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�；ヂ�(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(chǎn)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)�來的�?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(diào)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(diào)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(yīng)消費者行為軌跡的數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)平臺上大量沉淀，基于大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，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(luò)數(shù)據(jù)量化指標(biāo)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(yù)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(guān)行為，如比價、看相關(guān)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(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對客戶的可能興趣點進(jìn)行“預(yù)測”。

　　未經(jīng)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(dāng)作一個用戶來對待，當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)有其他可以滿足自己需求的服務(wù)時，很容易就移情別戀。只有基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，挖掘潛在需求，精準(zhǔn)化預(yù)測和推送，滿足用戶的個性化需求，才能建立良好口碑，促進(jìn)用戶黏性。

　　用戶行為分析 群體層級細(xì)分

　　用戶行為軌跡：認(rèn)知→熟悉→試用→使用→忠誠，黏性、活躍、產(chǎn)出是用戶群體層級細(xì)分的三大評判原則。

　　粘性：是用戶在一段時間內(nèi)持續(xù)訪問和使用網(wǎng)站的情況，強(qiáng)調(diào)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(chǎn)出：根據(jù)業(yè)務(wù)衡量用戶創(chuàng)造的價值輸出，如電子商務(wù)網(wǎng)站可以選擇訂單數(shù)和“客單價”，一個衡量產(chǎn)出的頻率，一個衡量平均產(chǎn)出值的大小。

　　根據(jù)粘性、活躍、產(chǎn)出三大原則，對客戶進(jìn)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(jìn)行信息篩選，對于過去的點擊、購買、購買頻次、訂單價格等進(jìn)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(jìn)行層級和群體細(xì)分，制定相應(yīng)的營銷策略。

　　用戶體驗反饋 用戶流失預(yù)警

　　用戶體驗是用戶使用產(chǎn)品或體驗服務(wù)時主觀的整體感受。傳統(tǒng)的用戶體驗很難進(jìn)行量化衡量，即使采取一些舉措進(jìn)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(shù)的應(yīng)用剛好彌補(bǔ)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(jié)果精準(zhǔn)四方面的優(yōu)勢特點。大數(shù)據(jù)技術(shù)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(shè)置用戶體驗變量，針對不同的變量縮小模型預(yù)警范圍，提高準(zhǔn)確性和預(yù)警效率。

　　用戶隊伍的黏性和用戶體驗的優(yōu)劣有直接關(guān)系，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對于服務(wù)器上海量的用戶信息進(jìn)行快速檢查分析，建立用戶流失預(yù)警模型，時刻保持對用戶體驗指標(biāo)變化的關(guān)注，對于及早發(fā)現(xiàn)用戶流失趨勢、提前準(zhǔn)備用戶的挽留和追回工作有重要意義。

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