“最近復購率一直在下降，我們的營銷力度不小啊，為什么用戶還是走了？”

“是不是廣告投放的用戶質量不高？還是我們的產品問題？”

在給華為的培訓中提到了這個問題，一位資深的數據分析師立馬搶答：“這里面肯定有很多變量的關系值得深挖?！?這時候，關系分析（Relationship Analysis） 就派上了用場。

關系分析，簡單來說，就是找出變量之間的聯系。進行數據分析時會發現，事情很少是孤立發生的——用戶流失可能和他們的購買行為、客服體驗、甚至是天氣都有關系。但哪些因素是關鍵？哪些因素真的影響了用戶決策？ 關系分析就是搞清楚這些問題的“偵探工具”。

一、什么是關系分析？為什么它重要？

關系分析是數據分析中最基礎也是最重要的環節之一，主要用于：

• 發現變量之間的相關性（例如廣告投放金額和銷售額之間的關系）。
• 挖掘隱藏的業務邏輯（例如客服響應時間是否影響用戶流失）。
• 為決策提供依據（例如優化營銷策略，提高ROI）。

二、用關系分析解決“用戶流失”問題

1. 先搞清楚問題

回到我們的業務案例：用戶流失率上升，我們需要找出原因。

為了搞清楚問題，我們先來拆解它：

• 哪些用戶流失了？
• 流失用戶和留存用戶的行為有什么不同？
• 哪些因素可能影響了流失？

2. 數據收集與整理

我們需要用到的數據包括：

• 用戶行為數據：訪問頻率、購買次數、訂單金額
• 營銷數據：廣告曝光、優惠券使用情況
• 客服數據：咨詢次數、問題解決時間
• 用戶屬性：年齡、地區、會員等級

拿到數據后，我們先做個簡單的統計：

• 過去一個月流失的用戶：10,000

• 這些用戶中，70% 在最近3個月內沒有復購

• 40% 的用戶曾在客服端提交過投訴

• 60% 的用戶使用過優惠券

這里已經可以看出一些苗頭了——客服問題可能是影響流失的因素之一，而優惠券使用是否和流失有關，還需要進一步分析。

3. 進行關系分析

第一步：相關分析

我們先計算各變量與“用戶是否流失”之間的相關性（皮爾遜相關系數）：

• 購買次數（-0.72）：負相關，購買次數越多，流失率越低

• 訂單金額（-0.65）：負相關，高客單價用戶流失可能性低

• 客服響應時間（+0.53）：正相關，客服響應慢，用戶流失可能性大

• 會員等級（卡方檢驗 p<0.05）：顯著相關，高級會員更可能留存

看起來，客服響應時間和購買次數是最關鍵的因素。

第二步：回歸分析

我們用邏輯回歸模型來預測用戶流失的概率：

• 結果顯示，客服響應時間每增加1小時，流失概率增加12%。
• 低購買次數的用戶，流失概率顯著高于高購買次數用戶。

第三步：可視化分析

繪制散點圖能夠更直觀的展示流失率和客服響應時間之間的關系：

圖中Y軸是流失概率，x軸是客服相應時間/小時。

觀察發現，客服響應時間越長，用戶的流失概率越高。這個發現和我們的相關分析、回歸分析結果是一致的。

三、結論與業務優化建議

通過關系分析可以得出如下結論：

1. 客服響應時間是影響用戶流失的關鍵因素之一，企業應優化客服系統，提高響應速度。

2. 高頻購買的用戶流失率更低，可以針對低頻用戶設計挽留策略，例如個性化推薦、精準營銷。

3. 高級會員流失率更低，可以通過引導用戶升級會員，提高用戶粘性。

優化建議：

1. 縮短客服響應時間：改進客服機制，引入自動化客服，提高響應效率。

2. 提升用戶購買頻次：通過營銷策略（如折扣、積分系統）刺激用戶復購。

3. 加強會員制度：提供更多會員專屬權益，引導普通用戶升級。

綜上，關系分析不僅是一個數據分析方法，更是一種業務洞察工具。通過找出變量之間的聯系，能更精準地找到業務問題的根源，并制定有針對性的優化策略。

抓住機遇，狠狠提升自己

隨著各行各業進行數字化轉型，數據分析能力已經成了職場的剛需能力，這也是這兩年CDA數據分析師大火的原因。和領導提建議再說“我感覺”“我覺得”，自己都覺得心虛，如果說“數據分析發現……”，肯定更有說服力。想在職場精進一步還是要學習數據分析的，統計學、概率論、商業模型、SQL，Python還是要會一些，能讓你工作效率提升不少。備考CDA數據分析師的過程就是個自我提升的過程。

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