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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代【干貨】你在納悶用戶為啥流失?華為已經(jīng)用關(guān)系分析模型解決問題了
【干貨】你在納悶用戶為啥流失?華為已經(jīng)用關(guān)系分析模型解決問題了
2025-02-25
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“最近復(fù)購(gòu)率一直在下降,我們的營(yíng)銷力度不小啊,為什么用戶還是走了?”

“是不是廣告投放的用戶質(zhì)量不高?還是我們的產(chǎn)品問題?”

在給華為的培訓(xùn)中提到了這個(gè)問題,一位資深的數(shù)據(jù)分析師立馬搶答:“這里面肯定有很多變量的關(guān)系值得深挖?!?這時(shí)候,關(guān)系分析(Relationship Analysis) 就派上了用場(chǎng)。

關(guān)系分析,簡(jiǎn)單來說,就是找出變量之間的聯(lián)系。進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn),事情很少是孤立發(fā)生的——用戶流失可能和他們的購(gòu)買行為、客服體驗(yàn)、甚至是天氣都有關(guān)系。但哪些因素是關(guān)鍵?哪些因素真的影響了用戶決策? 關(guān)系分析就是搞清楚這些問題的“偵探工具”。

一、什么是關(guān)系分析?為什么它重要?

關(guān)系分析是數(shù)據(jù)分析中最基礎(chǔ)也是最重要的環(huán)節(jié)之一,主要用于:

  • 發(fā)現(xiàn)變量之間的相關(guān)性(例如廣告投放金額和銷售額之間的關(guān)系)。
  • 挖掘隱藏的業(yè)務(wù)邏輯(例如客服響應(yīng)時(shí)間是否影響用戶流失)。
  • 為決策提供依據(jù)(例如優(yōu)化營(yíng)銷策略,提高ROI)。

二、用關(guān)系分析解決“用戶流失”問題

1. 先搞清楚問題

回到我們的業(yè)務(wù)案例:用戶流失率上升,我們需要找出原因。

為了搞清楚問題,我們先來拆解它:

  • 哪些用戶流失了?
  • 流失用戶和留存用戶的行為有什么不同?
  • 哪些因素可能影響了流失?

2. 數(shù)據(jù)收集與整理

我們需要用到的數(shù)據(jù)包括:

  • 用戶行為數(shù)據(jù):訪問頻率、購(gòu)買次數(shù)、訂單金額
  • 營(yíng)銷數(shù)據(jù):廣告曝光、優(yōu)惠券使用情況
  • 客服數(shù)據(jù):咨詢次數(shù)、問題解決時(shí)間
  • 用戶屬性:年齡、地區(qū)、會(huì)員等級(jí)

拿到數(shù)據(jù)后,我們先做個(gè)簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì):

  • 過去一個(gè)月流失的用戶:10,000

  • 這些用戶中,70% 在最近3個(gè)月內(nèi)沒有復(fù)購(gòu)

  • 40% 的用戶曾在客服端提交過投訴

  • 60% 的用戶使用過優(yōu)惠券

這里已經(jīng)可以看出一些苗頭了——客服問題可能是影響流失的因素之一,而優(yōu)惠券使用是否和流失有關(guān),還需要進(jìn)一步分析。

3. 進(jìn)行關(guān)系分析

第一步:相關(guān)分析

我們先計(jì)算各變量與“用戶是否流失”之間的相關(guān)性(皮爾遜相關(guān)系數(shù)):

  • 購(gòu)買次數(shù)(-0.72):負(fù)相關(guān),購(gòu)買次數(shù)越多,流失率越低

  • 訂單金額(-0.65):負(fù)相關(guān),高客單價(jià)用戶流失可能性低

  • 客服響應(yīng)時(shí)間(+0.53):正相關(guān),客服響應(yīng)慢,用戶流失可能性大

  • 會(huì)員等級(jí)(卡方檢驗(yàn) p<0.05):顯著相關(guān),高級(jí)會(huì)員更可能留存

看起來,客服響應(yīng)時(shí)間和購(gòu)買次數(shù)是最關(guān)鍵的因素。

第二步:回歸分析

我們用邏輯回歸模型來預(yù)測(cè)用戶流失的概率:

  • 結(jié)果顯示,客服響應(yīng)時(shí)間每增加1小時(shí),流失概率增加12%。
  • 低購(gòu)買次數(shù)的用戶,流失概率顯著高于高購(gòu)買次數(shù)用戶。

第三步:可視化分析

繪制散點(diǎn)圖能夠更直觀的展示流失率和客服響應(yīng)時(shí)間之間的關(guān)系:

圖中Y軸是流失概率,x軸是客服相應(yīng)時(shí)間/小時(shí)。

觀察發(fā)現(xiàn),客服響應(yīng)時(shí)間越長(zhǎng),用戶的流失概率越高。這個(gè)發(fā)現(xiàn)和我們的相關(guān)分析、回歸分析結(jié)果是一致的。

三、結(jié)論與業(yè)務(wù)優(yōu)化建議

通過關(guān)系分析可以得出如下結(jié)論:

  1. 客服響應(yīng)時(shí)間是影響用戶流失的關(guān)鍵因素之一,企業(yè)應(yīng)優(yōu)化客服系統(tǒng),提高響應(yīng)速度。

  2. 高頻購(gòu)買的用戶流失率更低,可以針對(duì)低頻用戶設(shè)計(jì)挽留策略,例如個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷

  3. 高級(jí)會(huì)員流失率更低,可以通過引導(dǎo)用戶升級(jí)會(huì)員,提高用戶粘性。

優(yōu)化建議:

  1. 縮短客服響應(yīng)時(shí)間:改進(jìn)客服機(jī)制,引入自動(dòng)化客服,提高響應(yīng)效率。

  2. 提升用戶購(gòu)買頻次:通過營(yíng)銷策略(如折扣、積分系統(tǒng))刺激用戶復(fù)購(gòu)。

  3. 加強(qiáng)會(huì)員制度:提供更多會(huì)員專屬權(quán)益,引導(dǎo)普通用戶升級(jí)。

綜上,關(guān)系分析不僅是一個(gè)數(shù)據(jù)分析方法,更是一種業(yè)務(wù)洞察工具。通過找出變量之間的聯(lián)系,能更精準(zhǔn)地找到業(yè)務(wù)問題的根源,并制定有針對(duì)性的優(yōu)化策略。

抓住機(jī)遇,狠狠提升自己

隨著各行各業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,數(shù)據(jù)分析能力已經(jīng)成了職場(chǎng)的剛需能力,這也是這兩年CDA數(shù)據(jù)分析師大火的原因。和領(lǐng)導(dǎo)提建議再說“我感覺”“我覺得”,自己都覺得心虛,如果說“數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)……”,肯定更有說服力。想在職場(chǎng)精進(jìn)一步還是要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的,統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論、商業(yè)模型、SQL,Python還是要會(huì)一些,能讓你工作效率提升不少。備考CDA數(shù)據(jù)分析師的過程就是個(gè)自我提升的過程。

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