电商数据分析及用户需求量化
电商数据分析有哪些指标:
电商平台由信息流, 物流和资金流组成, 其最核心的大数据包括:数据处理, 数据分析和数据挖掘.参与到电商行业的从业者, 都需要掌握一定的数据分析能力, 越成熟的电商平台, 越注重大数据驱动企业的精细化运营.OLAP的指标体系是电商精细化运营的关键.
一般大致分为:总体运营指标, 网站流量指标, 销售转化指标, 客户价值指标, 商品及供应链指标, 营销活动指标, 风险控制指标, 市场竞争指标.
我将常用指标整理成了表格, 给大家做个参考, 目前还不太完善, 后期不断修改和完善, 大家可以提提意见, 综合大家的意见, 给大家更好更有帮助的文章.
量化用户需求模型-HEART
这里给大家介绍一个HEART模型, 仅做简单介绍. 它包括五个维度，即愉悦度(Happiness), 参与度(Engagement), 接受(Adoption）留存度(Retention), 任务完成度(Task success), 主要通过基于小样本量的用户体验研究和基于大数据的用户行为监控方法实现
愉悦度, 从四方面衡量，包括有用性（需求满足甚至超越）、易用性、视觉感受、向别人推荐的意愿
有用性: 需要定量研究, 这里暂时不做介绍
易用性: 包括三方面, 第一方面, 单单凭观察，用户就应知道；第二方面，易学, 第一次使用，很容易学习上手；第三方面，易用 , 使用起来很容易，很简单。
视觉感受: 视觉传达构成要素是文字、图形、色彩和布局, 一个好的视觉感受可以掩盖一些产品上的瑕疵
推荐意愿: 这里有个NPS净推荐值, 大家有兴趣可以研究下,
参与度: 指用户在一个产品或者服务中的参与深度。通常用一段统计时间内的访问频次、访问时长等指标综合评估, 比如监控有效活跃用户数, 不过定义活跃用户, 需要考虑有效性, 比如现在应用设置开机自启动, 那就不算是用户自己点击进去的, 每天启动2次以上, 或者 活跃一定时间长度的, 或者有主动操作行为的, 才算活跃用户
接收度: 监控特定时期内有多少新用户开始“真正”使用产品. 这里有时间的统计周期, 有使用,即用户的使用行为, 对核心使用行为进行监控对了解产品接收度很重要. 比如对付费产品, 对首次付费的用户进行监控就很重要,
留存度: 是监控特定时期内有多少新用户开始“真正”使用产品
任务完成度: 三个指标考核, 效果(任务完成率, 成功完成任务的用户数/尝试任务的用户总数) ; 效率(任务完成时间, 包括成功完成任务的时间, 从开始到放弃的时间, 用户花在一个任务上的总持续时间); 错误(发生错误的次数, 包括尝试任务产生的过失, 疏忽等, 一般很少超过20次的)
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