业务|结合人货场解释用户运营中的数据分析是做什么的?( 二 )

  • 【商品推荐】找出人群可能喜欢的商品,简单的方式可通过对历史订单的统计,复杂的方式可通过协同过滤等算法实现。此外,需要将推荐模型与实际场景结合,此处目标为提升连带,可以结合“购物篮分析”设计搭配组合。
  • 【偏好价格】每个客户历史消费的客单价都不同,需要列出价格带分布进行分组营销,避免对低价位段客户推荐高价品。当然一个好的推荐模型可以避免这样的尴尬。
  • 【注意】并不是说要对每个场景都这样严格进行人群交并。更重要的是灵活应用,例如人群基数太少,则减少划分规则,或选择性地合并人群。
    2. 数据产品从用户运营需求出发,数据分析赋能业务增长,经测试有效后,需进一步以产品的形式落地。
    用户运营经常会接触到各种数据产品:
    • 如果是在天猫平台,接触到的就是天猫第三方服务商的用户营销管理工具
    • 如果是线下门店,接触到的就是CRM
    • 此外,还有帮助业务分析的BI、CDP等
    经测试有效的数据分析结论可以通过报表、模型、标签等形式插入到这些数据产品中。其中,最重要的是形成的这些产品一定是经过“业务改造”,适配业务习惯的,这样才能融入到业务的实际工作流中。
    所以,这些结论以什么样的方式呈现在你面前才能提高效率,就是用户运营部门需要考虑的。
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    【 业务|结合人货场解释用户运营中的数据分析是做什么的?】题图来自Unsplash,基于CC0协议