七種常見的數據分析法之：可行域分析

• 2019 年 11 月 20 日
• 筆記

導讀

福格模型的觸發有效區，我們就將其稱之為可行域。那麼，可行域分析該怎麼用呢？

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左側的圖是一張福格模型的圖，福格模型是一位叫福格的傢伙創造出來的，總結了影響用戶動機的原因。福格大哥將影響用戶行為動機的因素拆分為mat三個因素。

m是付出行動的動機，a是付出行動的能力，t是觸發行動的條件，簡單理解就是大眾只對自己感興趣並且有能力滿足的事物會產生下一步行為。

比如新iphone賣1萬，大多數人是買的起的，這就有了付出行動的能力，而產生行為的動機就取決於新iphone的創新能力，當喬布斯從文件袋裡掏出ipad的時候，將大家的動機調動到了最高點，但價格限制了一部分人付出行動的能力。

動機越高，需要付出的能力越低，形成的有效觸發區域就越廣，比如說小米，從數據上與iphone差別不大，喚起了大家的高動機，價格上有比較便宜，降低了付出行為的能力要求，所以觸發的有效區就更廣。

福格模型的觸發有效區，我們就將其稱之為可行域。現在，理解什麼是可行域分析了么？

然而，理解了也沒什麼大不了的，因為你還不會用。

那麼可行域分析該怎麼用呢？看上圖中的左邊這個亂七八糟的圖表，這張圖表在《七種常見的數據分析法：象限法》中作為案例出現，是針對推廣創意做的一次象限分析，橫軸代表點擊量的從低到高，縱軸代表轉化率的從低到高。

而點擊率代表的營銷創意的有效性，轉化率代表的是推廣渠道的精準性，在這張圖表上我們分成了4個象限，但同樣是高點擊、高轉化的象限中，也有具體數據的差別。

首先我們看到2條紅色的曲線，在高點擊和高轉化的區域中我們畫了一條紅色曲線，這條曲線上方是「高可行域」，曲線下方是低可行域；而在低轉化與低點擊的象限中我們也畫了一條曲線，這條紅色曲線的下方是最不可行域。

什麼意思呢？其實就是對點擊率和轉化率的高低做了一個細化分層，點擊率和轉化率是每一次推廣創意的數據化表現，而畫出一個可行域，是對營銷活動的歸類。

那麼這條曲線到底要畫在什麼樣的數據標籤上？這需要在實際分析工作中做總結，也就是說，可行域分析實際上是一種自己建立的數據分析模型，根據具體數據不斷修正調整可行域的範圍，對業務指標進行有效評價。

除了兩條紅色曲線外，還有兩條藍色曲線，一條是渠道可行域，另一條是創意可行域，這兩條曲線是對渠道有效性和創意有效性的評價，滿足相應區域條件的事件即可作為有效事件經驗，為後續的運營增長提供支援。