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    根据中国电子商务中心提供的公开数据:

    • 商家获得新用户的成本是维护老用户的5~10倍

    • 一个满意的用户会带来8笔潜在生意,不满意的用户可能会影响25个人的购买意愿

    • 根据京东对大量商家对复购率和收益的分析结果显示

    • 购买一次 用户占比:93% 收入占比83%

    • 购买两次 用户占比:5.5% 收入占比11%

    • 购买三次 用户占比:1% 收入占比3%

    • 三次以上 用户占比:0.5% 收入占比3%

    这些数据表明,互联网公司要维持业绩的增长,新用户要抓,更要关注老用户的存留和复购,上一篇讲了存留相关的分析,本篇单独介绍下复购相关的分析。

    复购率衍生与传统用户关系管理CRM中的用户价值模型(RFM模型)中的F(frequency),意思为最近一段时间购买次数,用于说明用户的忠诚度,反向则说明商品或服务的用户黏性。

    复购率可以分为“用户复购率”和“订单复购率”,此外,“用户回购率”意义与复购率相似,也在此范围内。

    • 用户复购率=单位时间内:购买两次及以上的用户数/有购买行为的总用户数

    • 订单复购率=单位时间内:第二次及以上购买的订单个数/总订单数

    • 用户回购率=单位时间内:有购买行为的老用户数/有购买行为的总用户数

    分析目标

    通过对转化率的监控分析,发现问题、细化原因,为运营策略调整提供支持,辅助达到稳定、提高转化率的效果。

    分析角度

    1. 综合指标展示,分析用户黏性,辅助发现复购率问题,制定运营策略。

    2. 横向维度(商品、用户、渠道)对比分析,细化复购率,辅助问题定位。

    分析方法

    1.综合指标展示,分析用户黏性,辅助发现复购率率问题,制定运营策略

    放下问题不谈,公司应该对复购率有一个常规的图表进行监控,通过该表来展示公司复购率的健康度。

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    上图中将用户复购率、订单复购率、用户回购率统一放在一个图中进行展示,下面表格为明细表,将用户、订单进行更明细的分类。

    将这三条曲线与用户总数叠加在一起可以看出用户黏性的健康度,最佳的情况是三条曲线都不随着用户数量的变化而变化,普遍保持着上升的趋势。尤其用户回购比率是一定要逐步上升的,因为随着公司的发展,为公司长期创造价值的用户一定是这些老用户。

    上图是对复购率进行一个整体性的展示,可以根据不同情况将周期调整为季度等。通过对复购率整体性的展示,方便定义公司复购率的健康度,及时发现复购率异常后,再进行进一步的分析。

    2.横向维度(商品、用户、渠道)对比分析,细化复购率,辅助问题定位

    将复购率继续拆解,可以分成会员复购率、新用户复购率。会员复购率低,是会员运营的不够好;新用户复购率低,是新用户运营的问题。通过这样的对比,可以实施有针对性的营销策落。

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    上图所示,新用户由于对平台或应用的忠诚度不如老客户高,所以其复购率与老用户的复购率之间有一定差距,但差距也应该是相对稳定的。当然,对于公司的运营来说,也是应该尽量提高新用户的复购率,例如可以通过进行更精准的拉新,对新用户的复购优惠政策等等。

    通过多维度的对比分析,可以将复购率进一步细化,例如根据下图中各渠道的转化率对比,也可以看出微信端、手机qq端的复购率是最高的,可以看出社群运营对于提高复购率也是一个重要的手段。

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    关于商品与转化率的关系,可以做一个商品的对比趋势图,也可以从商品的角度出发,看一个商品的综合价值,可以用一个散点图或者气泡图(气泡大小表示利润等)来查看商品价值。这种对对于商品较多的电商类公司比较合适。(从商品的角度来分析商品价值,还需要更多的维度来看,这里仅针对商品与复购率的关系。)

    0?wx_fmt=png上面针对几个常见的维度进行对比分析,对复购率进行进一步的拆分。为提高转化率提供一定的辅助作用。

    影响复购率的因素主要是:商品质量、服务质量、物流体验(效率、服务),对于部分o2o类公司可能只剩下服务。最根本的原因,就是用户在花钱消费了之后,感受好不好。体验好了才会产生复购,用户个体差异非常大,对体验的感受也是不同的,所以很多公司都非常重视建立会员体系,建立用户画像,施行精准营销。针对不同的用户,提供适合他的服务。

    前文中所做的分析,只是为复购数据提供一个可视化界面,为提升复购率提供数据参考价值。针对数据来制定精准的策略来提高复购率。

    具体提高复购率的手段也很多,常规的精准营销、老用户权益设置、用户互动活动等等。

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  • 如何进行产品运营数据分析

    千次阅读 2019-07-02 14:11:37
    做运营同样如此,运营人离不开数据,产品运营数据分析对于做好运营来说非常重要,根据海盗模型AARRR产品增长模型,可以将产品运营数据分析中的指标分为五大类:拉新指标、活跃指标、留存指标、转化指标、传播指标。...

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    产品运营
    拉新指标

    运营通过渠道投放让“用户”接触到产品,当“用户”觉得产品不错就会去下载它,打开产品发现里边的内容蛮适合自己,“用户”就会注册产品,最终成为产品真正的用户。

    (1)浏览量:俗称曝光量,指的是产品的推广信息在朋友圈、搜索引擎、应用商店等渠道渠道中被多少用户看到。与浏览量相对应的是点击量,它们俩的比例在业内有一个专业词汇CTR(CRT=点击量浏览量),很多广告平台会用CTR来评估广告质量;

    (2)下载量:指的是App的安装次数,是衡量拉新效果的结果指标;

    (3)新增用户:下载并不是意味着就是用户,如果某个“用户”只下载了并没有注册,那它就是一个无效的用户。对于用户的界定,每个产品是不一样的,大部分的产品是用户注册了App,就被定义为用户了;

    (4)获取成本;用户获取必然涉及成本,而这是运营新手最容易忽略的。目前常见的成本的计算方式有CPM(千次曝光成本)、CPC(单次点击成本)、CPA(单次获客成本)。

    活跃指标

    相比于下载量和用户量而言,在人口红利消失后,大家开始更关注实实在在的东西了–你到底有多少活跃用户。

    (1)活跃用户数:DAU指的是日活跃用户数量,指的是在24小时内活跃用户的总量;

    (2)活跃率:活跃用户数衡量的是产品的市场体量,活跃率看的则是产品的健康;

    (3)在线时长:不同产品类型的访问时长不同,社交肯定长于工具类产品,内容平台肯定长于金融理财等;

    (4)启动次数:它体现的是用户的使用频率,用户的日均启动次数越多,说明用户对产品的依赖性越高,活跃度也就越好。

    (5)页面浏览量:PV(PageView)是页面浏览量,UV(UniqueVisitor)是一定时间内访问网页的人数,用户在网页的一次访问请求可以看作一个PV,用户看了十个网页,则PV为10。

    留存指标

    如果说活跃数和活跃率是产品的市场大小和健康程度的话,那么用户留存衡量产品是否产品能够可持续发展,如果你是早期产品就更应该关注是留存指标了。

    (1)用户留存率:留存率=留存用户当初的总用户量;

    (2)用户流失率:流失率在一定程度能预测产品的发展,如果产品某阶段有用户10万,月流失率为20%,简单推测,5个月后产品将失去所有的用户。

    转化指标

    对运营而言,拉新和活跃、留存都只是手段,最终衡量你工作业绩的是你手上掌握了多少有价值的用户。

    (1)GMV:它是一个虚荣指标,只要用户下单,生成订单号,便可以算在GMV里,不管用户是否真的购买了,京东在双十一对外发布的战报是GMV;

    (2)成交额:成交金额指的是用户付款的实际流水,是用户购买后的消费金额;

    (3)销售收入:它指的是成交金额减去退款后剩余的金额;

    (4)付费用户量:在产品里边产生过交易行为的用户总量,同活跃用户一样,交易用户也可以区分为首单用户(第一次消费),忠诚消费用户(持续购买的用户),流失消费用户(流失后又回来的用户)等。

    (5)ARPU:ARPPU=总收入÷收费用户数

    (6)复购率:和新增用户一样,获得一个新付费用户的成本已经高于维护熟客的成本。复购率更多用在整体的重复购买次数统计:单位时间内,消费两次以上的用户数占购买总用户数。

    传播指标

    现在产品都会内嵌分享功能,对内容型平台或者依赖传播做增长的产品,对病毒式增长的衡量就会变的至关重要。

    (1)病毒K因子:K因子大于1时,每位用户能至少能带来一个新用户,用户量会像滚雪球般变大,最终达成自传播;

    (2)传播周期:传播周期指的是用户完成从传播到转化新用户所需要的时间,通常传播周期越短,意味着用户裂变传播的效果越好。

    在未来,想要做好产品运营数据分析,一定要多了解这相关的指标,只要这样,才能更深入的做出行业数据。

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  • 临床医疗运营数据分析

    千次阅读 2020-12-30 09:36:55
    临床医疗运营数据分析 *医疗数据分析㈠ 数据分析,可视化展示,我们需要分析什么?展示什么? 提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录临床医疗运营数据分析前言一、pandas是...

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    临床医疗运营数据分析 ㈠ 数据分析,可视化展示,我们需要分析什么?展示什么?

    前言

    俗话说得好,会干的不如会说的,会说的不如会总结的,会总结不如会做数据分析的。又到了一年一度的KPI业绩考核的关键时刻,作为一名在医疗IT摸爬滚打多年的仓库保管员,如何在医院精细化管理的大背景下为临床科室提供精准的数据分析,实现可视化展示,是我们迫切要解决的问题。今后的一段时间,我将以某临床科室为实例,本着解剖麻雀的精神,分别从医院的的管理、科室运营、医生关注三个不同的视角,全面解析临床科室一年的运营情况,逐步介绍医院信息系统的数据来源、数据结构,常用的数据查询语句,数据的清洗,数据的抽取,相关指标可视化展示等方面逐步和大家做一下交流。

    医疗数据分析㈠ 数据分析,可视化展示,我们需要分析什么?展示什么?

    毛主席教导我们,谁是我们的敌人,谁是我们的朋友,这个问题是革命的首要问题。同样要进行临床科室运营分析,我们要分析什么,这个问题是临床科室运营分析的首要问题。
    以下的场景你一定遇到过,医院管理部门要求从整体分析科室的运营情况,科室主任会说你整的那玩意不是我想要的,一线大夫说我只关心我今年做了多少台手术出了多少病人。会搞得你焦头烂额,仔细分析一下,从这段话中一线临床科室的数据分析可以从三个角度来进行,科室整体情况、每个治疗组情况、每个医生情况。医院管理者关心的是科室整体情况,科室主任关心的每个医疗组的具体情况,医生则只关心自身的情况。我们只要把握住这三个层次的需求,充实一下具体的内容,就基本上可以涵盖临床科室的业务需求。推而广之,麻雀虽小,五脏俱全,一个临床科室的数据分析需求放大整个医院的数据分析需求,扩大到一个地区就是整个地区的数据分析需求。下面我们就本着解剖的麻雀的精神从三个层次抽丝剥茧,一层层细化,梳理临床科室数据分析需求。
    一、管理层的需求
    管理者的需求往往以上帝的视角俯视众生,从整体性、大视角来考虑问题。临床科室作为医院最基础的部门,自然要接受医院各级婆婆的管理。医院在上级医疗管理部门也要上级婆婆的管理,医疗行业的最大的婆婆就是国家卫生健康委员会。国家卫健委制定的各种考核指标,全国上下大江南北都要贯彻执行。临床科室是整个医疗系统中的一个普通的细胞,理所当然也要接受各种指标的考核。通常来说管理者的需求重要有国家层面、省级层面、医院层面三个层面的需求。总结一下十几年来从国家级、省级、医院各种检查上报数据指标内容,大致可以分为重点病种分析、合理用药分析、抗菌药物分析、临床路径分析、医疗质量分析五大方面的内容。
    重点病种分析主要是国家针对多发常见病种的监测,合理用药主要包括从药品使用角度来分析用药情况,抗菌药物分析则是从抗菌药物分级管理的角度进行分析、临床路径分析是国家近些年为开展DRG支付准备工作的重要内容分析,医疗质量分析主要对科室日常的质量进行具体的分析。下面以思维导图的形式向大家展示
    在这里插入图片描述

    二、科室和个人的需求
    为了节省时间,我把个人需求和科室需求放到一起来讲。临床科室组织结构是由若干治疗组组成,治疗组是由职称较高的医师带领职称较低的医师。以我个人的工作经验,大致分为六大内容,具体的内容和考虑可视化展示内容如下图:

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