揭秘双11销量数据:天猫与京东谁更强?
这是两个数据的区别,
首先是用户的行为习惯,在整个双11活动中,用户已经做了很多行为和路径的设置,对于非典型性的场景要区分对待,非典型性场景的拆分、设计,要做好全链路、全链路,包括5个层级的分析、关联,进行拆分分析,评估对用户需求的理解程度。
当然,所有的这些数据分析,最终都是要按照用户行为习惯进行统计,而不是单个的数据分析,你可以采用数据解读和数据模型,结合起来去解释,还可以拆解成5个阶段的数据进行分析,形成数据解读。
1.什么是用户行为习惯?
在用户行为习惯分析的基础上,还可以把用户行为习惯归为5个小类,即:地理、行为、需求、关系、行为的五个分类,把每一个小类的用户行为按照大类拆分后,根据大类划分出几个小类的数据指标。
2.数据需求
用户行为习惯的不同,可能会有不同的场景,这是由用户的基础和大数据的分析决定的,你可以根据这个需求场景,和相关的指标进行挖掘,找到需求的共同点,然后就可以根据需求去挖掘更多数据指标了。
例如:业务层,主要可以按照消费频次和消费金额来判断客户的消费情况,客户消费次数越多,客户消费越多,客单价越低,意味着客户越频繁地消费,这个客户越需要分析,那么就可以针对这个需求,把客户消费的次数都调低,或者先低后高,或先高后低,或者先低后高,等客户的消费次数、消费频次、消费金额提高了,再进行下一步的分析。
3.行为
行为数据分析是用户运营的重要一环,在大数据时代,企业的任何一个环节都必须要有用户数据。
运营任何一个环节都离不开用户行为,每个环节都需要有数据指标。用户运营工作的每一个环节都需要有行为数据指标。有些运营可能觉得很烦,可是又不想放弃这个用户行为,他们觉得把所有的环节都给做完,可以发现,市场上的各种渠道是很难挖掘到新的用户的,很少有用户来完成这个环节。
那怎么挖掘呢?用问卷、A/B测试等工具来进行分析。
首先需要在数据平台上看一些常见的问卷,然后把相关的问卷进行汇总。然后把问卷填写。问卷和下载的app相比,会涉及到很多数据的问题。
这个时候,就需要进行问卷分析,找到目标用户的特征,分析问卷的数据来源和结果,找出目标用户的关键行为。
