31.

数据分析六步法

适用场景：数据分析 广告营销
理论来源：/

数据分析也需要一定的技巧，不要不沉溺在数据的海洋里，数据是工具，我们应该利用工具。

1、提出问题：首先应清晰，我们解决的问题是什么？

2、做出假设：在此问题基础上，我们预先的假设是什么？

3、数据采集：根据这个假设，开始采集数据。

4、数据处理：对收集到的原始数据进行加工，包括数据的清洗、分组、检索、抽取等处理方法。

5、数据分析：数据整理完之后，需要对数据进行综合、交叉分析。

6、结果呈现：可视化数据，得出具体的结论性资料。

32.

内容营销5A模型

适用场景：内容营销

理论来源：阿里数据 生意参谋 第一财经商业数据中心

该体系以“现代营销之父”菲利普·科特勒的“5A客户行为路径”为理论基础，梳理出内容能见度、内容吸引度、内容引流力、内容获客力、内容转粉力共5个维度的数据指标。

可用于评估内容营销对消费者的5重影响——了解（Aware）、吸引（Appeal）、问询（Ask）、行动（Act）、拥护（Advocate），帮助品牌全链路、分场景追踪内容营销效果，进行针对性提升与优化。

33.

SMART原则

适用场景：目标制定

理论来源：管理学大师Peter Drucker 《管理实践》

每个人都有过制定目标的经历，它看似简单，但是如果上升到技术的层面，必须学习并掌握SMART原则。

目标必须是具体的（Specific），不能笼统。

目标必须是可衡量的（Measurable），可量化的；。

目标必须是可达到的（Attainable），不过高也不过低。

目标必须和其他目标具有相关性（Relevant） ，形成延展性，最终实现更高目标的达成。

目标必须具有明确的截止期限（Time-based），在规定时间内达成，最终以截止时间判定目标是否达成。

34.

麦肯锡七步成诗法

适用场景：解决问题的基本方法

理论来源：麦肯锡

1、 陈述问题

清晰地阐述要解决的问题，这个问题具体、不笼统。

要诀：知道要解决的问题。

2、 分解问题（树图）

可用逻辑树的形式，罗列出所有问题。

要诀：问题穷尽。

3、消除非关键问题（漏斗法）

聚焦核心问题，淘汰不重要的问题。

要诀：如果我马上要交卷，可消除哪些问题？

4、制定详细的工作计划

对关键问题进行一定的预先假设，然后查找数据进行分析。

要诀：效率、成品、责任。

5、关键分析

以事实为依据，以假设为驱动。不拘泥于数字，而是要提问“我要回答什么问题？”

要诀：80-20法则；假设和分析之间的关系。

6、综合结果并建立有结果的结论

陈述所在问题的情况，将困难之处详细列出以改善情况，摆出可能的解决路径。

要诀：结论必有一个导向性的Action。

7、整理一套有力度的文件

将解决问题的过程，整理成具备说服力的文件

要诀：清晰、有力。