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关于GMV,我会简单归纳下以下三点:
对,就是在完成某个活动的同时,要做到多少新增,这就是流失的问题,是因为用户的量级实在太低。所以要解决这个问题,就要做增长活动,可是通常做的活动都是为了提升用户规模。
例如今天,我在计划做一场电商活动的时候,在准备活动数据的时候,就做了一些拆解,最终将GMV与用户量、市场占有率等数据做了一个区隔,这样一来,我们就有了具体的思路,有利于为我们的活动制定更好的运营策略。
那么,我们如何在后台看到哪些数据呢?
从用户基数的角度,可以拆分为用户数、活跃用户数、忠诚用户数,这里的活跃用户数指的是我们运营的用户群在几个月内的数量,这部分数据将对我们后期活动策划、复盘的方向有更清晰的方向指导。
从行业特性,可以拆分为以下几个维度:
某个细分行业的平均用户是多少?
某个细分行业的消费水平在多少?
某个细分行业的整体渗透率是多少?
某个细分行业的活跃用户数是否超过100?
这是个非常具体的问题,但对我来说,完全可以通过下文来解决。
而活动营销在做数据分析的时候,其实还可以用到5个维度:
业务维度:如是否有成熟的数据指标体系,在数据平台上,是否可以实现精细化运营,实现对业务的采集和分析。
用户维度:如用户数、用户数、日活等是否与业务有关联,是否需要做用户分群,并且进行分析。
功能维度:如是否有当前的入口,是否需要增加现有的模块等。
操作维度:如是否有有什么样的功能入口,能否和业务配合得当。
从以上几个维度,可以找出哪些是活动策划做得比较好的,我们将对这3个维度的分析结果做出分类,并做出比较详细的分类,有些东西可以用于其他维度的分析,也可以在后期运营时使用。
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用户运营的核心
1. 用户分析
用户分析的核心目的是了解用户,是为了更好的建立用户画像。
在做用户运营的时候,需要进行数据的收集,然后建立起用户的需求分析库。
这也是为什么很多运营人会把用户运营等同于用户营销,因为只有用户画像了,才能更好的建立用户画像。
在做用户数据分析的时候,需要建立用户的生命周期,用户生命周期的运营需要掌握一些用户特征。
