數據分析是如何架起企業與用戶的溝通橋梁

數據分析是如何架起企業與用戶的溝通橋梁

　　“酒香不怕巷子深”的時代已成為過去時�；ヂ摼W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，企業需要更了解你的用戶，知彼知己方能百戰不殆。下面是yjbys小編為大家帶來的數據分析是如何架起企業與用戶的溝通橋梁的知識，歡迎閱讀。

　　數據分析搭起企業與用戶的溝通橋梁

　　過去，企業對消費者的研究主要是從消費者本身出發，通過傳統的調查問卷、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。

　　互聯網時代，反應消費者行為軌跡的數據在網絡平臺上大量沉淀，基于大數據挖掘和分析技術，針對購物網站、社交網站等的訪問量、點擊及其他網絡數據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

　　通過對用戶在網站上發生的所有行為，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、統計、歸類等行為進行數據分析，對客戶的可能興趣點進行“預測”。

　　未經數據分析前的客戶，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：

　　企業把所有用戶當作一個用戶來對待，當用戶發現有其他可以滿足自己需求的服務時，很容易就移情別戀。只有基于大數據技術，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訪問和使用網站的情況，強調一種持續的狀態。

　　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來衡量活躍。

　　產出：根據業務衡量用戶創造的價值輸出，如電子商務網站可以選擇訂單數和“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據的采集，但仍舊存在普遍性、代表性、持續跟蹤性差的問題。而大數據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勢特點。大數據技術還可以根據不同層面用戶的個性化數據分析，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劣有直接關系，通過大數據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，對于及早發現用戶流失趨勢、提前準備用戶的挽留和追回工作有重要意義。

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