數(shù)據(jù)分析是如何架起企業(yè)與用戶的溝通橋梁
“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，在同類產(chǎn)品中脫穎而出，企業(yè)需要更了解你的用戶，知彼知己方能百戰(zhàn)不殆。下面是yjbys小編為大家?guī)?lái)的數(shù)據(jù)分析是如何架起企業(yè)與用戶的溝通橋梁的知識(shí)，歡迎閱讀。
數(shù)據(jù)分析搭起企業(yè)與用戶的溝通橋梁
過(guò)去，企業(yè)對(duì)消費(fèi)者的研究主要是從消費(fèi)者本身出發(fā)，通過(guò)傳統(tǒng)的調(diào)查問(wèn)卷、焦點(diǎn)小組訪談、一對(duì)一訪問(wèn) 、店面觀察等定性、定量的`調(diào)查方式和手段來(lái)采集消費(fèi)者信息獲取其購(gòu)物行為、消費(fèi)意向等信息。
互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，反應(yīng)消費(fèi)者行為軌跡的數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上大量沉淀，基于大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，針對(duì)購(gòu)物網(wǎng)站、社交網(wǎng)站等的訪問(wèn)量、點(diǎn)擊及其他網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量化指標(biāo)被大量采集，形成對(duì)消費(fèi)者的綜合描述。
挖掘潛在需求 精確預(yù)測(cè)銷售行為
通過(guò)對(duì)用戶在網(wǎng)站上發(fā)生的所有行為，如搜索、瀏覽、打分、點(diǎn)評(píng)、加入購(gòu)物車、加入收藏夾、購(gòu)買、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(píng)測(cè)、參與討論、與好友互動(dòng)等等分別打分、統(tǒng)計(jì)、歸類等行為進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對(duì)客戶的可能興趣點(diǎn)進(jìn)行“預(yù)測(cè)”。
未經(jīng)數(shù)據(jù)分析前的客戶，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)把所有用戶當(dāng)作一個(gè)用戶來(lái)對(duì)待，當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)有其他可以滿足自己需求的服務(wù)時(shí)，很容易就移情別戀。只有基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，挖掘潛在需求，精準(zhǔn)化預(yù)測(cè)和推送，滿足用戶的個(gè)性化需求，才能建立良好口碑，促進(jìn)用戶黏性。
用戶行為分析 群體層級(jí)細(xì)分
用戶行為軌跡：認(rèn)知→熟悉→試用→使用→忠誠(chéng)，黏性、活躍、產(chǎn)出是用戶群體層級(jí)細(xì)分的三大評(píng)判原則。
粘性：是用戶在一段時(shí)間內(nèi)持續(xù)訪問(wèn)和使用網(wǎng)站的情況，強(qiáng)調(diào)一種持續(xù)的狀態(tài)。
活躍：每次訪問(wèn)的過(guò)程、考察用戶訪問(wèn)的參與度，選擇平均訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)和平均訪問(wèn)頁(yè)數(shù)來(lái)衡量活躍。
產(chǎn)出：根據(jù)業(yè)務(wù)衡量用戶創(chuàng)造的價(jià)值輸出，如電子商務(wù)網(wǎng)站可以選擇訂單數(shù)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(jù)粘性、活躍、產(chǎn)出三大原則，對(duì)客戶進(jìn)行多維度分析，對(duì)用戶的地域、性別、年齡等人文屬性建立分析維度，進(jìn)行信息篩選，對(duì)于過(guò)去的點(diǎn)擊、購(gòu)買、購(gòu)買頻次、訂單價(jià)格等進(jìn)行量化分析，客戶價(jià)值評(píng)分，把客戶分出價(jià)值的高低，依據(jù)評(píng)分來(lái)決定對(duì)客戶進(jìn)行層級(jí)和群體細(xì)分，制定相應(yīng)的營(yíng)銷策略。
用戶體驗(yàn)反饋 用戶流失預(yù)警
用戶體驗(yàn)是用戶使用產(chǎn)品或體驗(yàn)服務(wù)時(shí)主觀的整體感受。傳統(tǒng)的用戶體驗(yàn)很難進(jìn)行量化衡量，即使采取一些舉措進(jìn)行用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集，但仍舊存在普遍性、代表性、持續(xù)跟蹤性差的問(wèn)題。而大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用剛好彌補(bǔ)了這幾方面的缺陷，具有對(duì)用戶全面研究、實(shí)時(shí)跟蹤用戶體驗(yàn)、了解用戶個(gè)性化特征、分析結(jié)果精準(zhǔn)四方面的優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以根據(jù)不同層面用戶的個(gè)性化數(shù)據(jù)分析，在模型中設(shè)置用戶體驗(yàn)變量，針對(duì)不同的變量縮小模型預(yù)警范圍，提高準(zhǔn)確性和預(yù)警效率。
用戶隊(duì)伍的黏性和用戶體驗(yàn)的優(yōu)劣有直接關(guān)系，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)于服務(wù)器上海量的用戶信息進(jìn)行快速檢查分析，建立用戶流失預(yù)警模型，時(shí)刻保持對(duì)用戶體驗(yàn)指標(biāo)變化的關(guān)注，對(duì)于及早發(fā)現(xiàn)用戶流失趨勢(shì)、提前準(zhǔn)備用戶的挽留和追回工作有重要意義。
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