持證人簡介：賀渲雯 ，CDA 數據分析師一級持證人，互聯網行業數據分析師

今天我將為大家帶來一個關于用戶私域用戶質量數據分析的案例分享，主要圍繞三部分來進行闡述。

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01 私域用戶質量數據分析

我們以一家專注于私域運營的企業為案例，這家企業的運營模式主要通過社群拉新實現用戶增長，主要采用線上拉新的模式獲取用戶。

線上拉新模式主要是由商務拓展（BD）團隊尋找商家合作，由商家邀請用戶加入社群。

之后，企業還推出了一種地推拉新模式，即線下拉新。線下拉新由地推人員邀請用戶進群，用戶進群后同樣可以領取優惠券并下單。

因此，需要對線上拉新和線下拉新兩種模式下的用戶各項指標進行對比分析，以評估其交易轉化情況。

用戶畫像特征分析

我們先來分析下關注用戶的物理特征，包括末次訪問城市、90天內下單情況以及末單物理城市等。

本次線下拉新試點選擇在長沙進行。數據顯示，末次訪問城市中，僅有70%的用戶位于長沙，其余30%的用戶來自其他城市。

在90天內有下單行為的用戶占比65%，還有35%的用戶沒有下單行為。

從城市來看，62%的訂單收貨地址在長沙，3%的訂單收貨地址來自其他城市。

交易特征分析

我們從三個交易指標進行分析：90天內人均交易頻次、客單價和平臺補貼率。

從數據可以看出，活躍用戶的交易頻次更高，而線下新客和線上新客的交易頻次相對較低。

綜合來看，與長沙社群活躍用戶以及整體新客交易數據對比，本次線下拉新成功的用戶具有以下特征：交易頻次更低、實付客單更高、平臺補貼率更低。

用戶轉化分析

對比線下進群（地推模式）和線上拉新（全國范圍的線上模式）這兩種模式下的用戶數、純新用戶占比、退群情況、領券和核銷情況。

用戶數：

• 線下進群用戶數：近6萬人
• 線上拉新用戶數：1.2萬多人

純新用戶占比：

• 線下進群純新用戶占比：62.2%
• 線上進群純新用戶占比：73.1%

退群情況：

• 線下退群人數：近2萬人
• 線上退群人數：3000多人
• 線下退群率：34.44%
• 線上退群率：27.35%

領券和核銷情況：

• 線下進群：5300多單
• 線上進群：13000多單

綜合來看，與線上進群用戶對比，線下進群用戶具有以下特征：

• 退群率高
• 領券率低
• 核銷訂單量低
• 核銷訂單客單價高

通過以上分析，我們可以看到，線下拉新模式雖然在用戶數和退群率上表現較好，但在領券率和核銷訂單量上表現較差。

02 同期群分析的應用

同期群分析是一種量化行為指標的方法，通過分析不同群體在特定時間段內的行為變化，來衡量指定對象組的持續性行為差異。

在社群運營中，活躍率是一個極為重要的指標，而同期群分析能夠幫助我們深入了解用戶在社群中的每日活躍情況。

用戶質量對比

地推模式下的用戶質量并未達到預期，其退群率、領券率和核銷率等關鍵指標均低于線上拉新模式。

具體來看：

• 退群率：地推模式的退群率較高，表明用戶留存情況不佳。
• 領券率：地推模式的領券率較低，反映出用戶參與度不足。
• 核銷率：地推模式的核銷率同樣低于線上模式，說明用戶轉化效率較低。

這表明，盡管地推模式在用戶數量上可能有優勢，但從用戶活躍度和轉化效率來看，線上拉新模式的用戶質量更高。

線上線下模式分析

同期群分析通過量化行為指標，分析不同群體在特定時間段內的行為變化，幫助我們衡量用戶在社群中的活躍情況。

通過同期群分析，我們發現：

• 首日活躍率：地推模式為57%，線上模式為72%。
• 次日及后續日數：線上模式的活躍率下降較為緩慢，維持在14%左右；而地推模式的活躍率下降較快，最終維持在6%左右。

這進一步證實了線上拉新模式在用戶活躍度方面的優勢。

03 數據分析模型及方法

給大家介紹3種非常實用的數據分析模型：

1. 帕累托分析模型案例

帕累托分析模型基于帕累托原則（80/20法則），通過識別和聚焦于最重要的20%因素來優化資源和提升效率。

舉個例子，假設我們是一家電子商務公司，想要分析造成訂單延遲的原因，并使用帕累托分析模型確定最主要的問題因素。

根據帕累托圖，我們發現物流問題和系統故障占據了主要的比例，合計占據了約80%的訂單延遲原因。因此，我們可以將重點放在解決這兩個問題上，以最大程度地縮短訂單的延遲時間。

在使用帕累托分析模型時，需要注意以下幾點：

• 1. 數據質量：模型的分析結果取決于數據的準確性和完整性，因此需要確保數據來源可信。
• 2. 原因分類：對問題原因進行準確的分類是關鍵，避免將不同類型的原因混淆在一起造成分析失真。
• 3. 統計偏差：有時候某些原因可能被忽視或者過度估計，需要進行合理的統計校正，以確保結果的可靠性。

2. 波士頓矩陣模型案例

波士頓矩陣模型是一種經典的產品組合分析工具，用于評估企業產品組合中各個產品的市場增長率和市場份額。

舉個例子，假設我們是一家消費電子公司，擁有多款產品，現在我們來模擬數據并應用波士頓矩陣模型進行分析。

通過這張圖，我們可以將各產品定位到波士頓矩陣的不同象限中。

比如：產品A定位為明星產品，產品B為問題產品， 產品C為現金牛，產品D為瘦狗產品。根據不同定位，我們可以制定相應的戰略，比如加大對產品B的市場投入以提升其市場份額，優化產品C的成本結構以提高利潤率等。

數據分析模型和方法有很多，在工作中可以根據實際需要靈活選擇。

3. 漏斗模型

漏斗模型是用戶行為分析中最重要的模型之一，用于跟蹤用戶在完成特定目標過程中的流失情況。

其核心步驟包括：

• 明確核心行為：如完成購買、注冊賬號等。
• 分解關鍵步驟：如商品瀏覽、加入購物車、進入支付頁面等。
• 收集數據：統計每個步驟的用戶數量及完成率，計算轉化率。
• 提出優化建議：通過優化用戶體驗、簡化操作流程等方式，提高轉化率。
• 往期有很多關于漏斗模型的文章，戳鏈接開始學習

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