以数据分析为导向的运营体系搭建+LTV

目录

一.市场体系数据化

1.销量波动与趋势分析（使用线性回归预测未来业绩趋势）

2.日/周/月销量权重对比（销量波动周趋势分析指标-周权重指数）

3.市场占有率计算

二.运营体系数据化

   1.关键词优化

2.转化率分析+用户访问深度分析

三.用户生命周期及精细化运营

1.构建用户生命周期的目的

2.怎样去构建用户生命周期模型

1.根据业务逻辑筛选关键指标

2.计算用户生命周期长度（LT)

3 用关键指标来定义用户生命周期中的各个阶段

3.1生命周期判断

3.2.各阶段运营目标

3. 3用户生命周期落地

一.市场体系数据化

1.销量波动与趋势分析（使用线性回归预测未来业绩趋势）

2.日/周/月销量权重对比（销量波动周趋势分析指标-周权重指数）

3.市场占有率计算

        计算不同地区人口占总人口的比例A

        计算不同地区订单占总订单的比例B

        通过比例A与B 的数值大小判断不同地区的未来运营策略

二.运营体系数据化

   1.关键词优化

       从需求角度优化：用户搜索什么词就用什么词

                        类目词与产品词来源：类目排名信息，标题信息

                        核心形容词来源：搜索框下拉栏，用户评论关键词汇总

                          广义相关属性词来源

       从竞争角度优化：竞争对手（大卖）有什么词就用什么词

                       匹配度（曝光页产品与自身产品的匹配程度）

                        垂直度（曝光页搜索结果数量）

                        竞争度（曝光页拥有高评论的商品数量）

2.转化率分析+用户访问深度分析

访问深度系数=PV/UV

1.访问深度系数下降，转化率下降：重点优化评价/链接图文内容

2.访问深度系数上升，转化率 下降：重点优化库存，提升当日达比率

3.访问深度系数下降，转化率上升：可以考虑添加“变体"来获得更大销量

4.访问深度系数上升，转化率上升：链接属于健康状态，继续维持

三.用户生命周期及精细化运营

1.构建用户生命周期的目的

目的：提高利润

利润=总金额-总成本=用户量*平均用户生命周期价值-总成本

                                =用户量*平均用户生命周期长度*每用户月均消费（ARPU)-总成本

在总成本保持不变的前提下，为了提高利润，需要提升三个目标：

1.增加用户数

2.延长生命周期

3.提高月均消费（ARPU)

2.怎样去构建用户生命周期模型

1.根据业务逻辑筛选关键指标

若关键行为是用户的购买行为，关键指标是转化率和留存率

2.计算用户生命周期长度（LT)

平均用户生命周期=用户总留存时间/总用户数=（第一天留存用户数*1天+第二天留存用户数*1天+............第n天留存用户数*1天）/总用户数=第一天留存率+第二天留存率+....第n天留存率

x轴为天数，y轴为留存率。用户生命周期=留存曲线下方扫过的面积

3 用关键指标来定义用户生命周期中的各个阶段

3.1生命周期判断

当一个商品属于引入期的时候，排名数值特点是排名低，波动大，排名不属于上升趋势

当一个商品属于成熟期的时候，其排名数值特点是排名保持高位、波动较低、排名趋势稳定

当一个listing属于衰退期的时候，其排名数值特点是排名由高到低、波动适中、排名属于下降趋势

3.2.各阶段运营目标

3. 3用户生命周期落地