数据分析常用的4个模型,电商人必看!

教育   2025-01-20 17:57   黑龙江  

来  源:凹凸数据/作者:朱小五

今年的618你都买了啥?


小编发现近几年的618活动越来越提前,从最早的618当日抢购,再到6月份开始便是618的预售,最后到今年520就开始了618活动。我发现甚至还分为了预售期、专场期、高潮期和续售期。


这对于电商平台来说,就需要在更提早制定营销方案,在现有预算的情况下实现用户的精准营销。而针对用户精细化运营、精准化营销最离不开的就是用户分群


所谓用户分群,就是我们以具备某几种特征的用户(who)在某段时间(when)做了某件事(what)为条件,将用户按需划分为不同的群组[1]。对于618的电商平台运营可以根据用户分群,有针对性地开展精准营销活动,实现精细化运营(提供差异化服务)。


如果我们想实现用户分群,有几个常用的数分模型可供参考。




常规分群


何为常规分群?即我们单独或组合使用数据库中现有的标签,筛选出活动所需要的特定用户群体。



比如按照地域(实际IP/常用收件地址/电话归属地/身份证件归属地等)来划分人群;或是根据渠道来源划分用户群体;又比如按照用户实际的行为标签(浏览、收藏、加购物车、下单等)定义目标人群,用于精准营销、精准投放、个性化推送等场景,以满足不同用户的不同需求。





用户生命周期模型


实际上,用户生命周期来源于传统营销学里面的客户生命周期一说,即用户在使用产品的过程中经历了五个阶段:引入期、成长期、成熟期、休眠期和流失期。



而根据用户生命周期模型对用户进行分群,便可以了解到不同生命周期阶段用户的第一需求,运营/营销也可以在第一时间针对性地满足用户需要。比如成长期的用户就应该刺激他们的需求[2],成熟期的用户更重要的是提升用户的使用/服务体验,而流失期的用户便不要再浪费营销资源,应该去洞察用户离开原因。



不同平台需要根据实际的数据、需求定义自己的用户生命周期模型。在电商平台可以通过用户启动产品的时间间隔的趋势,来判断用户是否是休眠期和流失期,而另外三个周期则可以根据产生的订单数量来衡量。




用户流失预警模型


在用户运营中,拉新往往要比做好用户留存所花费的成本要高,“开发十个新用户,不如维护一个老用户”。但有各种各样的原因会让用户在某个过程中流失掉,而我们要做的就是搭建用户流失预警模型。


▲图片来源:神策数据产品


当我们根据用户的自身属性、行为特征等识别出流失风险时,进而及时采取针对措施进行用户挽留,这便是用户流失预警模型[3]


▲图片来源:用户运营观察


不同运营人员对流失行为的定义不同,例如:多少天未登录记录为流失,或者多少天未消费记录为流失等。


至于如何定义流失周期?在具体实践上,一般是根据平均回流率来确认流失周期,通过考察不同流失周期下的回流率变化趋势,选择合适的流失周期[4]




用户价值管理模型


在用户分群中,RFM模型是最经典、我们最熟悉的用户价值管理模型。RFM模型就是通过用户的近期购买行为(Recency)、购买的总体频率(Frequency)以及花了多少钱(Monetary)三项指标划分出来8个用户价值群体,从而能够更加准确地将成本和精力更精确的花在用户层次身上,实现针对性的营销。



RFM模型分析的前提条件:

  • 最近有过交易行为的客户,再次发生交易行为的可能性高于最近没有交易行为的客户。

  • 交易频率高的客户,比交易频率低的客户,更有可能再次发生交易行为。

  • 过去所有交易总金额较大的客户,比过去所有交易总金额较小的客户,更有消费积极性。


对于618这种全年重量级的营销活动,只有对用户实现精准分群,在有限预算的情况下实现用户的精细化运营。


如果你并不是电商行业,仍然建议了解一下,毕竟用户分群适用于各种产品,大家可以基于公司/产品的实际情况来搭建用户分群模型。


参考资料

[1] 阿里云:用户分群介绍

[2] 易观:得用户者得天下:获客、升值、留存是用户生命周期

[3] 流失预警模型:https://zhuanlan.zhihu.com/p/93059773
[4] 
书籍:《大数据用户行为分析画像实操指南》


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