互联网行业：用户数据是怎样分析的

写在前面：我不是这篇文章的生产者，我只是把交流的内容进行了整理，并写了下来。

开始做bi的时候大家肯定都看过书，那么一定也看过一个经典的案例，就是沃尔玛的啤酒和尿布的案例。这个案例确实很经典，但是一个经典的失败的案例，为什么这么说呢，非常明显，我们跑到沃尔玛去看，却没有发现一个沃尔玛真的把啤酒和尿布放到一起的，为什么当时被奉行为很经典的案例，却没有超市去使用。

这个案例是做技术的人想出来的，认为发现了一个重大发现，但是拿到做业务的人的手里，却发现很可笑，做零售营销的会知道，商品的连带销售是非常多的，当我走近超市大门，原本并没有想买什么东西，但是等我们走出超市的时候，手里却带了一堆的东西。因为人的随机消费行为是很多的，如果分析出来买尿布的人一定会去买啤酒，那是不是应该把这两件商品放的越远越好，这样他买了尿布之后再去买啤酒的路上，还会增加的他其他的消费。

从技术角度来考虑用户分析、行为分析，结果往往是没什么用，原本老板和业务对你的期望还是很高的，可是你拿个东西给他他却觉得没什么用。不知道大家之前有没有遇到过，拿着觉得很了不起的东西送给业务或老板却被否下来。

所以，现在需要做一个分析的时候，我会去看业务人员是怎么去做这件事情，了解到这件事情之后，我再去看我能怎么帮助他们。bi翻译成中文是决策支持，所以他重点是支持。如果你期望bi直接来提高你的收入、提高你的转化率，你给他不应该有的期望，你就一定会很失望。所以基于这个想法，在做客户分析之前，收集业务现在他做客户分析，采用了哪些手段，他们现在是怎么去做的。

收集了之后，我分成了三个类：

1.返券/积分

2.精准营销：对不同的客户做不同的行为，对不同的客户来针对不同的活动，推不同的券，来达到转化率提高，针对性越强转化率越高，互联网行业的流量成本很高，如何能抓住用户的精准度来提高转化率，这是我们都非常关注的一个话题，是互联网企业都关注的一个问题；

3.第三个是客户关怀，分成几块，一个是售后、一个是节日关怀、一个是特殊关怀，例如孕妇宝宝满月，需要哪些关怀等等。
在了解到业务做客户分析有哪些手段之后，我就要考虑怎么做能够帮助到他们，来达到我说的一个支持的作用。

1.从返券的角度来说：他很关心的角度是什么，复购。他是在一个月内产生复购还是两个月内产生复购，比如说用户买了隐形眼镜，是30片装，那么在15天之后应该就用完了，但是如果15天之后还没有产生复购，这时候就该做些事情，比如发个短信啊，来问下现在用的情况怎么样，为什么没有在正确的时间产生复购，这是很有针对性的数据。

2.针对精准营销：我们用的是用户画像，用户画像应该是在用户分析这块用的最多的。

比如说最常用的画像：一些用户的基本信息，基本信息的画像，这部分画像基本是每个人都会做，包括他的性别、年龄、职业、地区，还有些针对性比较强的；

比如他的忠诚度：忠诚度我们用什么来衡量啊，比如他购买的频次、最后一次购买的时间；

比如他的价格的敏感度：什么叫价格敏感度，就是有些客户，你不打折他肯定不买，这样的人一定是有的；

还有他质量的敏感度：通过售后发现有些客户，快过期了就不满意要退货，有些客户外包装破损了就不满意要退货，但是也有些客户容忍度高一点，他觉得在过期之前也能吃完，就不会来投诉你，有些外包装破损，他也无所谓，不影响使用嘛；

还有一个用户画像就是用户的购买力：用户的年消费的金额、最大消费单价。

当我们做好这样的用户画像之后，我们的运营人员就可以根据不同的人群使用不同的方式来营销，比如对价格敏感度高的，就会隔三差五的给他发个优惠券，做精准的投放。针对质量敏感度比较高的人，给他发货就要选择新的货，或者效期比较长的货，来降低换货率，节约物流成本，这是非常有针对性的营销行为。

3.对于客户关怀：现在做的比较多的是用户行为分析。不同的客户有不同的行为，我之前听过这样一个案例，是做酒店的，他是怎么做客户行为分析管理的呢。当一个老客户走到餐厅里呢，他的服务员会把他引导到第一排靠窗的位置，因为在他的客户关系数据库里，告诉这个服务员，他连续几次来都坐在那个位置，他对那个位置比较喜欢，这是比较有针对性的行为分析，对业务营销行为具有一定的指导性。

总的来说我的观点是，你抓住用户营销行为的重点，业务真正的分析行为，这样做出来的bi才是真正的有人要的，才是有需求的，是能起到真正作用的。现在往回看那些问题，如果能够从这个角度去考虑，不能说是有答案了，但是能够提供一定思路来找到这个答案的。
最后再分享两个东西，我常用的分析方法：1个是杜邦分析法，当我拿到一个课题，我怎样理清我的分析思路，该怎样去做一个bi的工作，这个方法我用的比较多。2是做零售业的很多分析方法有个三要素，人、物、场。用这个理论来做零售业分析，人对应我的客户、物对应商品、场对应商家，从这几个角度来展开分析，就会形成一个思维导图的分析。

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