数据维度是什么意思 (数据维度是什么)

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• 数据维度是什么意思？
• 用户经营——6大用户剖析增长模型
• 用户画像的十大纬度及其营销运行

数据维度是什么意思？

在数据剖析中，数据维度指的是数据的属性或特色。

例如，在一份客户数据表中，每个客户都有对应的性别、年龄、地域等维度。

经过对这些维度的剖析，企业可以更好地了解其客户个体的特色，以便启动更有效的营销和服务。

另外一个罕用的数据维度是期间维度。

随着期间的推移，数据会始终地变动和演变，因此关于不同时段的数据剖析是相当关键的。

例如，在开售数据剖析中，关于不同节令、不同期间段的开售数据启动对比，可以协助企业了解市场的变动趋向，制订更好的开售战略。

除了数据自身的属性维度和期间维度外，对数据启动剖析时还要求思索其余维度的影响。

例如，在社交媒体数据剖析中，社交相关是一种罕用的数据维度。

经过剖析用户之间的社交相关，企业可以更好地了解用户的兴味喜好、社交网络中的影响力等维度，进而找到更好的营销时机。

用户经营——6大用户剖析增长模型

4、用户肥壮度剖析 用户肥壮度是基于用户行为数据综合思索的外围目的，表现产品的经营状况，为产品的开展启动预警。

包括三大类型目的：产品基础目的、流量质量目的、产品营收目的。

它们三者导致了评估产品肥壮度的体系，但它们也有各自的并重点。

（1）产品基础目的：关键评估产品自身的运转形态，如：PV、UV、新用户数； UV：独立访客数（uniquevisitor），指经过互联网访问、阅读网页的人造人。

但关于UV的定义有一个期间限度，普通是1天之内，访问产品的独立访客数，假设一个用户一天内屡次访问也只计算为1个UV数。

UV是权衡产品量级的最关键目的之一。

PV：页面阅读量（PageView），用户每1次对网站中每个网页访问均被记载1次。

用户对同一页面的屡次访问，访问量累计。

因此普通PV值大于UV值。

新用户数：是指新用户，普通定义为者第一次性注册，但还未启动首单支付的用户。

一个新用户到老用户的转变环节可以用四象空间来划分：次数、金额、期间、品类； （2）流量质量目的：关键评估用户流量的质量高下：跳出率、人均阅读次数、人均逗留期间、用户留存率、用户回访率； 跳出率：跳出率(BounceRate)也被称为蹦失率：阅读单页即分开的次数/访问次数=singleaccess/entryvisits。

阅读单页即分开的次数——繁难说就是进入某个页面后没有点击任何页面就分开。

普通用来来权衡用户访问质量，高跳出率理论示意内容对用户不具针对性（吸引） A页面的跳失率=(5/10)*100% A页面的分开率=(5+2/10+2)*100% 人均逗留期间：是指用户阅读某一页面时所破费的平均时长，平均逗留期间越长，说明网站或页面对用户的吸引力越强，能带给用户的有用消息越多。

用户留存率：留存指的就是“有多少用户留上去了”。

用户在某段期间内开局经常使用运行的用户，经过一段期间后，照旧继续经常使用的用户，被认作是留存用户。

留存率=新增用户中登录用户数/新增用户数（普通统计周期为天） 留存率反映的实践上是用户的一个留存漏斗，即新用户转化为生动用户、稳固用户、忠适用户的环节，微观观察用户的生命进程状况，经过用户的前期留存状况就能从一个层面掌握渠道质量，比如，付费，粘性，价值量，CAC老本。

用户回访率：用户在某段期间内开局经常使用运行，经过一段期间后，继续登陆经常使用的用户，被认作是回访用户。

比如用户在经常使用该App之后的N天/周/月之后，再次经常使用该App的比例，叫做N天/周/月回访率。

留存与回访这两者的区别就是：前者是新增多少用户，留上去多少；后者是在某期间段内，用户再次经常使用、访问app、软件的数量。

（3）产品营收目的：关键评估产品的盈利才干与可继续性：用户支付金额（GMV）、客单价（ARPU）、订单转化率； 客单价（ARPU）：客单价=支付有效金额/支付用户数，客单价反响平均一个用户支付的金额，金额越高，为企业带来的利润也越多，因此优化客单价是一个很好几抚慰毛利润的方法，比如咱们经常出现的促销手腕：买2件减10元，买2件送赠品等； 转化率：订单转化率=有效订单用户数/UV。

转化率是做成交营收的一个关键要素，转化越高示意越多用户在目的页面下单。

用户支付金额（GMV）：支付金额即产品某段期间的流水。

产品的营收做得好与不好，关键就是看支付流水。

盈利形式如何，有没有稳固的创收才干，是对一个产品终极的考验（战略烧钱和圈用户的先不算在内） 产品营收目的有一个恒等式： 开售额=访客数×成交转化率×客单价 开售额=曝光次数×点击率×成交转化率×客单价； 5、用户画像剖析 用户画像的正式称号是UserProfile，是指依据用户的属性、用户偏好、生存习气、用户行为等消息而形象进去的标签化用户模型。

深刻说就是给用户打标签，而标签是经过对用户消息剖析而来的高度精炼的特色标识。

经过打标签可以应用一些高度概括、容易了解的特色来形容用户，可以让人更容易了解用户，并且可以繁难计算机处置。

在产品早期和开展期，会较多地借助用户画像，协助产品经营了解用户的需求，构想用户经常使用的场景，产品设计从为一切人做产品，变成为带有某些标签的3-5团体群做产品，直接降落复杂度。

用户画像的数据内容蕴含但不局限于： （1）人口属性：包括性别、年龄等人的基本消息； （2）兴味特色：阅读内容、收藏内容、阅读咨询、购置东西偏好等； （3）位置特色：用户所处市区、所处寓居区域、用户移动轨迹等； （4）设施属性：经常使用的终端特色等； （5）行为数据：访问期间、阅读门路等用户在网站的行为日志数据； （6）社交数据：用户社交相关数据； 用户画像运用场景三维空间图，X轴代表业务场景维度；Y轴代表用户标签维度；Z轴代表服务档次维度。

首先用户画像业务场景可以分为用户细分、产品优化、渠道拓展、运用优化、危险控制等。

基于每一个业务场景，都有不同的用户标签定义，比如用户细分场景业务中，关键是用户的基本属性，包括性别、年龄、地域等。

而危险控制业务场景中，关键是用户危险控制标签，包括黄牛标签、意外评分标签等。

首先对用户群启动用户标签处置，依据不同的标签启动共性化介绍，再到经营层面启动决策经营。

环环相扣，所以用户画像的外围是标签的建设。

用户画像剖析案例解说 「他是一位住在杭州的80后的男子白领，起居期间法令，青睐车和静止，偏好飞驰、保时捷」这段话用来形容的是某个用户，并不是一类用户。

所以咱们谈的用户画像UserProfile，实质是对任何一个用户都能用标签和数据形容。

由此咱们可以失掉此类用户的标签，并把它们标签化，并将此类标签的用户分为一类组或一类用户，从而依据用户的特点，思索前期的优惠经营、用户经营等上班，当然这种标签化是不可齐全精细化指点经营上班，关于用户经营而言，比拟经典的用户画像指点经营的模型是RFM模型。

6、漏斗模型剖析 漏斗模型剖析，实质是合成和量化，指从最开局（失掉用户）到最终转化成购置整个流程的转化变现方式及转化率，以数据目的启动量化，最终到达优化全体购置转化率的目的。

流量漏斗模型在产品运用中的一个经典运用是AARRR模型，此模型来自《增长黑客》这本书，AARRR模型是联合产品自身特点以及产品生命周期位置，从而关注不同的数据目的，最终制订不同经营战略的适用性模型。

AARRR模型：失掉Acquisition：用户如何发现并到来你的产品？（阅读层）激活Activation：用户的第一次性经常使用体验如何？（点击/介入）留存Retention：用户能否还会回到产品？（回访/留存）支出Retention：产品怎样经过用户赚钱？（付费）流传Retention：用户能否情愿通知其余用户？（忠实/流传用户） 漏斗模型在实践的经营中很经常出现，咱们可以形象出选择漏斗外形的三个元素：期间、节点、流量。

（1）期间：转化周期，即为实现每一层漏斗所需期间的汇合。

理论来讲，一个漏斗的转化周期越短越好。

（2）节点：每一层漏斗，就是一个节点。

而关于节点来说，最外围的目的就是转化率， 转化率=经过该层抵达下一次性层的流量/抵达该层的流量。

（3）流量：每个环节的数值大小，也就是人群数。

流量漏斗模型案例解说 假定（数据均虚构）咱们做了一场营销优惠，优惠页面的流量漏斗模型如下图：用户的流量门路如下：点击主会场页面→进入商品概略页→下单购置→发货（上账）； 电商主会场流量漏斗数据 对比反常卖场流量漏斗平均图可以看出，用户在“优惠页面→进入商品概略页”这个步骤中，跳转率只要40%，假定远低于平均值45%，可以思索下用户进入主会场后为什么不点击商品呢？普通而言，跳转率低下关键由以下几个要素： （1）页面开发疑问bug：手机机型适配疑问、不可点击、页面空窗、链接失误等； （2）内容与引流用户不婚配：引流用户对商品/内容不感兴味、BI介绍不准确等； （3）页面经营疑问：利益点对应商品承接、商品让利不够、文案内容与承接落地页面不符； 一个个去扫除疑问后，咱们可以初步将疑问点锁定，针对性处置。

繁难总结，漏斗模型适宜。

用户画像的十大纬度及其营销运行

怎样给目的用户画像，目的用户画像除了广告投放外，在其余中央有何用途？是每一个营销人员必定面临的课题。

受电商平台人群标签的影响，很多人会以为：我的目的用户是18—24岁的女性，生存在一二线市区的粗劣白领或许z时代人群。

其实，这只是人群画像的沧海一粟。

同时，基于电商平台标签的用户画像的运行，也局限在了广告投放之上：广告圈定的人群、投放的期间、出现的内容、创意方式等，是咱们最经常出现的用户画像营销应用。

其实，目的人群画像，不只仅要服务于广告投放，更是要服务与咱们的内容战略、产品战略、多少钱战略、促销战略、渠道战略等一切品牌要面临的营销疑问。

咱们可以十个维度启动剖析： 1.生产价值观。

生产价值观和支出水平选择了生产行为。

随着购物启动视频时代，越来越多的生产行为开局变为“一见倾心”，没有“留意、愿望、兴味、执行”的决策环节，用户在做出购置选择的那一刹那，实质上是受生产价值观影响. 是“上流的精明”、“颜值即正义”、“民族主义”，还是“补差生产”、“平价高质”、“激进追寻”,每一个品牌都应该分明自己的目的用户是何种生产价值观，这是品牌在做多少钱促销、内容沟通战略时，所必定要思索的。

2.人口统计学属性 年龄、职业、性别、市区等。

这是很多人所通晓的。

也是品牌在做互联网广告投放启动人群选用和线下市场拓展所必定要思索的。

要求留意的时，市区级别划分不等于用户画像的区域。

比如，一个在广州的河南待业者，就物理位置，其在一线市区，单就其生产外形而言，或许是三线以下市区，这个是要做辨别的。

所以，小镇青年、粗劣妈妈等电商平台八小孩儿群画像，也是思索了生产外形的。

3.目的用户购置思索要素 普通基于特定的产品来剖析。

生产者在购置不同产品前，思索的要素是不一样的，而且思索到的不同要素，影响决策的比重也是有差异的。

要求咱们从诸多思索要素中，选出最关键的购置决策要素。

这是咱们在做产品外围卖点提炼和产品引见时首要思索的。

4.目的用户对产品质量判别才干 随着网络内容的丰盛，越来越多的用户开局对产品清查溯源，成分党的降生就是基于此的。

很多产品，用户是能够经过直观的视觉和触摸，就能感知到产品质量的：比如纸巾。

而有些产品，只需质量不是很差，用户很难直观感知，比如：一些护肤品。

这是咱们品牌在做多少钱定位时首要思索的。

5.目的用户的媒体喜好和阅读心思场景 不只仅是用户青睐什么样的媒体那么繁难。

自媒体时代，用户对不同媒体阅读的心思场景差异，要求品牌方在不同流传渠道来出现不一样的内容。

所以咱们要求“围绕目的用户启动内容合成，围绕渠道特性启动内容归结”。

不同的用户，在不同的媒体之上，其媒体阅读的心思场景时不一样的。

比如抖音，大略率是休闲、消遣碎片化期间的。

微博，是了解时政八卦给爱豆打call的，淘宝，就是购物的。

不同的阅读心思场景，对投放的方式要求、产出要求、内容要求也是不一样 这是咱们在做媒体战略和不同媒体内容时首要思索的。

6.目的用户的内容喜好 咱们的目的用户终究青睐什么的内容？对产品自身又关注什么样的内容？两者应该如何联合？吸引点、兴味点、利益点如何取舍和联合？ 这是咱们在做流传内容创意时要思索的。

7.目的用户的产品需求弹性和需求方式 咱们的目的用户终究是什么样的需求方式？是即时需求、随机需求，需求弹性如何？能否刚性需求，多少钱对需求影响多大？ 这是咱们在做促销和渠道战略时要思索的。

8.目的用户的生产习气 目的用户能否又囤货的习气？在不同渠道是激动生产还是理性生产？其线上生产的习气和线下生产的习气有何差异？ 这是咱们定“渠道、产品、多少钱”战略时要思索的疑问 9.目的用户的购置行为 这是最基础的会员治理画像。

以RFM模型为代表来判别用户价值。

R:最近一次性生产距离如今的期间(Recency)：这个值越小对咱们来说价值越大； F:某段期间内生产频率次数(Frequency)：这个值越大越好 M:某段期间内生产金额(Monetary)：这个值越大越好 这是咱们做会员治理和会员营销所要思索的疑问。

但这仅仅是结果出现，如何和不同的会员启动沟通，是要求咱们做更多维度的洞察和剖析。

10.目的用户的生存场景和情感洞察 这个很关键。

这是品牌能否和用户启动情感沟通的基础。

互联网时代，每个品牌都在讲场景化营销、情形化营销，这都要求品牌去融入客户。

但抛开对目的用户生存的洞察，去谈场景融入，纯正就是耍流氓。

咱们的广告画面和流传的图文，能否唤起用户的共情，基本上取决在于咱们对目的用户生存场景的和情感属性的洞察才干。