大数据下，用户分析的核心是什么？ ——解决实际问题
确定用户分析目的，具体是为了降低成本？增加收入？优化用户体验？提升营销效果？用户针对性管理？
确定目的后开始选择合适的数据，然后搭建模型，最后得出结果，并用数据可视化解读。
大数据时代，用户数据使用成为企业发展的重中之重
数据基础平台：
- 用户唯一+ 用户行为ID + 用户画像 + 用户兴趣
- 数据接入系统计算任务调度系统+ 元数
完善产品运营，提升用户体验：
1、业务运营监控
- 异动智能分析
- 金字塔体系
- 用户路径分析
- 数据体系
2、用户/客户体验优化
- 产品体验分析
- 口碑监测
- 用户/客户体验研究
- 对外服务，提升盈利
3、对外服务，提升盈利
- 精细化营销
- 个性化推荐
- 用户生命周期管理
- 活动效果提升
- 自助提取和分析工具
4、数据服务
- 数据分析产品化
- 分析结果可视化
- 分析结果实时化
5、战略分析
- 业务经营分析
- 收入分析
- 竞争分析
- 用户维护
用户数据的构成——用户画像基础数据
1、网络行为数据指标
- 活跃人数
- 访问/启动次数
- 页面浏览量
- 访问时长
- 装机量
- 激活率
- 渗透率
- 外部触点
2、网站内行为数据指标
- 唯一页面浏览次数
- 页面停留时间
- 直接跳出访问数
- 访问深度
- 进入或离开页面
- 浏览路径
- 评论次数与内容
3、用户内容偏好数据指标
- 使用APP/登陆网站
- 时间/频次
- 浏览/收藏内容
- 评论内容
- 互动内容
- 用户生活形态偏好
- 用户品牌偏好
- 用户地理位置
4、用户交易数据指标
- 贡献率
- 客单件/客单价
- 连带率
- 回头率
- 流失率
- 促销活动转化率
- 唤醒率
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