“酒香不怕巷子深”的時代已成為過去時。網際網路時代，鋪天蓋地的廣告轟炸下，想要快速搶佔市場份額，在同類產品中脫穎而出，企業需要更瞭解你的使用者，知彼知己方能百戰不殆。下面是yjbys小編為大家帶來的資料分析是如何架起企業與使用者的溝通橋樑的知識，歡迎閱讀。
資料分析搭起企業與使用者的溝通橋樑
過去，企業對消費者的研究主要是從消費者本身出發，通過傳統的調查問卷、焦點小組訪談、一對一訪問 、店面觀察等定性、定量的調查方式和手段來採集消費者資訊獲取其購物行為、消費意向等資訊。
網際網路時代，反應消費者行為軌跡的資料在網路平臺上大量沉澱，基於大資料探勘和分析技術，針對購物網站、社交網站等的訪問量、點選及其他網路資料量化指標被大量採集，形成對消費者的綜合描述。
挖掘潛在需求 精確預測銷售行為
通過對使用者在網站上發生的所有行為，如搜尋、瀏覽、打分、點評、加入購物車、加入收藏夾、購買、使用減價券和退換貨等;以及在第三方網站上的相關行為，如比價、看相關評測、參與討論、與好友互動等等分別打分、統計、歸類等行為進行資料分析，對客戶的可能興趣點進行“預測”。
未經資料分析前的客戶，我們以為他們的需求是這樣的：
但是實際上，他們的潛在需求是這樣的：
企業把所有使用者當作一個使用者來對待，當用戶發現有其他可以滿足自己需求的服務時，很容易就移情別戀。只有基於大資料技術，挖掘潛在需求，精準化預測和推送，滿足使用者的個性化需求，才能建立良好口碑，促進使用者黏性。
使用者行為分析 群體層級細分
使用者行為軌跡：認知→熟悉→試用→使用→忠誠，黏性、活躍、產出是使用者群體層級細分的三大評判原則。
粘性：是使用者在一段時間內持續訪問和使用網站的情況，強調一種持續的狀態。
活躍：每次訪問的過程、考察使用者訪問的參與度，選擇平均訪問時長和平均訪問頁數來衡量活躍。
產出：根據業務衡量使用者創造的價值輸出，如電子商務網站可以選擇訂單數和“客單價”，一個衡量產出的頻率，一個衡量平均產出值的大小。
根據粘性、活躍、產出三大原則，對客戶進行多維度分析，對使用者的'地域、性別、年齡等人文屬性建立分析維度，進行資訊篩選，對於過去的點選、購買、購買頻次、訂單價格等進行量化分析，客戶價值評分，把客戶分出價值的高低，依據評分來決定對客戶進行層級和群體細分，制定相應的營銷策略。
使用者體驗反饋 使用者流失預警
使用者體驗是使用者使用產品或體驗服務時主觀的整體感受。傳統的使用者體驗很難進行量化衡量，即使採取一些舉措進行使用者體驗資料的採集，但仍舊存在普遍性、代表性、持續跟蹤性差的問題。而大資料技術的應用剛好彌補了這幾方面的缺陷，具有對使用者全面研究、實時跟蹤使用者體驗、瞭解使用者個性化特徵、分析結果精準四方面的優勢特點。大資料技術還可以根據不同層面使用者的個性化資料分析，在模型中設定使用者體驗變數，針對不同的變數縮小模型預警範圍，提高準確性和預警效率。
使用者隊伍的黏性和使用者體驗的優劣有直接關係，通過大資料技術對於伺服器上海量的使用者資訊進行快速檢查分析，建立使用者流失預警模型，時刻保持對使用者體驗指標變化的關注，對於及早發現使用者流失趨勢、提前準備使用者的挽留和追回工作有重要意義。
