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数据分析是如何架起企业与用户的沟通桥梁
“酒香不怕巷子深”的时代已成为过去时。互联网时代，铺天盖地的广告轰炸下，想要快速抢占市场份额，在同类产品中脱颖而出，企业需要更了解你的用户，知彼知己方能百战不殆。下面是yjbys小编为大家带来的数据分析是如何架起企业与用户的沟通桥梁的知识，欢迎阅读。
数据分析搭起企业与用户的沟通桥梁
过去，企业对消费者的研究主要是从消费者本身出发，通过传统的调查问卷、焦点小组访谈、一对一访问 、店面观察等定性、定量的调查方式和手段来采集消费者信息获取其购物行为、消费意向等信息。
互联网时代，反应消费者行为轨迹的数据在网络平台上大量沉淀，基于大数据挖掘和分析技术，针对购物网站、社交网站等的访问量、点击及其他网络数据量化指标被大量采集，形成对消费者的综合描述。
挖掘潜在需求 精确预测销售行为
通过对用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物车、加入收藏夹、购买、使用减价券和退换货等;以及在第三方网站上的相关行为，如比价、看相关评测、参与讨论、与好友互动等等分别打分、统计、归类等行为进行数据分析，对客户的可能兴趣点进行“预测”。
未经数据分析前的客户，我们以为他们的需求是这样的：
但是实际上，他们的潜在需求是这样的：
企业把所有用户当作一个用户来对待，当用户发现有其他可以满足自己需求的服务时，很容易就移情别恋。只有基于大数据技术，挖掘潜在需求，精准化预测和推送，满足用户的个性化需求，才能建立良好口碑，促进用户黏性。
用户行为分析 群体层级细分
用户行为轨迹：认知→熟悉→试用→使用→忠诚，黏性、活跃、产出是用户群体层级细分的三大评判原则。
粘性：是用户在一段时间内持续访问和使用网站的情况，强调一种持续的状态。
活跃：每次访问的过程、考察用户访问的参与度，选择平均访问时长和平均访问页数来衡量活跃。
产出：根据业务衡量用户创造的价值输出，如电子商务网站可以选择订单数和“客单价”，一个衡量产出的频率，一个衡量平均产出值的大小。
根据粘性、活跃、产出三大原则，对客户进行多维度分析，对用户的地域、性别、年龄等人文属性建立分析维度，进行信息筛选，对于过去的点击、购买、购买频次、订单价格等进行量化分析，客户价值评分，把客户分出价值的高低，依据评分来决定对客户进行层级和群体细分，制定相应的营销策略。
用户体验反馈 用户流失预警
用户体验是用户使用产品或体验服务时主观的整体感受。传统的用户体验很难进行量化衡量，即使采取一些举措进行用户体验数据的采集，但仍旧存在普遍性、代表性、持续跟踪性差的问题。而大数据技术的应用刚好弥补了这几方面的缺陷，具有对用户全面研究、实时跟踪用户体验、了解用户个性化特征、分析结果精准四方面的优势特点。大数据技术还可以根据不同层面用户的个性化数据分析，在模型中设置用户体验变量，针对不同的变量缩小模型预警范围，提高准确性和预警效率。
用户队伍的黏性和用户体验的优劣有直接关系，通过大数据技术对于服务器上海量的用户信息进行快速检查分析，建立用户流失预警模型，时刻保持对用户体验指标变化的关注，对于及早发现用户流失趋势、提前准备用户的挽留和追回工作有重要意义。
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