隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和消費(fèi)市場競爭的加劇，消費(fèi)者的每一次社交媒體發(fā)布、社交互動和網(wǎng)上購買都反映了他們的消費(fèi)習(xí)慣、態(tài)度和行為。收集分析這些數(shù)據(jù)，做出有效的消費(fèi)者體驗(yàn)決策，正是企業(yè)的業(yè)務(wù)需求，也是撬動增長的差異化方式。如何分析目標(biāo)客戶群？傳統(tǒng)的市場調(diào)查費(fèi)時(shí)、費(fèi)力、費(fèi)錢，而且樣本量有限，受訪者有可能隱藏自己的真實(shí)想法。社交媒體大數(shù)據(jù)符合用戶交流和上網(wǎng)行為習(xí)慣，無需人力即可全天候自動采集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量和分析維度更豐富，更客觀，更可信。
4、BI銷售 數(shù)據(jù)分析:無處不在的 用戶畫像前言:我們看到一個人的第一眼，心里會有第一印象:這個人文靜、禮貌、活潑、衣著整潔等等。當(dāng)我們后來回憶別人的時(shí)候，一個關(guān)于別人的“畫像”就會浮現(xiàn)在腦海里，我們就會知道:哦，是他。這些“畫像”就像是別人在我們腦海中留下的標(biāo)簽屬性，幫助我們識別人與人之間的差異，我們可以用這些不同的“畫像”采取不同的方式與人相處。在企業(yè)中，用戶人像的使用越來越普遍。
銷售人員想拿高提成？毫無疑問，它必須是一個單一的訂單。怎么會是一單呢？制定計(jì)劃，尋找目標(biāo)客戶等。他們的目標(biāo)客戶是誰？這就涉及到用戶 portrait的使用。企業(yè)在尋找目標(biāo)客戶的時(shí)候，經(jīng)過分析，會給客戶的各種屬性貼上標(biāo)簽，讓銷售人員在有價(jià)值的客戶上投入更多的精力。畢竟沒有人愿意在“沒用”的客戶身上花費(fèi)太多的時(shí)間和精力。
5、如何用SQL分析電商 用戶行為數(shù)據(jù)(案例本文以“淘寶用戶行為數(shù)據(jù)集”全過程分析為例，展示了數(shù)據(jù)分析全過程使用的工具:MySQL、Excel、Navicat、PowerBI分析類型:描述性分析、診斷性分析方法:漏斗分析、。(考慮到閱讀體驗(yàn)文章中只放了SQL截圖，如果需要PDF版本，微信官方賬號回復(fù)“用戶行為分析”即可獲取。)(目錄如下)1。分析流程和方法在沒有清晰的數(shù)據(jù)看板時(shí)，我們需要先把雜亂的數(shù)據(jù)清理干凈，基于分析模型進(jìn)行可視化，構(gòu)建一個描述性的數(shù)據(jù)看板。
簡單來說，描述性分析就是“畫地圖”，診斷性分析就是“發(fā)現(xiàn)問題”，預(yù)測性分析就是“發(fā)現(xiàn)模式”。數(shù)據(jù)分析，有兩種典型場景:一種是有數(shù)據(jù)，沒有問題:需要先對數(shù)據(jù)進(jìn)行整體分析，然后根據(jù)初步的描述性分析，挖掘出問題進(jìn)行診斷分析，提出假設(shè)并設(shè)計(jì)解決策略。另一種是發(fā)現(xiàn)了問題或者做出了假設(shè)，這數(shù)據(jù)分析更傾向于檢驗(yàn)假設(shè)。
6、 數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目——電商平臺 用戶畫像分析
