大数据下,用户分析的核心是什么? ——解决实际问题

确定用户分析目的,具体是为了降低成本?增加收入?优化用户体验?提升营销效果?用户针对性管理?

确定目的后开始选择合适的数据,然后搭建模型,最后得出结果,并用数据可视化解读。

大数据时代,用户数据使用成为企业发展的重中之重

数据基础平台:

1、用户唯一+ 用户行为ID + 用户画像 + 用户兴趣

2、数据接入系统计算任务调度系统+ 元数

完善产品运营,提升用户体验:

1、业务运营监控

异动智能分析
金字塔体系
用户路径分析
数据体系

2、用户/客户体验优化

产品体验分析
口碑监测
用户/客户体验研究

对外服务,提升盈利

3、对外服务,提升盈利

精细化营销
个性化推荐
用户生命周期管理
活动效果提升
自助提取和分析工具

4、数据服务

数据分析产品化
分析结果可视化
分析结果实时化

战略分析

业务经营分析
收入分析
竞争分析
用户维护

用户数据的构成——用户画像基础数据

1、网络行为数据指标

活跃人数
访问/启动次数
页面浏览量
访问时长
装机量
激活率
渗透率
外部触点

2、网站内行为数据指标

唯一页面浏览次数
页面停留时间
直接跳出访问数
访问深度
进入或离开页面
浏览路径
评论次数与内容

3、用户内容偏好数据指标

使用APP/登陆网站
时间/频次
浏览/收藏内容
评论内容
互动内容
用户生活形态偏好
用户品牌偏好
用户地理位置

4、用户交易数据指标

贡献率
客单件/客单价
连带率
回头率
流失率
促销活动转化率
唤醒率

下面是详细的PPT,最后附下载:

文档下载:大数据下的用户分析.pdf

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