用戶 數(shù)據(jù)分析包含哪些內(nèi)容？如何使用SQL分析電商用戶(案例)本文以“淘寶用戶行為數(shù)據(jù)集”的分析全過(guò)程為例，展示數(shù)據(jù)分析全過(guò)程中使用的工具:MySQL、Excel、Navicat、PowerBI分析類型:描述性分析、診斷性分析方法。用戶路徑分析，RFM 用戶價(jià)值分析，主動(dòng)/幸存分析，帕累托分析，假設(shè)驗(yàn)證分析。

我接觸過(guò)我們公司的產(chǎn)品經(jīng)理和產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)，還有世界500強(qiáng)的報(bào)表工程師。他們的共識(shí)是，每份報(bào)告都是一個(gè)產(chǎn)品。產(chǎn)品上線流程市場(chǎng)分析>競(jìng)爭(zhēng)分析用戶分析>需求(場(chǎng)景)分析>功能設(shè)計(jì)>開(kāi)發(fā)>發(fā)布>運(yùn)營(yíng)>迭代在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的初期，剛推向市場(chǎng)的時(shí)候，產(chǎn)品往往是一個(gè)MVP(最小可用單元)。通過(guò)seed 用戶的反饋，分析使用數(shù)據(jù)。

其實(shí)系統(tǒng)的推出并不是終點(diǎn)，被廣泛使用和認(rèn)可才是成功的第一步！產(chǎn)品數(shù)據(jù)報(bào)表的作用是持續(xù)推進(jìn)和暴露精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，針對(duì)人、場(chǎng)景、流程做出差異化、細(xì)分化的運(yùn)營(yíng)策略，從而提高運(yùn)營(yíng)效率，最大化基于用戶 數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品持續(xù)迭代優(yōu)化。事實(shí)上，無(wú)論什么部門或職位，報(bào)告都是類似的，所以范將在這里作一個(gè)總的總結(jié)。

12組，不用數(shù)據(jù)分析。每天群主都有若干舉報(bào)，用戶。幾十萬(wàn)個(gè)社區(qū)，數(shù)據(jù)分析很重要。大規(guī)模的團(tuán)建，精心的維護(hù)，一定是為了變現(xiàn)。變現(xiàn)直接關(guān)系到社群的活躍度和粘性。評(píng)估社群的粘度和活躍度不能靠直覺(jué)，要靠數(shù)據(jù)。這就是為什么我們需要對(duì)社區(qū)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。我們上面說(shuō)的數(shù)據(jù)是為了評(píng)估社群的活躍度和粘度。相應(yīng)的要關(guān)注以下指標(biāo):活躍人數(shù)用戶，新增人數(shù)用戶，加入人數(shù)用戶，退出比例，互動(dòng)人數(shù)用戶。哪些用戶粘性高，訪問(wèn)頻繁；過(guò)了什么用戶新鮮期，沉默或退出后還能對(duì)社區(qū)用戶活動(dòng)進(jìn)行準(zhǔn)確排名嗎？能否輕松捕捉到用戶的熱議時(shí)間和話題內(nèi)容？

為什么要找目標(biāo)客戶群？隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和消費(fèi)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，新品牌、新賽道、新渠道、新?tīng)I(yíng)銷方式層出不窮。在快速演變的市場(chǎng)格局下，如何建立競(jìng)爭(zhēng)壁壘并持續(xù)保持增長(zhǎng)，需要重新建立數(shù)字時(shí)代新消費(fèi)崛起的背景，以洞察消費(fèi)者體驗(yàn)為核心，重塑品牌價(jià)值，精心布局增長(zhǎng)策略。只有全面細(xì)致地挖掘消費(fèi)者的心智變化，如其年齡、性別、消費(fèi)習(xí)慣、生活狀態(tài)、興趣點(diǎn)等信息，才能為下一步的內(nèi)部創(chuàng)新提供正確的方向。