數據分析是如何架起企業(yè)與用戶(hù)的溝通橋梁

　　“酒香不怕巷子深”的時(shí)代已成為過(guò)去時(shí)�；ヂ�(lián)網(wǎng)時(shí)代，鋪天蓋地的廣告轟炸下，想要快速搶占市場(chǎng)份額，在同類(lèi)產(chǎn)品中脫穎而出，企業(yè)需要更了解你的用戶(hù)，知彼知己方能百戰不殆。下面是yjbys小編為大家帶來(lái)的數據分析是如何架起企業(yè)與用戶(hù)的溝通橋梁的知識，歡迎閱讀。

　　數據分析搭起企業(yè)與用戶(hù)的溝通橋梁

　　過(guò)去，企業(yè)對消費者的研究主要是從消費者本身出發(fā)，通過(guò)傳統的調查問(wèn)卷、焦點(diǎn)小組訪(fǎng)談、一對一訪(fǎng)問(wèn) 、店面觀(guān)察等定性、定量的調查方式和手段來(lái)采集消費者信息獲取其購物行為、消費意向等信息。

　　互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，反應消費者行為軌跡的數據在網(wǎng)絡(luò )平臺上大量沉淀，基于大數據挖掘和分析技術(shù)，針對購物網(wǎng)站、社交網(wǎng)站等的訪(fǎng)問(wèn)量、點(diǎn)擊及其他網(wǎng)絡(luò )數據量化指標被大量采集，形成對消費者的綜合描述。

　　挖掘潛在需求 精確預測銷(xiāo)售行為

　　通過(guò)對用戶(hù)在網(wǎng)站上發(fā)生的所有行為，如搜索、瀏覽、打分、點(diǎn)評、加入購物車(chē)、加入收藏夾、購買(mǎi)、使用減價(jià)券和退換貨等;以及在第三方網(wǎng)站上的相關(guān)行為，如比價(jià)、看相關(guān)評測、參與討論、與好友互動(dòng)等等分別打分、統計、歸類(lèi)等行為進(jìn)行數據分析，對客戶(hù)的可能興趣點(diǎn)進(jìn)行“預測”。

　　未經(jīng)數據分析前的客戶(hù)，我們以為他們的需求是這樣的：

　　但是實(shí)際上，他們的潛在需求是這樣的：

　　企業(yè)把所有用戶(hù)當作一個(gè)用戶(hù)來(lái)對待，當用戶(hù)發(fā)現有其他可以滿(mǎn)足自己需求的服務(wù)時(shí)，很容易就移情別戀。只有基于大數據技術(shù)，挖掘潛在需求，精準化預測和推送，滿(mǎn)足用戶(hù)的個(gè)性化需求，才能建立良好口碑，促進(jìn)用戶(hù)黏性。

　　用戶(hù)行為分析 群體層級細分

　　用戶(hù)行為軌跡：認知→熟悉→試用→使用→忠誠，黏性、活躍、產(chǎn)出是用戶(hù)群體層級細分的三大評判原則。

　　粘性：是用戶(hù)在一段時(shí)間內持續訪(fǎng)問(wèn)和使用網(wǎng)站的情況，強調一種持續的狀態(tài)。

　　活躍：每次訪(fǎng)問(wèn)的過(guò)程、考察用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的參與度，選擇平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)和平均訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)數來(lái)衡量活躍。

　　產(chǎn)出：根據業(yè)務(wù)衡量用戶(hù)創(chuàng )造的價(jià)值輸出，如電子商務(wù)網(wǎng)站可以選擇訂單數和“客單價(jià)”，一個(gè)衡量產(chǎn)出的頻率，一個(gè)衡量平均產(chǎn)出值的大小。

　　根據粘性、活躍、產(chǎn)出三大原則，對客戶(hù)進(jìn)行多維度分析，對用戶(hù)的地域、性別、年齡等人文屬性建立分析維度，進(jìn)行信息篩選，對于過(guò)去的點(diǎn)擊、購買(mǎi)、購買(mǎi)頻次、訂單價(jià)格等進(jìn)行量化分析，客戶(hù)價(jià)值評分，把客戶(hù)分出價(jià)值的高低，依據評分來(lái)決定對客戶(hù)進(jìn)行層級和群體細分，制定相應的營(yíng)銷(xiāo)策略。

　　用戶(hù)體驗反饋 用戶(hù)流失預警

　　用戶(hù)體驗是用戶(hù)使用產(chǎn)品或體驗服務(wù)時(shí)主觀(guān)的整體感受。傳統的用戶(hù)體驗很難進(jìn)行量化衡量，即使采取一些舉措進(jìn)行用戶(hù)體驗數據的采集，但仍舊存在普遍性、代表性、持續跟蹤性差的問(wèn)題。而大數據技術(shù)的應用剛好彌補了這幾方面的缺陷，具有對用戶(hù)全面研究、實(shí)時(shí)跟蹤用戶(hù)體驗、了解用戶(hù)個(gè)性化特征、分析結果精準四方面的優(yōu)勢特點(diǎn)。大數據技術(shù)還可以根據不同層面用戶(hù)的個(gè)性化數據分析，在模型中設置用戶(hù)體驗變量，針對不同的變量縮小模型預警范圍，提高準確性和預警效率。

　　用戶(hù)隊伍的黏性和用戶(hù)體驗的優(yōu)劣有直接關(guān)系，通過(guò)大數據技術(shù)對于服務(wù)器上海量的用戶(hù)信息進(jìn)行快速檢查分析，建立用戶(hù)流失預警模型，時(shí)刻保持對用戶(hù)體驗指標變化的關(guān)注，對于及早發(fā)現用戶(hù)流失趨勢、提前準備用戶(hù)的挽留和追回工作有重要意義。

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