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如何做用户数据分析?

用户是企业数字化资产里最重要的部分;用户数据分析指导用户运营决策,对精益增长可以起到至关重要的作用。用户数据分成几个部分:  

1、用户基础数据  

企业当然想得到超级详细的数据,不过最差的选择也是希望能够得到基础数据,因为一个用户就是销售线索,很可能会成交到订单;  

用户的基础数据包括:姓名、电话、邮箱、生日等这些围绕着人这个主要对象的基础属性;  

更多的基础数据,要扩展到用户的行为记录,包括内容消耗记录与频次,线下交互活动数据,线上直播参与数据等,这些对于用户分析有很大意义。  

2、用户企业属性数据  

企业属性赋予了人的价值,比如公司,职位,企业邮箱,如果说用户基础数据是必要条件,那么企业数据是数据的价值体现。  

3、社交属性数据  

包括微信、微博、LinkedIn、脉脉等数据,这部分数据是增值数据,对于用户画像的刻录很有帮助。  

在做用户数据分析的时候,用户是量级的,我们不会对一个用户进行深度分析,而是纵向对批量用户进行分析。分析从以下方向进行:  

首先,看用户行为激发的数据变化,包含跳出,退出,活跃度,日活,这些数据会对运营有一个监控作用,趋势代表着增长或衰减,异常反应问题;这些数据用易观方舟的看板可以全局分析;  

其次,对用户进行分群,可根据用户属性、触点行为分类、以及利用营销自动化得到的预测性分析结果,进行分群,群发信息,比如:经常购买母婴用品的顾客,需要早教产品的可能性大很多。这些都可以利用用户运营分析得到指导性决策;方舟可以支持用户分群,以及继承多家营销工具,同时可以检测营销反馈效果。  

最后,电商类用户运营更要关注用户的购买属性,根据用户购买品分析出用户的年龄、阶层、爱好等,进行精准营销。  

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