商業(yè)數(shù)據(jù)分析將對應(yīng)特定的業(yè)務(wù)場景。對于不同的業(yè)務(wù)場景，最常用的數(shù)據(jù)分析方法如下:
1. 直觀的圖表和趨勢圖:
顯示數(shù)據(jù)信息最基本、最直觀的方式是數(shù)字和趨勢圖，如每天每時(shí)每刻應(yīng)用程序的訪問量(UV)和頁面瀏覽量(PV)、訂單數(shù)量等。
二世。不同維度的數(shù)據(jù)分解:
單一的數(shù)據(jù)和趨勢可以掩蓋很多信息，比如地理差異、性別差異等等。有時(shí)需要多重維度分析同時(shí),如電視購物的用戶數(shù)量的女性比例遠(yuǎn)高于男性,但女性客人單價(jià)每用戶和人均利潤的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)比男人低,和男性和女性類別用戶偏好差異很大,如果只看數(shù)量的用戶分配維度,男人將重要性降低用戶的需求,從而使一個(gè)錯(cuò)誤的決定。
三世。用戶組:
對具有一定行為或背景信息的用戶進(jìn)行分類，通過一定的操作手段引導(dǎo)用戶實(shí)現(xiàn)一定的行為目標(biāo)，這就是我們通常所說的用戶聚類。
常見的例子是:
1. 用戶尋找目標(biāo)營銷的一組商品或服務(wù);
首先，對購買過類似產(chǎn)品或服務(wù)的用戶進(jìn)行用戶畫像，提取這些用戶的特征，然后根據(jù)提取的信息對目標(biāo)用戶進(jìn)行針對性的營銷。
2. 針對特定或特定行為的用戶進(jìn)行針對性的用戶操作和產(chǎn)品優(yōu)化;
召回和激活具有較高損失風(fēng)險(xiǎn)的用戶，對在某一營銷活動中將產(chǎn)品放入購物車但未支付尾款的用戶進(jìn)行精準(zhǔn)營銷等。
轉(zhuǎn)化漏斗
大多數(shù)的商業(yè)實(shí)現(xiàn)過程都可以通過漏斗來分析和總結(jié)。常見的包括注冊轉(zhuǎn)換和電子商務(wù)訂單漏斗。我們需要關(guān)注三件事;
1. 整體轉(zhuǎn)化率;
2. 每一步的轉(zhuǎn)化率;
3.哪些步驟損失最大?造成損失的原因是什么?失去用戶的特征是什么?
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