用戶分析常止步于數(shù)據羅列，缺乏深度洞察。本文通過分層分析、渠道追蹤和行為洞察，提供了一套緊密結合業(yè)務的用戶分析體系，助力團隊從數(shù)據中提煉價值，驅動精準運營決策。

用戶分析經常做，但實操的時候，經常止于羅列：“性別、年齡、地域、活躍、留存、流失、轉化、RFM……”數(shù)據擺了一大堆卻沒有什么結論。

如何將用戶分析做得更體系化，得出對業(yè)務有意義的結論，今天系統(tǒng)講解下，同學們記得先贊后看哦。

第一步：用戶價值分層

做用戶分析，最怕：沒數(shù)據。大廠用戶畫像看著光鮮，和他們采集的用戶數(shù)據多有直接關系。不管什么企業(yè)，一定有：消費數(shù)據。第一步可以從這里開始。從消費記錄里，可以區(qū)分出來：誰是高消費用戶。這是后續(xù)所有分析的起點。

注意：識別高消費，不是簡單地統(tǒng)計一下過去一年消費金額。而是要用生命周期的觀察方法，觀察用戶從注冊開始的消費分布。不同的分布形態(tài)，意味著不同的用戶運營策略（如下圖）。

第二步：用戶來源渠道分析

識別出高消費用戶以后，可以進一步思考：高消費用戶是從哪些渠道來的。找出高消費用戶來源多的優(yōu)質渠道。之后，提高優(yōu)質渠道投入，削減劣質渠道投入，從而達到降本增效的目的。這樣，即使暫時沒有轉化路徑數(shù)據，也能做初步分析（如下圖）。

之后，可以逐步推動業(yè)務，完善轉化路徑的數(shù)據采集，對廣告素材、轉化流程、引流產品、引流活動等方面進行分析，進一步提高拉新質量。

第三步：用戶活躍情況分析

解決完拉新問題，可以進一步思考：

1. 存量用戶活躍程度如何？
2. 哪個群體需要幫上一把？
3. 幫一把以后，誰的消費能提升？

站在用戶運營的視角，不同消費層級+不同活躍程度的用戶，運營的思路也是不同的。因此，整理出用戶活躍情況分層，很有用（如下圖）。

活躍分析，是羅列數(shù)據的重災區(qū)。先不要陷到細節(jié)里。先把：

1. 用戶消費頻次
2. 用戶互動頻次

做矩陣分析（如下圖）看清楚大方向，再往細節(jié)深入。

第四步：用戶活動參與分析

經過前三步，已經對三個基礎問題有了了解：

1. 誰是高價值用戶
2. 用戶從哪里來
3. 用戶到哪里去

之后可以思考：如何提升用戶價值。最好用的手段就是優(yōu)惠活動，因此可以從這里入手。

常見的優(yōu)惠有五種形式

1. 滿減型：買XX元商品，優(yōu)惠XX金額。
2. 折扣型：XX商品，原價X折銷售
3. 買贈型：買XX件商品，得Y件贈品。
4. 用券型：使用X元抵用券，抵扣訂單金額
5. 積分型：消費得積分，積分再抵現(xiàn)/兌換禮品

這五種形式的數(shù)據有可能非常混亂！特別是在同一張訂單，能同時使用2-3條優(yōu)惠規(guī)則的時候。很多公司的開發(fā)非常懶，沒有單獨做活動標簽庫，也沒有做活動表、商品表、訂單表、用戶表、積分表（俗稱：促銷五表）之間的關聯(lián)關系，導致數(shù)據混亂不堪。

理論上，需要：

1. 促銷五表關聯(lián)清晰
2. 避免全品類/無門檻的券
3. 避免用戶抵用券/商品抵用券疊加

這樣才能有清晰的數(shù)據可分析

有了這些基礎數(shù)據，分析就大有可為：

1. 哪些用戶是優(yōu)惠敏感型？哪些是不敏感的？
2. 不敏感的用戶，忠于什么商品？從哪些渠道來的？多拉這種人進來！
3. 敏感的用戶，是否薅羊毛薅過量？業(yè)績不足的時候，拉他們出來頂上！

第五步：用戶接觸渠道分析

最后，還可以看：留存的用戶在哪些平臺出現(xiàn)，流失的用戶最后一次出現(xiàn)在哪些平臺。這樣就不至于像報喪鳥一樣，只會喳喳：“用戶要流失啦！”而是能具體給到：“我們能在XX渠道把用戶撈回來”。

如果是對于有門店、小程序、APP、電商網站多種渠道并存的傳統(tǒng)企業(yè)，優(yōu)先要做的是分清楚：哪些用戶能通過線上渠道接觸。線下渠道數(shù)據采集少，且主動服務能力弱，還是優(yōu)先看線上。

如果是以APP/小程序為主戰(zhàn)場的線上企業(yè)，則主要對用戶接觸的內容進行區(qū)分。區(qū)分出用戶對哪些內容（新品？活動？時尚？健康？節(jié)日？……）感興趣，從而選擇更好的內容激活用戶。

這一套用戶分析體系搭建，是緊密結合數(shù)據采集過程的，充分考慮了：萬一沒有數(shù)據怎么辦。由淺入深的推動（如下圖）。

這一套用戶分析體系搭建思路，其分析思路，是站在業(yè)務視角，思考如何運營用戶：

1、高價值用戶是誰？值得我投入多少？

2、我能在哪些渠道，找到這些高價值用戶？

3、存量高價值用戶，誰還在活躍，誰已經流失？

4、我能用什么手段，保留存量的高價值用戶？

5、存量的低價值用戶，是否有激活可能？怎么激活？

這種目標感強的分析，遠比列出來：“男女比例4:6”“25歲-30歲占比30%”更能解決問題。并且在推動業(yè)務的過程中，也能結合運營手段，補充數(shù)據，后續(xù)分析也越做越順，同學們可以嘗試下哦。