“最近复购率一直在下降，我们的营销力度不小啊，为什么用户还是走了？”

“是不是广告投放的用户质量不高？还是我们的产品问题？”

如果数据分析师的经验足够丰富，可能会想：“这里面肯定有很多变量的关系值得深挖。” 这时候，关系分析（Relationship Analysis） 就派上了用场。

关系分析，简单来说，就是找出变量之间的联系。进行数据分析时会发现，事情很少是孤立发生的——用户流失可能和他们的购买行为、客服体验、甚至是天气都有关系。但哪些因素是关键？哪些因素真的影响了用户决策？ 关系分析就是搞清楚这些问题的“侦探工具”。

一、什么是关系分析？为什么它重要？

关系分析是数据分析中最基础也是最重要的环节之一，主要用于：

• 发现变量之间的相关性（例如广告投放金额和销售额之间的关系）。
• 挖掘隐藏的业务逻辑（例如客服响应时间是否影响用户流失）。
• 为决策提供依据（例如优化营销策略，提高ROI）。

二、用关系分析解决“用户流失”问题

1. 先搞清楚问题

回到我们的业务案例：用户流失率上升，我们需要找出原因。

为了搞清楚问题，我们先来拆解它：

• 哪些用户流失了？
• 流失用户和留存用户的行为有什么不同？
• 哪些因素可能影响了流失？

2. 数据收集与整理

我们需要用到的数据包括：

• 用户行为数据：访问频率、购买次数、订单金额
• 营销数据：广告曝光、优惠券使用情况
• 客服数据：咨询次数、问题解决时间
• 用户属性：年龄、地区、会员等级

拿到数据后，我们先做个简单的统计：

• 过去一个月流失的用户：10,000

• 这些用户中，70% 在最近3个月内没有复购

• 40% 的用户曾在客服端提交过投诉

• 60% 的用户使用过优惠券

这里已经可以看出一些苗头了——客服问题可能是影响流失的因素之一，而优惠券使用是否和流失有关，还需要进一步分析。

3. 进行关系分析

第一步：相关分析

我们先计算各变量与“用户是否流失”之间的相关性（皮尔逊相关系数）：

• 购买次数（-0.72）：负相关，购买次数越多，流失率越低

• 订单金额（-0.65）：负相关，高客单价用户流失可能性低

• 客服响应时间（+0.53）：正相关，客服响应慢，用户流失可能性大

• 会员等级（卡方检验 p<0.05）：显著相关，高级会员更可能留存

看起来，客服响应时间和购买次数是最关键的因素。

第二步：回归分析

我们用逻辑回归模型来预测用户流失的概率：

• 结果显示，**客服响应时间每增加1小时，流失概率增加12%**。
• 低购买次数的用户，流失概率显著高于高购买次数用户。

第三步：可视化分析

绘制散点图能够更直观的展示流失率和客服响应时间之间的关系：

图中Y轴是流失概率，x轴是客服相应时间/小时。

观察发现，客服响应时间越长，用户的流失概率越高。这个发现和我们的相关分析、回归分析结果是一致的。

四、结论与业务优化建议

通过关系分析可以得出如下结论：

1. 客服响应时间是影响用户流失的关键因素之一，企业应优化客服系统，提高响应速度。
2. 高频购买的用户流失率更低，可以针对低频用户设计挽留策略，例如个性化推荐、精准营销。
3. 高级会员流失率更低，可以通过引导用户升级会员，提高用户粘性。

优化建议

1. 缩短客服响应时间：改进客服机制，引入自动化客服，提高响应效率。
2. 提升用户购买频次：通过营销策略（如折扣、积分系统）刺激用户复购。
3. 加强会员制度：提供更多会员专属权益，引导普通用户升级。

综上，关系分析不仅是一个数据分析方法，更是一种业务洞察工具。通过找出变量之间的联系，能更精准地找到业务问题的根源，并制定有针对性的优化策略。

第二章数据分析方法 第二节由基础分析范式引申出的六种分析方法 第五小节 关系分析方法

以上的文章内容来源于刘静老师的专栏，如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》，点击下方链接

https://edu.cda.cn/goods/show/3845?targetId=6754&preview=0