如何对用户运营指标详细分解，是用户优化工作

一些新的运营商会对自己是否能在没有数据的情况下进行操作感到困惑，答案是肯定的。但是，如果您不收集和整理用户数据，不细分用户，不了解用户的偏好和行为倾向，您将无法进行精细操作或更好地做出下一个决定。那么，在电子商务的背景下，如何操作用户呢？以下是对用户优化指标的详细整理，也是作者多年运营经验的收入，希望对其他用户运营商有所启发。在访问用户之前，用户属性是用户运营商关注的第一步。在后台系统中，以UID细分的形式记录每个用户的属性，并形成用户肖像。需要注意的是，在用户属性数据输入过程中，数据信息的标准化。例如，在输入地址信息时，应按照统一的标准输入社区名称，以避免后期数据分析中的误差。在记录每个用户属性的数据后，形成用户肖像，操作人员可以在用户标签系统（标签工厂）中找到所需的用户信息。如果用户标签与短信中心或呼叫中心对接，用户运营商可以对每个具体标签用户进行准确的营销和有针对性的运营。在电子商务系统下，用户标签数据可以交叉分析流量数据、商品SKU数据、交易数据、物流数据等，形成不同意义的用户运营分析报告。二、用户分组用户运营商进行用户分组时，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当前时间间隔(天数)、细分用户是初级用户、成长用户还是成熟用户，消费金额(值)。如何建立具体的RFM模型，网上有很多相关资料，有兴趣的读者可以来看看。在这里，将增加用户分组的一些新思路，从用户来源、订单、注册、重复购买、损失、RFM消费六个维度进行用户分组。用户活动是衡量用户操作的重要指标，其中DAU、WAU、MAU是衡量用户质量的常用指标。在电子商务系统下，不仅有登录活动，还有每个用户的活动天数、访问活动、购买活动、购物车活动和评论活动。用户保留指标“保留”的概念通常用于分析电子商务的服务效果，以及它是否能留住用户。用户保留率越高，用户使用电子商务平台的时间越长，能给平台带来的现金流和资本估值就越高。从用户导入期开始，所谓导入期，就是用户进入电商平台，保留一般分为访问保留、登录保留和购买保留。通过用户保留，可以从支付、粘性、价值、投资成本等侧面把握渠道质量。在电子商务系统下，用户从浏览-访问-登录-咨询-订单-支付，形成漏斗转换。除了访问转化率、登录转化率、咨询转化率、订单转化率和支付转化率外，还需要关注用户的交易量、客户单价、支付金额等。在电子商务系统下，应特别注意订单-支付转换，分析活动运营、商品选择和使用过程中存在的各种问题。6、新老用户指标用户运营是一个长期而漫长的过程。操作人员应了解用户的情况。每份操作报告都应反映新老用户数量、新老用户增长、消费金额、回购等情况。新老用户运营的目标是在保持老用户数量稳定增长的前提下，提高新用户的比例。老用户一般都是忠实用户，忠诚度高，用户粘性高，也是能给平台带来价值的核心群体。新用户意味着电子商务业务的持续发展，是业务持续发展的重要前提。因此，行为分析和价值分析对新老用户的比较分析尤为重要。7.从用户运营的角度来看，会员用户指标需要建立会员制度，制定会员级别和会员权益，为会员开展有针对性的营销活动和服务。为了留住更多的老用户，吸引新用户，提高电商销量，分析会员用户指标。一般来说，会员用户水平越高，越关心精神享受，对价格差异不敏感，会员用户水平越低，对价格越敏感。因此，建立电子商务会员制度，可以更好地进行精细化操作。最后，本文对用户操作方法和指标进行了梳理，仅供参考和参考，更需要在实际业务中选择合适的用户指标进行分析。用户操作需要细分指标，但不仅仅是简单的指标分解，更需要用户操作与其他操作活动的整体联动分析，以及对产品、用户和平台的深入思考。