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目標(biāo)客戶分析怎么寫?銷售中目標(biāo)客戶群體及特點(diǎn)分析

數(shù)據(jù)化運(yùn)營中的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目類型比較多,涉及不同的業(yè)務(wù)場景、業(yè)務(wù)目的和分析技術(shù)。 按照業(yè)務(wù)用途的不同將其數(shù)據(jù)化運(yùn)營中的數(shù)據(jù)分析分為不同類型項(xiàng)目,涉及不同的業(yè)務(wù)場景、業(yè)務(wù)目的和分析技術(shù)。(大數(shù)據(jù)觀察)
目標(biāo)客戶分析怎么寫?銷售中目標(biāo)客戶群體及特點(diǎn)分析

只有在深刻理解和掌握相應(yīng)業(yè)務(wù)背景的基礎(chǔ)上才可以真正理解項(xiàng)目類型的特點(diǎn)、目的,以及相應(yīng)的分析挖掘技術(shù)合適與否。 對業(yè)務(wù)的理解和思考,永遠(yuǎn)高于項(xiàng)目的分類和分析技術(shù)的選擇。 目標(biāo)客戶的特征分析幾乎是數(shù)據(jù)化運(yùn)營企業(yè)實(shí)踐中最普遍、頻率最高的業(yè)務(wù)分析需求之一,原因在于數(shù)據(jù)化運(yùn)營的第一步(最基礎(chǔ)的步驟)就是要找準(zhǔn)你的目標(biāo)客戶、目標(biāo)受眾,然后才是相應(yīng)的運(yùn)營方案、個(gè)性化的產(chǎn)品與服務(wù)等。 是不加區(qū)別的普遍運(yùn)營還是有目標(biāo)有重點(diǎn)的精細(xì)化運(yùn)營,這是傳統(tǒng)的粗放模式與精細(xì)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營最直接、最顯性的區(qū)別。 在目標(biāo)客戶的典型特征分析中,業(yè)務(wù)場景可以是試運(yùn)營之前的虛擬特征探索,也可以是試運(yùn)營之后來自真實(shí)運(yùn)營數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的分析、挖掘與提煉,兩者目標(biāo)一致,只是思路不同、數(shù)據(jù)來源不同而已。 另外,分析技術(shù)也有一定的差異。對于試運(yùn)營之前的虛擬特征探索,是指目標(biāo)客戶在真實(shí)的業(yè)務(wù)環(huán)境里還沒有產(chǎn)生,并沒有一個(gè)與真實(shí)業(yè)務(wù)環(huán)境一致的數(shù)據(jù)來源可以用于分析目標(biāo)客戶的特點(diǎn),因此只能通過簡化、類比、假設(shè)等手段,來尋找一個(gè)與真實(shí)業(yè)務(wù)環(huán)境近似的數(shù)據(jù)來源,從而進(jìn)行模擬、探索,并從中發(fā)現(xiàn)一些似乎可以借鑒和參考的目標(biāo)用戶特征,然后把這些特征放到真實(shí)的業(yè)務(wù)環(huán)境中去試運(yùn)營。 之后根據(jù)真實(shí)的效果反饋數(shù)據(jù),修正我們的目標(biāo)用戶特征。 一個(gè)典型的業(yè)務(wù)場景舉例就是A公司推出了一個(gè)在線轉(zhuǎn)賬產(chǎn)品,用戶通過該產(chǎn)品在線轉(zhuǎn)賬時(shí)產(chǎn)生的交易費(fèi)用相比于普通的網(wǎng)銀要便宜些。 在正式上線該轉(zhuǎn)賬產(chǎn)品之前,產(chǎn)品運(yùn)營團(tuán)隊(duì)需要一個(gè)初步的目標(biāo)客戶特征報(bào)告。 很明顯,在這個(gè)時(shí)刻,產(chǎn)品還沒有上線,是無法擁有真實(shí)使用該產(chǎn)品的用戶的,自然也沒有相應(yīng)數(shù)據(jù)的積累,那這個(gè)時(shí)候所做的目標(biāo)客戶特征分析只能是按照產(chǎn)品設(shè)計(jì)的初衷、產(chǎn)品定位,以及運(yùn)營團(tuán)隊(duì)心中理想化的猜測,從企業(yè)歷史數(shù)據(jù)中模擬、近似地整理出前期期望中的目標(biāo)客戶典型特征,很明顯這里的數(shù)據(jù)并非來自該產(chǎn)品正式上線后的實(shí)際用戶數(shù)據(jù)(還沒有這些真實(shí)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生),所以這類場景的分析只能是虛擬的特征分析。
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具體來說,本項(xiàng)目先要從企業(yè)歷史數(shù)據(jù)中尋找有在線交易歷史的買賣雙方,在線行為活躍的用戶,以及相應(yīng)的一些網(wǎng)站行為、捆綁了某知名的第三方支付工具的用戶等,然后根據(jù)這些行為字段和模擬的人群,去分析我們期望的目標(biāo)客戶特征,在通過歷史數(shù)據(jù)倉庫的對比后,準(zhǔn)確掌握該目標(biāo)群體的規(guī)模和層次,從而提交運(yùn)營業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)正式運(yùn)營。 對于試運(yùn)營之后的來自真實(shí)運(yùn)營數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的用戶特征分析,相對而言,就比上述的模擬數(shù)據(jù)分析來得更真實(shí)更可行,也更貼近業(yè)務(wù)實(shí)際。在該業(yè)務(wù)場景下,數(shù)據(jù)的提取完全符合業(yè)務(wù)需求,且收集到的用戶也是真實(shí)使用了該產(chǎn)品的用戶,基于這些真實(shí)用戶的分析就不是虛擬的猜測和模擬了,而是有根有據(jù)的鐵的事實(shí)。 在企業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營實(shí)踐中,這后一種場景更加普遍,也更加可靠。對于上面提到的案例,在經(jīng)過一段時(shí)間的試運(yùn)營之后,企業(yè)積累了一定數(shù)量使用該產(chǎn)品的用戶數(shù)據(jù)。 現(xiàn)在產(chǎn)品運(yùn)營團(tuán)隊(duì)需要基于該批實(shí)際的用戶數(shù)據(jù),整理分析出該產(chǎn)品的核心目標(biāo)用戶特征分析報(bào)告,以供后期運(yùn)營團(tuán)隊(duì)、產(chǎn)品開發(fā)團(tuán)隊(duì)、服務(wù)團(tuán)隊(duì)更有針對性、更有效地進(jìn)行運(yùn)營和服務(wù)。 在這種基于真實(shí)的業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的客戶特征分析,有很多分析技術(shù)可以采用,但是其中采用預(yù)測模型的思路是該場景與上述“虛擬場景”數(shù)據(jù)分析的一個(gè)不同,上述“虛擬場景”數(shù)據(jù)分析一般來說是無法進(jìn)行預(yù)測模型思路的探索的。 成都加米谷大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)小班教學(xué)。

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