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直播回顾 | 如何通过自助数据分析实现精准营销？- 衡石科技

作者：HENGSHI 时间：2022-04-18

日常分析中大家一定经常会用到用户画像。通过用户调研去了解用户，根据用户目标、行为和观点的差异，来区分出不同类型。并将每种类型中抽取出典型特征，赋予各种统计学要素、场景等描述或标签形成用户画像。

精准营销是对用户画像、标签最直接、最具价值的应用，可以借助用户画像、标签分析产品潜在用户，针对不同群体的特性可以用短信、邮件、App push 等不同渠道进行触达，实现营销。

而在实际应用中，大家会发现在不同的应用场景下，对分析的需求往往是动态变化的，IT 部门提供的固定报表和解决方案并不能完全覆盖实际需求。你是否会遇到这样的场景：

外部资料加工

个人手工文件或者外部接口文件需要参与统计分析，如业务人员对会员手工做的标记

各种指标运算

基于原始计算再加工的一些指标，如会员增长率、流失率

二次加工处理

基于筛选的数据做二次处理，比如筛选最近90天消费的会员，对其做深入的分析

关联分析

定义好的用户标签与消费数据做关联分析

每当出现以上场景，由于固化的报表无法适配变化的指标和数据，都需要耗费大量的人力、精力来一一应对，而 IT 人员也许没有时间和排期来完成，而业务分析最重要的就是时效性，这样一来无论是 IT 人员或是业务人员的工作效率都大大降低。

如果能够将分析的能力交到业务人员手中，业务人员就可以通过自助分析直接依据自身需求即时得到分析结果，无需冗长的排期、等待，分析结果也更加准确。技术人员也无需再与业务人员反复沟通分析需求，跑报表、做看板，降低 IT 人员成本。

衡石科技总结了一套指标搭建的方法论，我们就一起来看看如何通过 HENGSHI SENSE 解决动态业务指标与数据分析之间的难题：

精准营销下的用户画像场景

以精准营销中用户画像场景为例，那么该如何借助 HENGSHI SENSE 实现自助分析？我们首先根据分析主题分为以下四个模块：会员人群、会员消费、会员价值、会员详情。

// 会员人群

会员人群自助分析需求

1、自助新增分析字段

未消费天数：最后一次购买时间到当前时间的天数
会员生命周期：13日内有消费的为新会员，未消费天数90天以内为活跃会员，90-365为老会员，365天以上为流失会员

2、自助新增分析指标

流失会员：生命周期中流失会员的会员 ID 计数
会员流失率：流失会员/总会员

图片2.png

3、能够让业务人员通过拖拽的方式搭建仪表盘

HENGSHI SENSE 在数据集新增字段、新增指标时提供了常用的函数支持一些逻辑规则处理，这些函数是兼容各个数据库类型的，用户不需要担心所连接的数据库类型不一样写法不一致的问题。根据收集到的会员基础资料，业务人员可以轻松统计总体会员人群的特点：

女性会员居多，占到90%，年龄集中在20—40岁
会员集中在北京、河北、山东、山西
四川、吉林这些居于第二象限的省份会员状态比较好，用户将会持续增长。居于第四象限青海、内蒙的用户流失率比较高，需要提高增长率降低流失率。
普通会员占到40%，需要提升会员体验提高会员的活跃度
流失会员人数较少，但沉默会员占比较大，可以采取措施进行转化

这样一来就可以实时了解新增会员情况，及时调整服务策略和市场活动实现精准营销。也可借助数据进行及时复盘与总结了。

// 会员消费

会员消费自助分析需求

1、以突出明显的形式进行消费的关键指标的展示

2、可以点击不同会员等级，通过联动查看各等级的消费指标情况

3、渠道来源可以下钻+联动的方式查看微信小程序下会员生命周期的结构

4、地图可下钻+联动的方式查看具体城市消费分布

根据收集到的会员基础资料，业务人员可以轻松构建出符合业务场景需求的看板。HENGSHI SENSE 通过简单可视化的操作即可实现让报表查看者能够对数据进行自助查询、下钻等丰富的即时交互探索功能的最终目的。

// 会员价值

会员价值的自助分析需求

1、基于会员的消费的分析发掘会员价值、对会员打标签的需求

消费水平：根据每位用户近1年消费金额从高到低排序前30%的用户为高消费人群，前30%~70%的用户为中消费人群，70%~100%的为高消费人群
下单次数：按一定时间内购买频率进行分组

2、进行RFM分析

通过拖拽点击等操作，根据消费水平为会员进行标签划分，从而面向不同水平的会员提供各自实用的活动与服务。借助 HENGSHI SENSE，业务人员能够自定义地设计客户标签逻辑。将普通的会员数据转化为有意义的客户价值。更好地去洞察刻画会员特征。通过客户的近期购买行为 R、消费频率 F 以及消费金额 M 来评估该客户的价值状况。

// 会员详情

会员详情自助分析需求

1、基于会员的消费，需要对会员行为做分析，标志出会员各项偏好：