6.2人的數(shù)據(jù)分析

周次課次課時課題人的數(shù)據(jù)分析課型理論授課班級備課人授課人教學(xué)目標(biāo)知識了解用戶人口特征分析了解用戶活躍度分析了解用戶價值分析了解繪制用戶畫像技能掌握新零售對客戶數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用掌握商品數(shù)據(jù)和銷售數(shù)據(jù)分析情感學(xué)習(xí)新零售數(shù)據(jù)化內(nèi)容，培養(yǎng)創(chuàng)新高效的工作精神教學(xué)重點與難點重點了解用戶人口特征分析了解用戶活躍度分析了解用戶價值分析了解繪制用戶畫像掌握新零售對客戶數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用掌握商品數(shù)據(jù)和銷售數(shù)據(jù)分析難點掌握新零售對客戶數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用掌握商品數(shù)據(jù)和銷售數(shù)據(jù)分析媒體教具多媒體教學(xué)過程修改欄教學(xué)內(nèi)容師生活動（一）任務(wù)導(dǎo)入：探究美團(tuán)的用戶畫像教師提問：請和同學(xué)討論一下，美團(tuán)的用戶畫像有什么特點？（二）新課講授教師講解：用戶人口特征分析以某男士西裝品牌新零售門店為例，該店統(tǒng)計了2024年1月31日至2月5日1個星期的用戶數(shù)據(jù)。男性用戶占比76.67%，女性用戶占比23.33%，在年齡分布中年齡段主要集中在30-39歲，說明該男士西裝品牌店的主要客戶是中青年男性，門店可以據(jù)此對銷售產(chǎn)品以及門店裝修等環(huán)節(jié)進(jìn)行針對性的改進(jìn)。（二）用戶活躍度分析1、新增用戶分析以某新零售企業(yè)的用戶相關(guān)數(shù)據(jù)為例，其日新增用戶為2921人，新用戶打開店鋪網(wǎng)頁的占比為35.88%，但是他的新增日留存率為7.35%，從時間上看處于下降的趨勢，這提醒企業(yè)對流失的客戶應(yīng)當(dāng)采取相應(yīng)的挽留措施。2、活躍用戶數(shù)分析從該企業(yè)門店每隔兩日的活躍用戶情況可以看出在2月14到2月22日，企業(yè)的用戶活躍度都是高于平均值的，之后就整體處于低值水平。門店在2月14到2月22日之間舉行了門店促銷活動，起到了活躍用戶的作用，但是活動結(jié)束之后用戶的活躍度就降低，這說明門店對于客戶的轉(zhuǎn)化和挽留機制還有待改進(jìn)。（三）用戶價值分析1、轉(zhuǎn)化率分析轉(zhuǎn)化率是完成一項操作的用戶所占的百分比，在新零售領(lǐng)域表示為在一定期限內(nèi)，企業(yè)對線上或線下產(chǎn)品進(jìn)行推廣，成功完成轉(zhuǎn)化行為的次數(shù)占總瀏覽次數(shù)的百分比。作為產(chǎn)品運營的主要數(shù)據(jù)指標(biāo)，轉(zhuǎn)化率越高，成本就會越低。2、RFM模型分析（1）RFM模型的含義RFM模型是3個指標(biāo)的縮寫，分別是最近一次消費時間間隔（Recency）、消費頻率（Frequency）、消費金額（Monetary）。（2）RFM分析思路例如一家服裝新零售門店想識別出哪些是擁有高消費能力以及對品牌信賴度高的重要價值用戶，哪些是消費能力較強但是依賴度不強的重要發(fā)展用戶，以及正處于成長階段的一般價值用戶，以此對不同類別的客戶進(jìn)行差異化的營銷推廣服務(wù)。（四）繪制用戶畫像傳統(tǒng)的用戶畫像，主要是由產(chǎn)品設(shè)計、運營人員和從用戶群體中抽象出來的典型用戶。通過用戶調(diào)研、調(diào)查問卷、用戶訪談等形式了解到用戶的共性與差異，簡單地設(shè)置幾種不同用戶類型。（三）課堂小結(jié)1、用戶人口特征分析2、用戶活躍度分析3、用戶價值分析4、繪制用戶畫像（四）布置作業(yè)查閱資料，新零售用戶畫像的創(chuàng)建方式還有哪些？教師提問教師講解教師講解教師講解教