持證人簡(jiǎn)介：賀渲雯 ，CDA 數(shù)據(jù)分析師一級(jí)持證人，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)分析師

今天我將為大家?guī)?lái)一個(gè)關(guān)于用戶私域用戶質(zhì)量數(shù)據(jù)分析的案例分享，主要圍繞三部分來(lái)進(jìn)行闡述。

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01 私域用戶質(zhì)量數(shù)據(jù)分析

我們以一家專注于私域運(yùn)營(yíng)的企業(yè)為案例，這家企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式主要通過(guò)社群拉新實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)，主要采用線上拉新的模式獲取用戶。

線上拉新模式主要是由商務(wù)拓展（BD）團(tuán)隊(duì)尋找商家合作，由商家邀請(qǐng)用戶加入社群。

之后，企業(yè)還推出了一種地推拉新模式，即線下拉新。線下拉新由地推人員邀請(qǐng)用戶進(jìn)群，用戶進(jìn)群后同樣可以領(lǐng)取優(yōu)惠券并下單。

因此，需要對(duì)線上拉新和線下拉新兩種模式下的用戶各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析，以評(píng)估其交易轉(zhuǎn)化情況。

用戶畫(huà)像特征分析

我們先來(lái)分析下關(guān)注用戶的物理特征，包括末次訪問(wèn)城市、90天內(nèi)下單情況以及末單物理城市等。

本次線下拉新試點(diǎn)選擇在長(zhǎng)沙進(jìn)行。數(shù)據(jù)顯示，末次訪問(wèn)城市中，僅有70%的用戶位于長(zhǎng)沙，其余30%的用戶來(lái)自其他城市。

在90天內(nèi)有下單行為的用戶占比65%，還有35%的用戶沒(méi)有下單行為。

從城市來(lái)看，62%的訂單收貨地址在長(zhǎng)沙，3%的訂單收貨地址來(lái)自其他城市。

交易特征分析

我們從三個(gè)交易指標(biāo)進(jìn)行分析：90天內(nèi)人均交易頻次、客單價(jià)和平臺(tái)補(bǔ)貼率。

從數(shù)據(jù)可以看出，活躍用戶的交易頻次更高，而線下新客和線上新客的交易頻次相對(duì)較低。

綜合來(lái)看，與長(zhǎng)沙社群活躍用戶以及整體新客交易數(shù)據(jù)對(duì)比，本次線下拉新成功的用戶具有以下特征：交易頻次更低、實(shí)付客單更高、平臺(tái)補(bǔ)貼率更低。

用戶轉(zhuǎn)化分析

對(duì)比線下進(jìn)群（地推模式）和線上拉新（全國(guó)范圍的線上模式）這兩種模式下的用戶數(shù)、純新用戶占比、退群情況、領(lǐng)券和核銷情況。

用戶數(shù)：

• 線下進(jìn)群用戶數(shù)：近6萬(wàn)人
• 線上拉新用戶數(shù)：1.2萬(wàn)多人

純新用戶占比：

• 線下進(jìn)群純新用戶占比：62.2%
• 線上進(jìn)群純新用戶占比：73.1%

退群情況：

• 線下退群人數(shù)：近2萬(wàn)人
• 線上退群人數(shù)：3000多人
• 線下退群率：34.44%
• 線上退群率：27.35%

領(lǐng)券和核銷情況：

• 線下進(jìn)群：5300多單
• 線上進(jìn)群：13000多單

綜合來(lái)看，與線上進(jìn)群用戶對(duì)比，線下進(jìn)群用戶具有以下特征：

• 退群率高
• 領(lǐng)券率低
• 核銷訂單量低
• 核銷訂單客單價(jià)高

通過(guò)以上分析，我們可以看到，線下拉新模式雖然在用戶數(shù)和退群率上表現(xiàn)較好，但在領(lǐng)券率和核銷訂單量上表現(xiàn)較差。

02 同期群分析的應(yīng)用

同期群分析是一種量化行為指標(biāo)的方法，通過(guò)分析不同群體在特定時(shí)間段內(nèi)的行為變化，來(lái)衡量指定對(duì)象組的持續(xù)性行為差異。

在社群運(yùn)營(yíng)中，活躍率是一個(gè)極為重要的指標(biāo)，而同期群分析能夠幫助我們深入了解用戶在社群中的每日活躍情況。

用戶質(zhì)量對(duì)比

地推模式下的用戶質(zhì)量并未達(dá)到預(yù)期，其退群率、領(lǐng)券率和核銷率等關(guān)鍵指標(biāo)均低于線上拉新模式。

具體來(lái)看：

• 退群率：地推模式的退群率較高，表明用戶留存情況不佳。
• 領(lǐng)券率：地推模式的領(lǐng)券率較低，反映出用戶參與度不足。
• 核銷率：地推模式的核銷率同樣低于線上模式，說(shuō)明用戶轉(zhuǎn)化效率較低。

這表明，盡管地推模式在用戶數(shù)量上可能有優(yōu)勢(shì)，但從用戶活躍度和轉(zhuǎn)化效率來(lái)看，線上拉新模式的用戶質(zhì)量更高。

線上線下模式分析

同期群分析通過(guò)量化行為指標(biāo)，分析不同群體在特定時(shí)間段內(nèi)的行為變化，幫助我們衡量用戶在社群中的活躍情況。

通過(guò)同期群分析，我們發(fā)現(xiàn)：

• 首日活躍率：地推模式為57%，線上模式為72%。
• 次日及后續(xù)日數(shù)：線上模式的活躍率下降較為緩慢，維持在14%左右；而地推模式的活躍率下降較快，最終維持在6%左右。

這進(jìn)一步證實(shí)了線上拉新模式在用戶活躍度方面的優(yōu)勢(shì)。

03 數(shù)據(jù)分析模型及方法

給大家介紹3種非常實(shí)用的數(shù)據(jù)分析模型：

1. 帕累托分析模型案例

帕累托分析模型基于帕累托原則（80/20法則），通過(guò)識(shí)別和聚焦于最重要的20%因素來(lái)優(yōu)化資源和提升效率。

舉個(gè)例子，假設(shè)我們是一家電子商務(wù)公司，想要分析造成訂單延遲的原因，并使用帕累托分析模型確定最主要的問(wèn)題因素。

根據(jù)帕累托圖，我們發(fā)現(xiàn)物流問(wèn)題和系統(tǒng)故障占據(jù)了主要的比例，合計(jì)占據(jù)了約80%的訂單延遲原因。因此，我們可以將重點(diǎn)放在解決這兩個(gè)問(wèn)題上，以最大程度地縮短訂單的延遲時(shí)間。

在使用帕累托分析模型時(shí)，需要注意以下幾點(diǎn)：

• 1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量：模型的分析結(jié)果取決于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，因此需要確保數(shù)據(jù)來(lái)源可信。
• 2. 原因分類：對(duì)問(wèn)題原因進(jìn)行準(zhǔn)確的分類是關(guān)鍵，避免將不同類型的原因混淆在一起造成分析失真。
• 3. 統(tǒng)計(jì)偏差：有時(shí)候某些原因可能被忽視或者過(guò)度估計(jì)，需要進(jìn)行合理的統(tǒng)計(jì)校正，以確保結(jié)果的可靠性。

2. 波士頓矩陣模型案例

波士頓矩陣模型是一種經(jīng)典的產(chǎn)品組合分析工具，用于評(píng)估企業(yè)產(chǎn)品組合中各個(gè)產(chǎn)品的市場(chǎng)增長(zhǎng)率和市場(chǎng)份額。

舉個(gè)例子，假設(shè)我們是一家消費(fèi)電子公司，擁有多款產(chǎn)品，現(xiàn)在我們來(lái)模擬數(shù)據(jù)并應(yīng)用波士頓矩陣模型進(jìn)行分析。

通過(guò)這張圖，我們可以將各產(chǎn)品定位到波士頓矩陣的不同象限中。

比如：產(chǎn)品A定位為明星產(chǎn)品，產(chǎn)品B為問(wèn)題產(chǎn)品， 產(chǎn)品C為現(xiàn)金牛，產(chǎn)品D為瘦狗產(chǎn)品。根據(jù)不同定位，我們可以制定相應(yīng)的戰(zhàn)略，比如加大對(duì)產(chǎn)品B的市場(chǎng)投入以提升其市場(chǎng)份額，優(yōu)化產(chǎn)品C的成本結(jié)構(gòu)以提高利潤(rùn)率等。

數(shù)據(jù)分析模型和方法有很多，在工作中可以根據(jù)實(shí)際需要靈活選擇。

3. 漏斗模型

漏斗模型是用戶行為分析中最重要的模型之一，用于跟蹤用戶在完成特定目標(biāo)過(guò)程中的流失情況。

其核心步驟包括：

• 明確核心行為：如完成購(gòu)買(mǎi)、注冊(cè)賬號(hào)等。
• 分解關(guān)鍵步驟：如商品瀏覽、加入購(gòu)物車、進(jìn)入支付頁(yè)面等。
• 收集數(shù)據(jù)：統(tǒng)計(jì)每個(gè)步驟的用戶數(shù)量及完成率，計(jì)算轉(zhuǎn)化率。
• 提出優(yōu)化建議：通過(guò)優(yōu)化用戶體驗(yàn)、簡(jiǎn)化操作流程等方式，提高轉(zhuǎn)化率。
• 往期有很多關(guān)于漏斗模型的文章，戳鏈接開(kāi)始學(xué)習(xí)

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