用户运营:电商体系下的用户优化指标汇总

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  用户运营是运营工作的核心,其他运营工作都围绕着用户的拉新、留存、促活、转化来开展的。而用户优化是用户运营中最复杂的环节,如何对用户运营指标详细分解,是用户优化工作的重中之重。

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  有些新进的运营人员,会很困惑在没有数据的情况下到底可不可以做运营,答案是可以的。但是如果不去收集整理用户数据,不对用户进行细分,不去了解用户的喜好和行为倾向,将无法进行精细化运营,也无法更好地进行下一步决策。

  那么在电商背景下,该如何进行用户运营?以下,整理了详细的用户优化指标,也是笔者多年运营的经验所得,希望对其他用户运营人员有所启示。

  一、建立用户标签

  用户在访问之前,用户属性是用户运营人员关注的第一步。在后台系统中,以UID细分形式,记录每个用户的属性,并形成用户画像。

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  需要注意的是,在用户属性数据录入过程中,数据信息的标准化问题。例如,地址信息录入的时候,小区的名称要按照统一的标准进行录入,避免后期在数据分析的时候出现误差。

  记录了每个用户属性的数据后,形成用户画像,在用户标签系统(标签工厂)中运营人员可以查找所需要的用户信息。如果,用户标签与短信中心或呼叫中心进行对接后,用户运营人员可开展精准营销工作,针对每个具体的标签用户开展针对性运营工作。

  在电商体系下,用户标签数据可以与流量数据、商品SKU数据、交易数据、物流数据等进行交叉分析、因子分析、相关性分析等,形成具有差异性意义的用户运营分析报告。

  二、用户分群

  用户运营人员进行用户分群的时候,首先会想到RFM模型,根据消费次数(次数)、最后一次消费时间与现在的时间间隔(天数)、消费金额(数值),来细分用户是初级用户、成长用户、还是成熟用户。具体的RFM模型如何建立,网上有很多相关资料,读者有兴趣的可以找来看看。

  在这里,会新增加一些用户分群思路,以用户的来源、下单、注册、重复购买、流失、RFM消费情况,这六个维度来进行用户分群。

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  三、用户活跃指标

  用户的活跃度是衡量用户运营的重要指标,其中DAU、WAU、MAU是经常用来衡量用户质量的指标。在电商体系下,不仅有登录活跃情况、还有每个用户的活跃天数、还有访问活跃情况、购买活跃情况、加入购物车活跃情况以及评论的活跃情况等。

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  四、用户留存指标

  “留存”的概念通常用来分析电商的服务效果,是否能够留住用户。用户留存率越高,意味着用户使用电商平台的时间越长,他们能够为平台带来现金流和资本估值也就越高。从用户导入期开始,所谓导入期就是用户进入电商平台,留存一般分为访问留存、登录留存和购买留存。通过用户留存情况能从侧面把握渠道质量,比如,付费,粘性,价值量,投入成本等。

  公式:留存率=新增用户中登录用户数/新增用户数*100%

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  五、用户转化指标

  电商体系下,用户从浏览——访问——登录——咨询——下单——支付,形成漏斗转化的。除了访问转化率、登录转化率、咨询转化率、下单转化率和支付转化率以外,还需要关注用户的成交量、客单价、付费金额等。

  在电商体系下,特别要关注下单-支付转化情况,用于分析活动运营、商品选择、使用流程中存在的各种问题。

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  六、新老用户指标

  用户运营是一个长期漫长的过程,运营人员要对用户的情况做到心中有数,新老用户的数量、新老用户的增长情况、消费金额、复购情况等,需在每次运营报告中有所体现。新老用户运营的目标就是在保持老用户数量的稳定增长的前提下,提升新用户的所占比例。

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