上積分一次。2次等于1分,3次等于2分。如此,
公式:正積分 = 購買次數(shù) -1
菜品流失指數(shù)為負(fù)積分,但由于用戶只購買單個菜品一次,可能會出現(xiàn)以下三個場景:
- 再也不來我們店,流失(最糟情況);
- 不喜歡這個菜,還點其他菜(不好不壞);
- 未流失,下次還會點(最好)。
所以在考慮概率的情況下,設(shè)固定值:
-1(轟人一次)/ 3(三種情景)= -0.34
2. 建立留存流失模型表
留存流失貢獻度 = 留存指數(shù) + 流失指數(shù)
以這個公式來看,一道菜貢獻度為正直代表留存貢獻大,負(fù)值代表流失影響大。在BDP上建表,將不同的菜品作為橫軸,留存流失率作為縱軸,我們能得到這樣一個模型。
3. 將菜品評分與留存流失模型對比,效驗分析結(jié)果是否正確
這樣簡單的模型,能反映出菜品受歡迎還是轟人嗎?一開始,我對這個簡單的模型和假設(shè)沒有信心,于是,我將用戶吃完菜后的評星和打分抓取出來,又建立了一個模型做對比。
通過比對,我發(fā)現(xiàn)之前的留存流失模型大方向完全準(zhǔn)確,現(xiàn)在我們又有了一組數(shù)據(jù)可以幫忙砍菜單!可能會有人說那我只看美團評分不就得了。在這里,我想說兩點:
- 新起的商家,用戶未必能愿意給評星,菜品留存流失率反而更好計算。
- 所有的模型都需要互相對比驗證,才能幫助做更準(zhǔn)確的決策。
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作者:Kener-林峰,數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域?qū)<?,北郵計算機、國家重點實驗室交換與智能控制研究中心、前百度資深研發(fā)工程師,百度數(shù)據(jù)可視化方向奠基人之一,鳳巢業(yè)務(wù)系統(tǒng)前端技術(shù)leader,Echarts 作者
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