发布时间：2020-8-13 分类： 电商动态
用户操作是操作的核心，其他操作围绕用户的新操作，保留，升级和转换执行。用户优化是用户操作中最复杂的部分。如何详细分解用户操作指标是用户优化的首要任务。
一些新的运营商会担心他们是否可以在没有数据的情况下运营。答案是肯定的。但是，如果您不收集和排序用户数据，不要细分用户，并且不了解用户的偏好和行为倾向，您将无法执行精细操作，并且您将无法做出更好的决策在下一步。
那么如何在电子商务环境中进行用户操作呢？在下文中，编写了详细的用户优化指标，这也是作者多年运营所获得的经验，我希望对其他用户操作员有一些启发。
一、建立用户标签
在用户访问之前，用户属性是用户操作员关心的第一步。在后台系统中，每个用户的属性以UID细分的形式记录，并形成用户肖像。
应该注意的是，在用户属性数据输入的过程中，数据信息的标准化。例如，当输入地址信息时，应根据统一标准输入单元的名称，以避免以后分析数据时出错。
在记录每个用户属性的数据之后，形成用户肖像，并且操作员可以在用户标签系统（标签工厂）中找到所需的用户信息。如果用户标签连接到SMS中心或呼叫中心，则用户操作员可以执行精确的营销工作并为每个特定标签用户执行目标操作。
在电子商务系统下，用户标签数据可以与交通数据，商品SKU数据，交易数据和物流数据进行交叉分析，因子分析和相关性分析，形成具有不同含义的用户操作分析报告。
二、用户分群
当用户操作员执行用户分组时，他们首先考虑RFM模型。根据消耗的数量（次数），最后消耗时间，当前时间间隔（天）和消耗量（值），用户是主要用户并且增长。用户或成熟用户。如何建立一个特定的RFM模型，互联网上有很多相关信息，有兴趣的读者可以找到它。
在这里，一些新的用户分组想法将根据用户的来源，订单，注册，重复购买，丢失和RFM消费添加到用户分组。
三、用户活跃指标
用户活动是衡量用户操作的重要指标。 DAU，WAU和MAU是经常用于衡量用户质量的指标。在电子商务系统下，不仅有活动登录，还有每个用户的活动天数，以及活动访问，活动购买，活动购物车和活动评论。
四、用户留存指标
“剩余”的概念通常用于分析电子商务的服务效果以及是否能够留住用户。用户保留率越高，用户使用电子商务平台的时间越长，他们的平台现金流和资本估值就越高。从用户介绍期开始，所谓的导入期是用户进入电子商务平台，保留通常分为访问保留，登录保留和购买保留。通过用户保留情况，我们可以从侧面掌握渠道质量，如支付，粘度，价值和投入成本。
公式：保留率=新用户中的登录用户数/新用户数* 100％
五、用户转化指标
在电子商务系统下，用户可以浏览——访问——登录——咨询——地点——付费，形成渠道转换。除了可以访问转化率，登录转化率，查询转化率，订单转换率和付款转化率之外，您还需要注意用户的数量，客户价格，付款金额等。
在电子商务系统下，应特别注意订单付款转换，用于分析活动操作，商品选择和使用过程中的各种问题。
六、新老用户指标
用户操作是一个漫长而漫长的过程。操作员应该了解用户的情况。每个操作报告中都必须包含新旧用户的数量，新旧用户的增长，消费量以及回购情况。反映。新老用户的运营目标是增加新用户的比例，同时保持老用户数量的稳定增长。
老用户一般是忠实用户，忠诚度高，用户粘性高，也是可以为平台带来价值的核心群体，而新用户意味着电子商务业务的不断发展，这是持续发展的重要前提。的业务。 。因此，对于新老用户的比较分析，行为分析，价值分析等尤为重要。
七、会员用户指标
从用户操作的角度来看，有必要建立会员制度，发展会员制和会员权，并为会员开展有针对性的营销活动和服务。对成员用户指标的分析是为了留住更多的老用户，吸引新用户，并增加电子商务销售。
一般来说，会员用户水平越高，越关注精神层面，对价格差异越不敏感，会员用户水平越低，对价格越敏感。因此，建立电子商务会员制可以更好地进行精细化运作。
最后，本文梳理的用户操作方法和指标仅供参考和参考。更重要的是，有必要选择合适的用户指标进行实际业务分析。用户操作需要分段指标，但不仅需要简单的度量分解，还需要对用户操作和其他操作活动进行整体链接分析，以及对产品，用户和平台的深入思考。
