业务|结合人货场解释用户运营中的数据分析是做什么的?
编辑导读:用户运营中的数据分析对于很多人来说是个盲区,不知道是做什么的?本文作者对此进行了分析,与你分享。
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提问(修改):很幸运收到用户运营这个岗位的面试通知,但是之前完全没有工作经验,我看到岗位职责里要求定期做数据分析,所以很想知道数据分析指的是什么。
一、用户运营 X 数据分析作为任职于某上市公司的集团用户数据中心的数据分析师,认为题主的问题就是在问我的日常工作:用户运营 X 数据分析。
用户运营是做什么?
先介绍一下题主入职后可能会接触到的工作:
答主就职的部门有三个职能:用户运营、数据分析、数据产品。
以我所在的新零售+电商行业为例。
二、用户运营核心就是围绕【人货场】进行运营,进而提升复购率等指标:
- 【人】即客户,了解整体画像,根据场景进行用户分层营销
- 【货】即产品及与之搭配的促销策略
- 【场】广义来说,即为渠道、节日活动,与客户触达的“天时地利”
根据【人货场】的不同组合,可产生不同的业务场景,例如:
- 【货场→人】天猫确定了情人节活动,产品部门要求主推情人节套装产品,平台运营明确了折扣政策,此时,用户运营部就出场 → 圈选出可能会在情人节复购的人群A,圈选可能偏好主推产品的人群B,对人群A与人群B做交叉即为此活动目标人群,根据促销政策制定优惠券,并触达人群。
- 【人场→货】用户运营部门使用RFM模型对人群精细化运营,明确需提升重要价值用户比例,即明确了目标人群 → 此时用户运营的童鞋就需要去找产品要合适的产品,找运营拿折扣,甚至找推广配合做投放。
- 等等
【货场→人】此场景已明确需主推的产品、节点及促销政策,需进行数据分析的地方:
【人货匹配】确定产品后,需要从全量人群中找到可能喜欢该产品的人。
简单点的方式可以通过历史订单统计实现,即提取出产品的元素,如爱心形,再从人群历史订单中找到喜欢心形的客户,认为他们可能也喜欢该新品。
复杂点的方式可以通过例如复购关联分析、商品推荐等模型反向找人群。
- 【复购周期】每个客户的活跃状态都不同,要先了解行业或者该品类客户的【生命周期】是多长,即复购间隔,如30天 → 找出30前刚买完的客户,认为他们处于活跃购买状态
- 【节日偏好】一般认为多次在节日节点购买的客户是偏好该节日的,例如产品有送礼属性,则客户在情人节买就是送对象的,一般他们感情不破裂就有可能在下个情人节继续送
- 【折扣敏感】不可否认的确存在对价格敏感的客户,甚至是“羊毛党”,折扣力度大才会现身购买,发现这样的规律能更好地将优惠券与客户匹配
- 【RFM】基于RFM模型划分人群后,提出目标要提升重要价值用户是无法落地的,需要进一步讨论:该行业或品类下的重要价值用户更容易从哪个人群转化而来?例如一般价值用户,刺激他们连带消费、复购,即提升M,就可转为重要价值用户。这样才能提出落地的策略:针对一般价值用户进行连带提升。
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