用戶數(shù)據(jù)分析包括哪些內(nèi)容？如何分析 數(shù)據(jù)獲得精度用戶？如何使用SQL 分析電商用戶Behavior數(shù)據(jù)(案例為“淘寶用戶Behavior數(shù)據(jù)Set”。展示數(shù)據(jù) 分析)全過(guò)程使用的工具:MySQL、Excel、Navicat、power bi分析Type:Description分析、Diagnosis 分析，用戶 Path 分析、RFM用戶Value分析、活躍/剩余分析、帕累托。
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。
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，消費(fèi)者的每一次社交媒體發(fā)布、社交互動(dòng)和網(wǎng)上購(gòu)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)并做出有效的消費(fèi)體驗(yàn)決策，是企業(yè)的業(yè)務(wù)需求，也是撬動(dòng)增長(zhǎng)的差異化打法。如何分析目標(biāo)客戶群？傳統(tǒng)的市場(chǎng)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)符合用戶溝通和線上行為習(xí)慣，無(wú)需人力，數(shù)據(jù)自動(dòng)全天候采集，數(shù)據(jù)數(shù)量和分析更豐富更多維度。
進(jìn)位-2分析步驟:1。數(shù)據(jù)收藏當(dāng)我們進(jìn)行-2分析，首先要解決的問(wèn)題是/。分為兩類。第一類:可直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)，即內(nèi)部數(shù)據(jù)。第二類:外部數(shù)據(jù)，處理后得到數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)Cleaning數(shù)據(jù)的目的是從大量雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中提取并推導(dǎo)出有價(jià)值、有意義的數(shù)據(jù)的內(nèi)容。真正有價(jià)值有條理的數(shù)據(jù)清理后的是下面的數(shù)據(jù) 分析還原分析障礙。
因?yàn)槿绻麤](méi)有參照物，數(shù)據(jù)就沒(méi)有量化的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。通常我們會(huì)橫向和縱向比較。橫向比較，與行業(yè)平均水平數(shù)據(jù)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)相比，縱向比較，與自己產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)相比，圍繞時(shí)間軸。4.數(shù)據(jù)細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)比度異常后，此時(shí)需要數(shù)據(jù)細(xì)分。數(shù)據(jù)細(xì)分通常先分緯度，再分粒度。緯度也是時(shí)間或地域，來(lái)源，采訪等。
