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数据分析的原则:懂业务、懂客户、确定目标、确定使用者,避免局部自嗨、全局拜拜 用户画像的建立,包括两个方面:基础标签,满足80%人群20%场景;个性化标签,只满足对应的业务需求,20%人群80%适用 用户画像的对象:客户、用户、内容、活动、流程 用户画像的思维:业务视角+用户视角 一、标签分类 基础标签的意义:提供全面的数据情况,为业务规划做支撑 个性化标签的意义:提供更为贴切精细的数据,为执行业务做支撑 基础标签的原则:能够做分类,包括通用的行业、位置、性别;根据分类对象的质量分类、消费情况 业务标签来自于:执行业务的能力,能力包括执行人数量、投入资源的量、时间,需要根据以上三点进行将以上标签重新设定、重新做分类。 基础标签可以通过:“基本属性”、“购买能力”、“行为特征”、“社交网络”、“心理特征”和“兴趣爱好” 分类的原则来自于80% 的效益来自于20%的用户,一分钱的降低带来的杠杆效益可能是10块钱。 杠杆效益举例:美团外卖的满减、优惠券以及消费券的使用场景、会员体系建立 举个例子:会员升级–测算用户升级对整体销售提升的效果 二、对象分类 • 客户:消费者,为产品付出资金的对象,投入产出比是其衡量的标准,除了估量金额的大小之外,用户的使用效益也是在其考虑的范围之内 • 用户:产品的使用者,深受用户体验影响,在乎效率也在乎关怀 • 内容:为客户/用户服务的资源或者由为客户/用户产生的资源,内容为产品赋能的程度、为客户/用户带来的体验、价值可深度挖掘的程度都是其标签来源 • 活动:目标达成是其北极星指标,为了目标达成,需要计量其投入(时间、资源、人员)、活动设计(对象特征、范围广度、范围深度)、目标(对象质量、对象价值) • 流程:完成一个目标所需要经历的整个过程,其过程包括效率、学习成本、投入成本、目标达成率、可优化能力等 举个例子:运营活动–拉新、提高留存率 活动解析:运营活动的目的是拉新,拉新的目的是为了营业额,其中间有一个转化率 ,估目标为拉新、转化率、营业额 根据目标需要三大维度指标支撑:活跃指标、用户指标、订单指标 • 活跃指标:活动人数、活动深度、留存率 • 用户指标:基本属性、兴趣偏好(行业、行为特征)、社交网络(来源渠道)、购买能力(相似用户的购买能力)、消费指标(消费金额、消费频率) • 订单指标:订单量(新购、复购)、订单金额(新购、复购) 、复购率 三、分析思维 以tableau的地图生成为例 |
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