精益数据分析（28/126）：解读商业模式拼图与关键指标

在创业和数据分析的探索旅程中，每一次深入研究都可能带来新的启发和突破。今天，我们依旧带着共同进步的初心，深入解读《精益数据分析》中关于商业模式的内容，帮助大家理解商业模式的构成、分类以及对应的关键指标，希望能为大家在创业实践中提供有力的支持。

一、商业模式的拼接要素：构建商业大厦的基石

商业模式并非单一的概念，而是由多个关键要素拼接而成，就像小时候玩的拼接书，不同的“书页”组合形成独特的商业形态。它主要包含获取渠道、销售手段、营收来源、产品类型和送达模式这五个方面。

获取渠道：这是用户了解初创公司的途径，如付费广告能直接触达潜在用户；搜索引擎管理可以提高公司在搜索结果中的排名，增加曝光度；社交媒体推广借助社交平台的传播力扩大品牌影响力；原生病毒性和人工病毒性则依靠用户之间的自发传播或引导传播来吸引新用户。像Dropbox通过用户之间共享文件，当其他人注册时可获得免费存储空间，这就是利用了原生病毒性和人工病毒性获取客户。
销售手段：是说服用户付费的方法。简单购买是最直接的方式；折扣与激励通过优惠活动吸引用户；免费试用和免费增值模式让用户先体验产品或部分功能，再引导其付费；为隐私付费、免费游戏等则是针对特定用户需求或产品特点的销售策略。例如，印象笔记提供免费层级，随着用户需求的提升，引导用户付费获取更多功能。
营收来源：决定了公司从用户身上获取收入的方式。一次性交易如在电商平台上购买商品；常续性订阅像Freshbooks按月收取费用；费用收取根据使用量或服务周期计费；广告点击率、转售用户数据等也是常见的营收方式。比如，CNET.com通过PPC（按点击付费）广告获取收入。
产品类型：体现了公司为用户提供的价值，包括软件、平台、推销、用户生成内容、市场、媒体/内容、服务等。以Oracle的财务管理套件为例，它为企业提供专业的软件服务，帮助企业进行财务管理。
送达模式：涉及产品或服务到达用户的途径，有托管服务、数字递送、实物递送等。如Saleforce.com通过托管服务为企业提供CRM（客户关系管理）系统；购买Valve的桌面游戏属于数字递送；Sur La Table运送刀具则是实物递送。

二、商业模式的多样性与组合：探索无限可能

商业模式的组合方式多种多样，Startup Compass创业团队归纳出了12种营利模式，风投家弗雷德·威尔逊也罗列了大量网页和移动产品营利模式。通过不同的“书页”组合，可以创建出简单到能写在餐巾纸背面的商业模式。以Dropbox为例，它的商业模式拼接书展示了其通过原生病毒性和人工病毒性获取客户，采用免费增值的销售战略，以常续性订阅作为营收模式，提供带有API、协作、同步工具的存储空间即服务这种产品类型，通过托管服务和数字递送的方式将产品送达用户手中。

用拼接书表述商业模式不仅能清晰呈现商业结构，还能激发横向思维，让创业者思考不同组合带来的变化。例如，思考Dropbox如果作为实体销售，或是改变收费模式、开始打广告会产生怎样的效果。

实际上，一家公司可能同时运行多个商业模式，像亚马逊，它既是基于交易、实体送达的网上零售店，又运营着用户生成内容（商品评论）等子业务。

三、六种典型商业模式：常见商业形态剖析

文档中介绍了六种重要的商业模式，涵盖了绝大多数公司的业务形态。这六种模式分别是电子商务、SaaS、移动应用（通过应用内购买赚钱）、媒体网站（依靠广告和内容盈利）、用户生成内容平台（如Twitter、Facebook等）、双边市场（联系卖家和买家）。虽然会有一些例外情况，但大多数公司都能在这六种模式中找到相似之处。例如，饭馆的商业模式类似电商，通过交易盈利；会计师事务所为企业提供周期性审计服务，类似于SaaS模式。创业者可以找到与自己生意最相近的模式作为模板，学习其中的数据分析方法。

四、代码实例：模拟电商商业模式关键指标计算

为了更好地理解商业模式中的关键指标计算，我们以电商商业模式为例，通过Python代码模拟一个简单的电商场景，计算一些关键指标。假设我们有电商平台的订单数据，包含订单ID、用户ID、订单金额、购买时间等信息。

import pandas as pd
from datetime import datetime# 模拟电商订单数据
data = {'order_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],'user_id': [101, 102, 101, 103, 104, 102, 105, 103, 106, 104],'order_amount': [100, 150, 200, 80, 120, 90, 180, 220, 160, 140],'purchase_time': ['2024-01-01 10:00:00', '2024-01-02 11:00:00', '2024-01-03 12:00:00', '2024-01-04 13:00:00', '2024-01-05 14:00:00', '2024-01-06 15:00:00', '2024-01-07 16:00:00', '2024-01-08 17:00:00', '2024-01-09 18:00:00', '2024-01-10 19:00:00']
}
df = pd.DataFrame(data)
df['purchase_time'] = pd.to_datetime(df['purchase_time'])# 计算总订单金额
total_order_amount = df['order_amount'].sum()
print(f"总订单金额: {total_order_amount}")# 计算平均订单金额
average_order_amount = df['order_amount'].mean()
print(f"平均订单金额: {average_order_amount}")# 计算不同用户的购买次数
user_purchase_count = df.groupby('user_id').size().reset_index(name='purchase_count')
print("不同用户的购买次数:")
print(user_purchase_count)# 计算新用户订单占比（假设根据购买时间判断新用户，最早购买时间为新用户首次购买）
new_user_orders = df[df['purchase_time'] == df.groupby('user_id')['purchase_time'].transform('min')]
new_user_order_ratio = len(new_user_orders) / len(df) if len(df) > 0 else 0
print(f"新用户订单占比: {new_user_order_ratio * 100:.2f}%")