活动的用户分析框架
2016-06-21 12:06:08 0 举报
AI智能生成
用户分析框架是一种用于研究和理解用户需求、行为和偏好的工具。它通常包括以下几个步骤:首先,收集用户数据,包括用户的基本信息、使用习惯和反馈意见;其次,对数据进行整理和分析,以揭示用户的行为模式和需求特点;然后,根据分析结果制定相应的产品策略或服务方案;最后,通过实施这些策略或方案来满足用户需求并提高用户满意度。用户分析框架可以帮助企业更好地了解其目标市场,从而更有效地开展市场营销活动。
作者其他创作
大纲/内容
用户行为分析
流量、页面访问相关指标
用户偏好分析
品类偏好
下单平台偏好
下单时间偏好
活动用户优惠敏感度分析
活动参与度
折扣参与力度
价格敏感度
roi评估
活动概览
活动交易额占比走势
活动用户渗透率走势
成本投入及roi走势
拉新力度走势
各事业部活动roi
成本投入占比、活动用户渗透率、拉新力度、单新客成本、老客roi
分城市级别各事业部活动roi
投入-产出分城市级别占比、roi、拉新力度
各类型活动roi
成本投入占比、活动用户渗透率、拉新力度、单新客成本、老客roi
活动用户价值评估
用户量分布
拆分纯新、转新、老客维度
arpu分布
订单单价
分纯新、转新、老客 对比正常用户
人均订单量
分纯新、转新、老客 对比正常用户
ltv分析
各事业部分批次活动新客3个月(毛利-成本)ltv
3-6个月(毛利-成本)ltv走势
留存分析
次月留存率
区分在品类、在全平台的次月留存
次月留存arpu
价值标签
用户购买路径分析
首次与二次交叉购买
交叉购买用户量、用户特征指标(发现驱动用户二次购买的业务以及首次转二次用户特征)
购买频次分布
路径长度分布
发现不同路径长度,用户可能发生购买的业务,定位业务特征(拉新or粘用户)
复购频次&购买时间间隔
定义用户活跃度,帮助确认用户生命周期
买过还买过
生命周期管理
购买频次与时间间隔 生命周期tag
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