先从一个公式说起：GMV=下单用户数 X ARPU（客均贡献），下单用户数是影响GMV达成的关键，一般来说，运营侧要重点提升的，或者能有较强影响的就是下单用户数（后续简称用户数），ARPU值这块受客单价和购物频次的影响较大，购物频次其实可以理解为用户复购次数的变体；本次重点先拆解用户分析这块的内容：
1、用户基础属性分析（电商里面很多称为用户画像分析）
2，用户结构分析（新老用户，用户价值rfm，用户等级分析，用户生命周期）
3，用户购买行为分析（购买品类分析，购买频次，购买力，周期购分析）
4，用户营销偏好分析（积分权益偏好，优惠券偏好，营销场域偏好，营销触达手段，促销方式）
5，客户流失预警分析
为什么把流失预警单独拿出来，是因为在整个用户分析中流失预警真的太重要了，这关系到用户规模的增速，活跃用户数的增速，甚至说如果没有做好流失预警，拉新再多，也承受不住流失和低留存率的挑战，甚至影响整个用户运营工作的大盘。根据客户的流失概率及购买频次及购买时间间隔，监测客户是否频临流失状态，提前预警，对客户进行维护，以降低用户流失率，这是一个领先指标，需要重点来关注。一是新增客户留存监测，二是老客户留存监测，三是客户流失预警提醒产品化，不能仅靠人工来做。#互联网运营 #互联网大厂 #用户生命周期 #行业分析 #用户增长思维 #行业研究 #用户忠诚度 #用户运营 #大厂 #营销策略
1、用户基础属性分析（电商里面很多称为用户画像分析）
2，用户结构分析（新老用户，用户价值rfm，用户等级分析，用户生命周期）
3，用户购买行为分析（购买品类分析，购买频次，购买力，周期购分析）
4，用户营销偏好分析（积分权益偏好，优惠券偏好，营销场域偏好，营销触达手段，促销方式）
5，客户流失预警分析
为什么把流失预警单独拿出来，是因为在整个用户分析中流失预警真的太重要了，这关系到用户规模的增速，活跃用户数的增速，甚至说如果没有做好流失预警，拉新再多，也承受不住流失和低留存率的挑战，甚至影响整个用户运营工作的大盘。根据客户的流失概率及购买频次及购买时间间隔，监测客户是否频临流失状态，提前预警，对客户进行维护，以降低用户流失率，这是一个领先指标，需要重点来关注。一是新增客户留存监测，二是老客户留存监测，三是客户流失预警提醒产品化，不能仅靠人工来做。#互联网运营 #互联网大厂 #用户生命周期 #行业分析 #用户增长思维 #行业研究 #用户忠诚度 #用户运营 #大厂 #营销策略
