安康網(wǎng)站建設(shè)談?wù)動(dòng)脩暨\(yùn)營：電商體系下的用戶優(yōu)化指標(biāo)匯總!用戶運(yùn)營是運(yùn)營工作的核心，其他的運(yùn)營都是圍繞著用戶的創(chuàng)新、保留、提升和轉(zhuǎn)型來進(jìn)行的。用戶優(yōu)化是用戶操作中復(fù)雜的環(huán)節(jié)。如何詳細(xì)分解用戶操作指標(biāo)是用戶優(yōu)化的重中之重。
一些新運(yùn)營商對于沒有數(shù)據(jù)能否運(yùn)營感到困惑。答案是肯定的。但是，如果我們不收集和整理用戶數(shù)據(jù)，不細(xì)分用戶，不了解用戶的偏好和行為傾向，關(guān)于網(wǎng)站建設(shè)制作，就無法進(jìn)行精細(xì)化操作，在下一步做出更好的決策。
那么，在電子商務(wù)的背景下，如何運(yùn)營用戶呢?下面對詳細(xì)的用戶優(yōu)化指標(biāo)進(jìn)行梳理，也是從作者多年的運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)中獲得的，希望能給其他用戶運(yùn)營商一些啟示。
首先，建立用戶標(biāo)簽。
在用戶訪問之前，用戶屬性是用戶操作者關(guān)注的靠前步。在后臺(tái)系統(tǒng)中，以UID細(xì)分的形式記錄每個(gè)用戶的屬性，形成用戶畫像。
用戶屬性數(shù)據(jù)錄入過程中要注意數(shù)據(jù)信息的標(biāo)準(zhǔn)化。比如在錄入地址信息時(shí)，要按照統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)錄入小區(qū)的名稱，避免后期數(shù)據(jù)分析出現(xiàn)錯(cuò)誤。
記錄每個(gè)用戶屬性的數(shù)據(jù)后，形成用戶畫像，操作員可以在用戶標(biāo)簽系統(tǒng)(標(biāo)簽工廠)中找到所需的用戶信息。如果用戶標(biāo)簽與短信中心或呼叫中心對接，用戶運(yùn)營商可以針對每個(gè)特定的標(biāo)簽用戶進(jìn)行精準(zhǔn)營銷工作和有針對性的運(yùn)營工作。
在電子商務(wù)系統(tǒng)下，可以對用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉分析、關(guān)于網(wǎng)站模板，因子分析，并與交通數(shù)據(jù)、商品SKU數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，形成具有差異化意義的用戶運(yùn)營分析報(bào)告。
第二，用戶分組。
用戶運(yùn)營商在對用戶進(jìn)行分組時(shí)，首先會(huì)想到RFM模型，該模型根據(jù)消費(fèi)次數(shù)(次數(shù))、上次消費(fèi)到現(xiàn)在的時(shí)間間隔(天數(shù))和消費(fèi)金額(數(shù)值)來細(xì)分用戶是初級用戶、成長用戶還是成熟用戶。網(wǎng)上有很多關(guān)于如何建立具體的RFM模型的相關(guān)信息，有興趣的讀者可以去找。
這里加入一些用戶聚類的新思路，基于用戶來源、下單、注冊、重復(fù)購買、流失、RFM消費(fèi)六個(gè)維度。
3.用戶活動(dòng)指標(biāo)。
用戶活動(dòng)是衡量用戶運(yùn)營的重要指標(biāo)，其中DAU、WAU和MAU常用來衡量用戶質(zhì)量。在電子商務(wù)系統(tǒng)下，不僅有主動(dòng)登錄，還有每個(gè)用戶的活躍天數(shù)，主動(dòng)訪問，主動(dòng)購買，主動(dòng)參與購物車，主動(dòng)評論。
四.用戶保留指標(biāo)。
“挽留”這個(gè)概念通常用來分析電子商務(wù)的服務(wù)效果，以及是否能留住用戶。用戶留存率越高，用戶使用電商平臺(tái)的時(shí)間越長，關(guān)于自助建站，可以給平臺(tái)帶來的現(xiàn)金流和資本估值越高。從用戶導(dǎo)入期開始，所謂的導(dǎo)入期是指用戶進(jìn)入電商平臺(tái)，留存一般分為訪問留存、登錄留存和購買留存。通過對用戶的挽留，可以從側(cè)面把握渠道質(zhì)量，比如付費(fèi)、粘性、價(jià)值、投入成本等等。
公式:保留率=新增用戶數(shù)/新增用戶數(shù)*100%
5.用戶轉(zhuǎn)換指示器。
在電子商務(wù)系統(tǒng)下，用戶從瀏覽、訪問、登錄、咨詢、下訂單和支付。除了訪問轉(zhuǎn)化率、登錄轉(zhuǎn)化率、咨詢轉(zhuǎn)化率、訂單轉(zhuǎn)化率、支付轉(zhuǎn)化率之外，還要關(guān)注用戶營業(yè)額、客戶單價(jià)、支付金額。
