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作者:風(fēng)姑娘的數(shù)字視角
談到數(shù)據(jù)分析,很多人都耳熟能詳也大為關(guān)注,其實(shí)數(shù)據(jù)運(yùn)營在現(xiàn)代企業(yè)中扮演著更重要的角色,它是連接企業(yè)與市場、用戶之間的橋梁,是解決數(shù)據(jù)變現(xiàn)最后一公里的臨門一腳。
當(dāng)然數(shù)據(jù)分析屬于數(shù)據(jù)運(yùn)營整個工作鏈路中的很重要的一個環(huán)節(jié),在數(shù)據(jù)運(yùn)營中決定著數(shù)據(jù)洞察的程度和粒度,今天就來介紹數(shù)據(jù)運(yùn)營中我們會經(jīng)常用到的8大數(shù)據(jù)模型。
原理解釋:RFM模型通過三個維度來衡量客戶價(jià)值:最近一次消費(fèi)(Recency)、消費(fèi)頻率(Frequency)和消費(fèi)金額(Monetary)。這三個維度共同描繪了客戶的主要核心行為,可以幫助企業(yè)識別最有價(jià)值的客戶群體。
應(yīng)用場景:RFM模型廣泛應(yīng)用于客戶細(xì)分、個性化營銷和客戶忠誠度提升等領(lǐng)域。
舉例說明:一家電商平臺通過RFM模型分析發(fā)現(xiàn),最近消費(fèi)時(shí)間在30天內(nèi)、消費(fèi)頻率高、消費(fèi)金額大的客戶群體,是其最有價(jià)值的客戶。因此,該平臺針對這一群體推出了具有針對性的營銷活動,以獲取更高的營銷響應(yīng)率。
原理解釋:AARRR模型,又稱海盜指標(biāo),關(guān)注用戶的生命周期,包括獲?。ˋcquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、收入(Revenue)和推薦(Referral)五個階段。
應(yīng)用場景:適用于用戶增長策略的制定。
例子:一款新上線的健身APP通過AARRR模型分析,發(fā)現(xiàn)用戶在激活階段的流失率較高。為此,APP團(tuán)隊(duì)優(yōu)化了新手引導(dǎo)流程,增加了互動性和個性化推薦,從而提高了用戶的激活率和留存率。
原理解釋:形如漏斗,追蹤用戶從初始接觸產(chǎn)品到最終轉(zhuǎn)化的整個過程,通過分析每個階段的轉(zhuǎn)化率,可以識別低轉(zhuǎn)化率的問題點(diǎn),再深入作分析可以找到改進(jìn)點(diǎn)。
應(yīng)用場景:廣泛用于電商、營銷活動和銷售流程優(yōu)化。
例子:一家在線教育平臺通過漏斗分析發(fā)現(xiàn),用戶在試聽課程后轉(zhuǎn)化為付費(fèi)用戶的比例較低。平臺隨后提供了更多的試聽課程優(yōu)惠和學(xué)習(xí)資源,以提高轉(zhuǎn)化率。
原理解釋:用戶偏好模型通過分析用戶的行為數(shù)據(jù),如瀏覽歷史、購買記錄和互動反饋,來預(yù)測用戶的喜好和需求。
應(yīng)用場景:適用于個性化推薦系統(tǒng)、定制化營銷和用戶體驗(yàn)優(yōu)化。
例子:一家圖書電商通過用戶偏好模型分析,發(fā)現(xiàn)某用戶群體對科幻小說有濃厚興趣。因此,該平臺向這些用戶推薦了最新上市的科幻小說,并提供了相關(guān)書籍的折扣,從而增加了銷量。
原理解釋:留存分析關(guān)注用戶在一段時(shí)間內(nèi)對產(chǎn)品的持續(xù)使用情況,通過跟蹤用戶后續(xù)一段時(shí)間的用戶活躍度,來衡量產(chǎn)品的用戶粘性和忠誠度。
應(yīng)用場景:適用于評估產(chǎn)品功能更新、市場活動效果和用戶滿意度。
例子:一款社交應(yīng)用通過留存分析發(fā)現(xiàn),用戶在注冊后的第二周活躍度顯著下降。為了提高留存率,應(yīng)用團(tuán)隊(duì)推出了“歡迎回來”活動,通過推送通知和獎勵來激勵用戶重新參與。
原理解釋:二八法則,又稱帕累托原則,指的是在許多情況下,大約20%的主力產(chǎn)生80%的效果。在數(shù)據(jù)運(yùn)營中,這個法則常用于識別關(guān)鍵因素和優(yōu)化資源分配。
應(yīng)用場景:適用于市場分析、產(chǎn)品管理、資源優(yōu)化等領(lǐng)域。
例子:一家零售商發(fā)現(xiàn),其20%的商品貢獻(xiàn)了80%的銷售額。因此,商家決定優(yōu)化庫存管理,增加這些熱銷商品的庫存,同時(shí)減少滯銷商品的采購。
原理解釋:AIPL模型描述了用戶從認(rèn)知(Awareness)、興趣(Interest)、購買(Purchase)到忠誠(Loyalty)的消費(fèi)者行為路徑。
應(yīng)用場景:適用于品牌建設(shè)、市場營銷和用戶關(guān)系管理。
例子:一家新興的化妝品品牌通過AIPL模型分析,發(fā)現(xiàn)用戶在興趣階段的轉(zhuǎn)化率較低。品牌隨后通過社交媒體營銷和KOL合作,提高了品牌知名度和用戶興趣,從而增加了購買轉(zhuǎn)化率。
原理解釋:分布分析模型用于研究數(shù)據(jù)集中的分布情況,它可以揭示數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和異常值。通過分布分析,企業(yè)可以識別數(shù)據(jù)中的模式和異常,從而進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估和決策支持。
應(yīng)用場景:分布分析可以幫助企業(yè)識別產(chǎn)品或服務(wù)的常見問題,以及客戶群體的行為特征。
例子:一家金融服務(wù)公司使用分布分析模型來研究客戶的年齡分布。分析結(jié)果顯示,大部分客戶集中在30至45歲之間?;谶@一發(fā)現(xiàn),公司決定針對這一年齡段推出特定的金融產(chǎn)品,以更好地滿足目標(biāo)市場的需求。
通過上述模型的了解,我們可以更好地理解和分析用戶行為,優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù),提高市場競爭力。在數(shù)據(jù)運(yùn)營的實(shí)踐中,這些模型會在不同的場景需求下帶來不錯的數(shù)據(jù)洞察,有了洞察結(jié)果就可以指導(dǎo)業(yè)務(wù)行動。
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我們致力于提供一個高質(zhì)量內(nèi)容的交流平臺。為落實(shí)國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室“依法管網(wǎng)、依法辦網(wǎng)、依法上網(wǎng)”的要求,為完善跟帖評論自律管理,為了保護(hù)用戶創(chuàng)造的內(nèi)容、維護(hù)開放、真實(shí)、專業(yè)的平臺氛圍,我們團(tuán)隊(duì)將依據(jù)本公約中的條款對注冊用戶和發(fā)布在本平臺的內(nèi)容進(jìn)行管理。平臺鼓勵用戶創(chuàng)作、發(fā)布優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,同時(shí)也將采取必要措施管理違法、侵權(quán)或有其他不良影響的網(wǎng)絡(luò)信息。
一、根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國未成年人保護(hù)法》等法律法規(guī),對以下違法、不良信息或存在危害的行為進(jìn)行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息,主要表現(xiàn)為:
1)反對憲法所確定的基本原則;
2)危害國家安全,泄露國家秘密,顛覆國家政權(quán),破壞國家統(tǒng)一,損害國家榮譽(yù)和利益;
3)侮辱、濫用英烈形象,歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神,以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽(yù)、榮譽(yù);
4)宣揚(yáng)恐怖主義、極端主義或者煽動實(shí)施恐怖活動、極端主義活動;
5)煽動民族仇恨、民族歧視,破壞民族團(tuán)結(jié);
6)破壞國家宗教政策,宣揚(yáng)邪教和封建迷信;
7)散布謠言,擾亂社會秩序,破壞社會穩(wěn)定;
8)宣揚(yáng)淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪;
9)煽動非法集會、結(jié)社、游行、示威、聚眾擾亂社會秩序;
10)侮辱或者誹謗他人,侵害他人名譽(yù)、隱私和其他合法權(quán)益;
11)通過網(wǎng)絡(luò)以文字、圖片、音視頻等形式,對未成年人實(shí)施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)欺凌的;
12)危害未成年人身心健康的;
13)含有法律、行政法規(guī)禁止的其他內(nèi)容;
2. 不友善:不尊重用戶及其所貢獻(xiàn)內(nèi)容的信息或行為。主要表現(xiàn)為:
1)輕蔑:貶低、輕視他人及其勞動成果;
2)誹謗:捏造、散布虛假事實(shí),損害他人名譽(yù);
3)嘲諷:以比喻、夸張、侮辱性的手法對他人或其行為進(jìn)行揭露或描述,以此來激怒他人;
4)挑釁:以不友好的方式激怒他人,意圖使對方對自己的言論作出回應(yīng),蓄意制造事端;
5)羞辱:貶低他人的能力、行為、生理或身份特征,讓對方難堪;
6)謾罵:以不文明的語言對他人進(jìn)行負(fù)面評價(jià);
7)歧視:煽動人群歧視、地域歧視等,針對他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊;
8)威脅:許諾以不良的后果來迫使他人服從自己的意志;
3. 發(fā)布垃圾廣告信息:以推廣曝光為目的,發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容,或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為:
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式:
2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容;
3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容;
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容,如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等,誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光;
6)購買或出售帳號之間虛假地互動,發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容,如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營銷;
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息,主要表現(xiàn)為:
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述;
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容;
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容;
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想;
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適;
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等;
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息,主要表現(xiàn)為:
1)可能存在事實(shí)性錯誤或者造謠等內(nèi)容;
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容;
3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機(jī)構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治??;
2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標(biāo)題黨,主要表現(xiàn)為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶;
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲;
3)使用夸張標(biāo)題,內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的;
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí),本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度,對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號,或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí),本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富,本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的,將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議,可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)