数智观察站第三期：从用户分析到BI体系搭建

从用户分析到BI体系搭建 数据分析演进之路 By：接地气的陈老师 •主讲人：接地气的陈老师 •11年经验数据分析师，资深咨询顾问，盈余科技数据总监，在互联网，金融，零售，快消，家居，美容等15个行业，有40个以上CRM、精准营销、数据运营项目经验 •欢迎扫码关注公众号：接地气学堂，了解更多数据分析、 数字化运营专题 目录 01 03 02 火热的用户行为分析到底在分析什么 除了用户行为还得分析什么 从用户行为到数据体系需要何种工具 消费 互动 注册 •用户分析不是窥探隐私 •用户分析更不是盗卖用户数据 •用户分析是光明正大的分析页面行为 •从行为中推测用户需求、改善产品/流程 投入 曝光 落地页 付费 每付费用户成本 A渠道 10,000 10,000 100 10 1,000 B渠道 10,000 10,000 1,000 100 100 C渠道 10,000 10,000 1,000 200 50 D渠道 10,000 10,000 1,000 250 40 •“我知道有一半的广告费用被浪费了” •“但我不知道是哪一半？？？？？？” •“你自己看，哪一半被浪费了！！” •“而且能看到，浪费在哪里了！” 促销敏感度分析 活动参与/礼品兑换行为 内容偏好分析 内容浏览/互动行为 RFM/购物分析 交易行为 用户ID 行为路径分析 站内访问行为 渠道分析 站外-站内访问行为 提升营销效率，节约广告成本 提升转化效率，优化产品体验 提升复购/交叉销售率，增加收入 提升访问时间，增加用户粘性 寻找更有效激励手段，杜绝薅羊毛 6 2009年 2021年 •2021年谈用户行为分析，就像2009年谈门店动线分析一样 •渠道是最大的成本投入与最大的利润来源，用户行为分析就是2021年的渠道分析 •问题越是出在转化流程的后端，越难说清楚到底是啥原因 •甚至负责转化流程前端的部门，会故意给后端挖坑，“死道友不死贫道”…… 投入 曝光 落地页 付费 A渠道 10 10,000 1,000 100 B渠道 10,000 10,000 1,000 100 投入 曝光 落地页 付费 A渠道 10,000 10,000 100 10 B渠道 10,000 10,000 1,000 100 投入 曝光 落地页 付费 A渠道 10,000 10,000 1,000 10 B渠道 10,000 10,000 1,000 100 全局改进：各个环节转化率均有变化 整体人数水涨船高，可能在某些环节变化最大 局部改进：改进环节的人数增多，转化率提高 下游环节人数增多，但转化率不见得变化明显 •用户行为，是品牌、营销、产品、供应、服务、大环境、对手共同影响的结果。 •所有人一起发力，才能解决用户问题。 大促销！所有课程一律5折！走过路过不要错过！ 改邀约话术 改注册方式 改个标题 成交 销售跟进 销售邀约 落地页 广告投放 业务流程 买单 销售谈价格 试听 接受试听邀 约 用户注册 看到广告 用户 操作步骤 目录 01 03 02 火热的用户行为分析到底在分析什么 除了用户行为还得分析什么 从用户行为到数据体系需要何种工具 营销 供应 注册 互动 消费 订单 商品 核算 售后 •所谓互联网or数字化，更多在营销端发力，在供应端作用非常有限 •当然，在互联网时代所谓的“创新”模式，也更多是营销端创新 •在供应端，该踩的坑一个都少不了！ 12 生日 生命周期 会员等级 积分 •权益不是用户产生的，而是业务方给予的，业务方想怎么给，就怎么给，只是效果有差异 核算 售后 •并非所有企业都像互联网企业一样简单粗暴的：大撒币。体验装，服务体验，礼品，都是权益 注册 互动 消费 订单 商品 权益 权益产生 流水式（积分） 累进式（VIP等级） 触发式（特定行为/节点） 权益管理 种类 数量 有效期 派发者权限 使用者权限 权益核销 权益使用 权益核实 身份核实 权益使用 •权益其实就是一套小商品体系，会产生大量数据，并且都是企业内部数据，与用户行为无关 •对于有服务窗口和线下体验流程的行业（银行、航空公司、美容、健身、学校、体检、餐厅……）权益管理非常重要，管理好了，能有效形成差异化体验，打造除了价格以外的竞争优势 •管理不好，就是单纯的浪费成本，劳民伤财，还不见效益。 供应 配送 仓储 生产 原料 注册 互动 消费 订单 商品 核算 售后 •供应链的分析及其复杂，任何一个模块单独拆开，都是一本书的规模 •仅仅因为，现在互联网企业基本都是收费站角色，因此关注较少（O2O/自营电商除外） 供应商 资质 品质 价格 履约能力 生产线 物料需求 生产安排 出品效率 出品质量 仓储 物流 在途 入库 在库 出库 运力 需求 匹配 履约率 •供应链涉及角色非常复杂，有大量过程数据，且与用户行为无关 •对于大规模生产线（汽车、家装、家具、零售、）大量人力（服务业、O2O、网约车）库存标准高 （生鲜、医药等需要冷链的）相当重要，打价格战的底气，本质来自供应链能力。 履约 服务评价 预约上门 配件调度 商品属性 服务条款 订单 身份 注册 互动 消费 订单 商品 核算 售后 •售后履约看似简单，可实际上涉及复杂认证过程（谁、诉求、能不能退、换、修……） •互联网平台似乎都是一退了之/一券了之，可对应的，是成本高企 配件信息 排班信息 服务请求 人员信息 复购线索 交叉销售线索 服务执行 数据更新 服务信息 产品信息 订单信息 用户信息 •履约本身对有服务体验（家装、家居、家电、汽车、美容、餐饮、教育……）特别重要 •特别是，为了对抗互联网平台的流量剥削，通过履约过程提升顾客体验，转化顾客进入私域，对于转介绍和复购都非常有帮助。 18 •财务分析是最传统，历史最悠久的分析，实际上企业经营第一件事就是查账…… 核算 售后 •注意！财务分析经常伴随着财务相关操作，因此这个数据是人为做出来的，和事实有差距 注册 互动 消费 订单 商品 经营质量 任务达成 利润 成本 财务 •财务类数据并不等同于经营数据，因此打通二者联系，将财务关联到经营数据才是关键 店铺式 代理人式 消费 互动 注册 导购式 私域式 •用户行为并非单纯由用户发起，很有可能受到导购/代理人/私域运营/门店……等渠道行为影响 •因此，单纯用户行为分析，不足以满足有渠道引导的场景，需要：渠道信息+渠道策略+渠道行为+用户行为 •四大方面合一的综合性分析，才能更好提升自有渠道效率，对抗互联网平台的剥削 私域式 有重复消费的快消品：餐厅、服装、母婴 促成 21 代理人式 店铺式 运营 引流 消费 互动 注册 导购式 需要教育用户的：教育培训、家具家装、汽车 有实体店及配套：美容、健身、休闲依赖代理人渠道：保险、 •除了记录用户行为，还需要掌握渠道本身数据特点 22 •特别针对门店/代理人模式，其个人执行行为的数据收集，个人执行力的考核，才是制胜关键 •运营工具：社群管理、机器人问答等，不但能有效提高运营效率，而且这些运营规范与运动动作，才是导致用户行为的关键。 •相当多公司的私域运营很混乱，本质上是缺乏工具所致。 •需要分析数据更多：工具使用+SOP执行+用户行为 •促成工具：顾客个人信息提醒、个性化话术、问答Q&A、顾客跟进提升、优惠手段等，能极大提升导购/代理人执行力，从而促成顾客消费。 •如果不能改善导购/代理人行为，用户行为也无从谈起。 •需要分析数据更多：工具使用+跟进行为+用户行为。 小程序 头条 CC WMS CDP 社群 公众号 财税系统 CRM ERP OMS MA 注册 互动 消费 订单 商品 售后 核算 微博 企微 MMS SA H5 快手 •没有数字化系统，意味着管理空白；薄弱的系统，意味着管理薄弱；管理薄弱，意味着脆弱的竞争力 26 增加营销收入 到底有多少价格空间 售后履约 仓储配送 私域转化效率 产品体验 生产 供应力数据 执行力数据 营销力数据 采购 导购/代理人/门店 公域渠道引流效率 到底能压缩多少成本 不想做？不会做？不能做？ 问题到底出在哪里 筛除无效渠道 注册 互动 消费 订单 商品 售后 核算 先抓营销，大量获客时控制成本 再优化执行力，改善产品 最后，控成本，上监管 •相当多的企业是这么做的，但这么做并不一定代表正确，过度消耗营销成本，产品欠差异化，履约能力差，是相当普遍的问题，换句话说，如果供应能力足够强，有可能有新的竞争方式 每个平台都试一试 注册 互动 消费 订单 商品 售后 核算 线上一套、线下一套，再看咋重构打通 逼着门店、销售团队录抖音、拉群、上企微 尤其喜好朋友圈,尤其要让领导看到…… •相当多的企业是这么做的，看似努力追赶数字化大潮，经常在执行的时候缺少重点，撒芝麻式投入，对核心竞争力缺少清晰梳理，对核心能力（营销力、执行力、供应力）缺少强化。数据收集了一大堆，发力的很少。 目录 01 03 02 火热的用户行为分析到底在分析什么 除了用户行为还得分析什么 从用户行为到数据体系需要何种工具 •“老板你看，我们直播有70万人次观看，积累了多少大数据呀，就差分析一下了” •“企微已经加了100万用户了，散花！下边看看咋把这100万和原来微信社群，会员ID搞一搞” •“疫情期间上了有赞，现在有赞和门店两边投钱，能把会员合并一下不？？” 了解现状 节省成本 产出价值 •数字化与数据工具，不是业绩的春药，不能一针见效 •了解现状始终是第一位的要求，数据质量不佳，数据凌乱，数据不统一，其他的都谈不上 多数据源打通 规范的数据治理 高质量数据清洗 •面对多种数据来源，多种数据库，多种业务系统对接的复杂情况，做好数据管理是第一位的 数据报表 信息提醒 可视化 •很多数据从业者喜欢大屏，数字越大，代表数据越大，老板一眼就看到钱花在哪里了…… •会看数据的，报表比可视化好用；不看数据的，可视化看了也白看……“你整的这，为公司赚几个钱？？” 这个数据老板要下班以前要给到别问我是干什么反正拆细就对了 36 对一线工作人员，信息提醒…&移动端报表非常好使 用啥做 做什么 做到没有 基本原则：识别问题≥寻找机会 37 •好的业务一定是天时、地利、人和，不是数据直接算出来的，但差的业务，常常差的非常显眼 •减少低级错误，比指望天降大神，来的更快，更容易，更见效 浅谈用户行为分析 本产品保密并受到版权法保护 ConfidentialandProtectedbyCopyrightLaws http://www.analysysdata.com/ 用户行为分析是对用户在产品或触点上产生的行为及行为背后的数据进行分析，通过构建用户行为数据分析体系和用户画像，来改变产品、营销、运营决策，实现精细化运营，指导业务增长。 数据来源： 1.线上触点：App、H5、Web、小程序、企业微信、电商平台等 2.线下触点：门店动线、400、可穿戴设备等 数据归属： 1.一方数据 2.二方数据 3.三方数据 数据价值： 2021/5/14 智能用户运营 一方数据>二方数据>三方数据 2 2021/5/14 3 智能用户运营 分析对象：用户 基本逻辑：谁？在什么地方？在什么时候？发生了什么？怎么发生的？（who+where+when+what+how） where+when+what构成了一个用户行为的事件 例如：张三在2021年5月1日20:00:00，在京东App，iPhone12商品详情页点击了加入购物车按钮采集上来的数据范围： 1.用户及用户属性：用户ID+用户基本属性+用户标签 2021/5/14 智能用户运营 2.事件及事件属性：加入购物车事件+购物车商品名称、价格、数量 4 !