【数据产品案例】阿里生意参谋-用户分析

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思考

电商是流量逻辑，可以看到生意参谋里非常注重流量，不管新客老客都是流量的一部分（我猜测是淘宝中店铺收藏等入口流量很小，绝大部分流量还是来自搜索，只不过商家对老客的排序会较高、老客对商家的认知也会较好，但顾客还是从淘宝来的，不是商家自己的）。考虑线下商铺，它们的流量构成是线上团购流量、线下商圈流量、老客直达、客带客等，线下商铺并没有一个像淘宝那么垄断的流量分发中心，所以老客是属于自己的，因此线下商铺对老客的关注度更高，特别是成熟期的商铺，老客占比可能超过50%，因此线下门店的数据分析要多考虑下老客的分析，以及对老客的直接营销
电商中，没有分析就看不到顾客了；线下场景中，商家从门店的日常管理中就能得到许多基本信息。所以电商的顾客分析可能受关注程度更高，线下商铺要考虑如何让商家感知到顾客分析的价值
行业专用标签的用户画像挺有意思的，做新客营销的时候有利于设计合适的营销活动；对于老客可以看出自己店铺的顾客画像，在新客营销时找到合适的lookalike群体
纯粹的数字绝对值看不出什么信息（除非在行业浸染很久了），数据的比较更有解读的价值。数据比较包括横向的（和竞品比）和纵向的（和自己往期比，如同期、办过的活动）。同时生意参谋在这里做得比较好的，是对一些指标还做了文字性的分析（如转化率）。考虑到不同商家对数据的解读能力不同，提供文字性描述能让更多商家理解到数据的价值。在充分数据量和开发量的情况下，数据产品追求的是端到端的解决方法，在这之前，通过文字性进行解释也是一个很好的方法
淘宝电商中注重爆款，所以以爆款为对象的用户分析也是商家关心的点。线下商铺也是有引流的爆款的，对爆款的分析也是一个重要维度（留存转化、带单、回购等）

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一、大促分析

1. 客群沉淀功能：根据时间段，分析新客流入、留存、老客流失，判断活动效果好坏

2. 活动人群画像

1）新客购买特征：入店关键词、购买商品、支付金额、购买商品组合（可用于做好商品搭配，提高客单）

2）新支付买家留存：回访比、回购比、回购商品排行（后续可作为活动主打商品）

3）买家人群画像：基本属性信息、偏好信息（根据行业有所不同）。该信息可用于直通车、钻展的参考

二、日常分析

1. 实时访客：来源渠道、入店页面

2. 下单漏斗图：访客、下单、支付。注意这里在分析的文字部分提供了链接，一方面向其它深入数据分析引流，另一方面可以考虑直接引流到行为（从数据到行为）

3. 流量分析（电商流量=线下人流，所以流量分析也是用户分析的一个部分）

1）区分流量来源（淘宝搜索、天猫搜索、淘宝首页、淘宝类目、淘外流量、付费流量等）

2）关心流量、转化、支付总金额

3）对比同行表现

4）关心爆款的流量来源（新客/老客，来源渠道）

CASE 1：利用人群分析打爆款

1. 确定产品的目标人群画像：如年龄：25～30岁性别：男消费水平：70～100元主要特性：长裤、修身、小脚、休闲价格：79元

2. 根据人群画像判断市场盘子有多大：生意参谋-市场航行-人群画像，提供筛选买家的流量、购物信息。目标产品的价格区间在75-100，占比19.68%；整个市场盘子有52万，所以目盘子是52*19.68%约11万件

3. 判断市场是否在增长（增长市场，抢增量市场；稳定市场，就必须抢存量市场了）：观察访客量，未增长，说明是存量市场。

4. 判断是否有进入的市场空间：TOP卖家占比低，说明品牌垄断性不大，有进入的市场空间

5. 判断爆款的价格区间

6. 竞品分析：根据商品属性和价格区间，找到对标的竞品。分析竞品的流量构成，思考如何竞争（如关键词优化、价格战、广告投放、站外宣传等）【这里有点夸张，阿里可以看竞品的流量构成。不清楚这算不算商铺的隐私数据，感觉像花钱买了一个全图挂】

7. 人群产品匹配度验证（测款）：测试目标人群对商品的喜好程度，关注点击率、收藏加购率，然后调整目标人群和定价策略，找到合适的市场空间

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