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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”的時代已成為過去時。互聯(lián)網(wǎng)時代，鋪天蓋地的廣告轟炸下，想要快速搶占市場份額，在同類產品中脫穎而出，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)淼臄?shù)據(jù)分析是如何架起企業(yè)與用戶的溝通橋梁的知識，歡迎閱讀。
數(shù)據(jù)分析搭起企業(yè)與用戶的溝通橋梁
過去，企業(yè)對消費者的研究主要是從消費者本身出發(fā)，通過傳統(tǒng)的調查問卷、焦點小組訪談、一對一訪問 、店面觀察等定性、定量的調查方式和手段來采集消費者信息獲取其購物行為、消費意向等信息。
互聯(lián)網(wǎng)時代，反應消費者行為軌跡的數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡平臺上大量沉淀，基于大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術，針對購物網(wǎng)站、社交網(wǎng)站等的訪問量、點擊及其他網(wǎng)絡數(shù)據(jù)量化指標被大量采集，形成對消費者的綜合描述。
挖掘潛在需求 精確預測銷售行為
通過對用戶在網(wǎng)站上發(fā)生的所有行為，如搜索、瀏覽、打分、點評、加入購物車、加入收藏夾、購買、使用減價券和退換貨等;以及在第三方網(wǎng)站上的相關行為，如比價、看相關評測、參與討論、與好友互動等等分別打分、統(tǒng)計、歸類等行為進行數(shù)據(jù)分析，對客戶的可能興趣點進行“預測”。
未經數(shù)據(jù)分析前的客戶，我們以為他們的需求是這樣的：
但是實際上，他們的潛在需求是這樣的：
企業(yè)把所有用戶當作一個用戶來對待，當用戶發(fā)現(xiàn)有其他可以滿足自己需求的服務時，很容易就移情別戀。只有基于大數(shù)據(jù)技術，挖掘潛在需求，精準化預測和推送，滿足用戶的個性化需求，才能建立良好口碑，促進用戶黏性。
用戶行為分析 群體層級細分
用戶行為軌跡：認知→熟悉→試用→使用→忠誠，黏性、活躍、產出是用戶群體層級細分的三大評判原則。
粘性：是用戶在一段時間內持續(xù)訪問和使用網(wǎng)站的情況，強調一種持續(xù)的狀態(tài)。
活躍：每次訪問的過程、考察用戶訪問的參與度，選擇平均訪問時長和平均訪問頁數(shù)來衡量活躍。
產出：根據(jù)業(yè)務衡量用戶創(chuàng)造的價值輸出，如電子商務網(wǎng)站可以選擇訂單數(shù)和“客單價”，一個衡量產出的頻率，一個衡量平均產出值的大小。
根據(jù)粘性、活躍、產出三大原則，對客戶進行多維度分析，對用戶的地域、性別、年齡等人文屬性建立分析維度，進行信息篩選，對于過去的點擊、購買、購買頻次、訂單價格等進行量化分析，客戶價值評分，把客戶分出價值的高低，依據(jù)評分來決定對客戶進行層級和群體細分，制定相應的營銷策略。
用戶體驗反饋 用戶流失預警
用戶體驗是用戶使用產品或體驗服務時主觀的整體感受。傳統(tǒng)的用戶體驗很難進行量化衡量，即使采取一些舉措進行用戶體驗數(shù)據(jù)的采集，但仍舊存在普遍性、代表性、持續(xù)跟蹤性差的問題。而大數(shù)據(jù)技術的應用剛好彌補了這幾方面的缺陷，具有對用戶全面研究、實時跟蹤用戶體驗、了解用戶個性化特征、分析結果精準四方面的優(yōu)勢特點。大數(shù)據(jù)技術還可以根據(jù)不同層面用戶的個性化數(shù)據(jù)分析，在模型中設置用戶體驗變量，針對不同的變量縮小模型預警范圍，提高準確性和預警效率。
用戶隊伍的黏性和用戶體驗的優(yōu)劣有直接關系，通過大數(shù)據(jù)技術對于服務器上海量的用戶信息進行快速檢查分析，建立用戶流失預警模型，時刻保持對用戶體驗指標變化的關注，對于及早發(fā)現(xiàn)用戶流失趨勢、提前準備用戶的挽留和追回工作有重要意義。
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