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文檔簡介

周次課次課時課題人的數據分析課型理論授課班級備課人授課人教學目標知識了解用戶人口特征分析了解用戶活躍度分析了解用戶價值分析了解繪制用戶畫像技能掌握新零售對客戶數據的挖掘和應用掌握商品數據和銷售數據分析情感學習新零售數據化內容，培養創新高效的工作精神教學重點與難點重點了解用戶人口特征分析了解用戶活躍度分析了解用戶價值分析了解繪制用戶畫像掌握新零售對客戶數據的挖掘和應用掌握商品數據和銷售數據分析難點掌握新零售對客戶數據的挖掘和應用掌握商品數據和銷售數據分析媒體教具多媒體教學過程修改欄教學內容師生活動（一）任務導入：探究美團的用戶畫像教師提問：請和同學討論一下，美團的用戶畫像有什么特點？（二）新課講授教師講解：用戶人口特征分析以某男士西裝品牌新零售門店為例，該店統計了2024年1月31日至2月5日1個星期的用戶數據。男性用戶占比76.67%，女性用戶占比23.33%，在年齡分布中年齡段主要集中在30-39歲，說明該男士西裝品牌店的主要客戶是中青年男性，門店可以據此對銷售產品以及門店裝修等環節進行針對性的改進。（二）用戶活躍度分析1、新增用戶分析以某新零售企業的用戶相關數據為例，其日新增用戶為2921人，新用戶打開店鋪網頁的占比為35.88%，但是他的新增日留存率為7.35%，從時間上看處于下降的趨勢，這提醒企業對流失的客戶應當采取相應的挽留措施。2、活躍用戶數分析從該企業門店每隔兩日的活躍用戶情況可以看出在2月14到2月22日，企業的用戶活躍度都是高于平均值的，之后就整體處于低值水平。門店在2月14到2月22日之間舉行了門店促銷活動，起到了活躍用戶的作用，但是活動結束之后用戶的活躍度就降低，這說明門店對于客戶的轉化和挽留機制還有待改進。（三）用戶價值分析1、轉化率分析轉化率是完成一項操作的用戶所占的百分比，在新零售領域表示為在一定期限內，企業對線上或線下產品進行推廣，成功完成轉化行為的次數占總瀏覽次數的百分比。作為產品運營的主要數據指標，轉化率越高，成本就會越低。2、RFM模型分析（1）RFM模型的含義RFM模型是3個指標的縮寫，分別是最近一次消費時間間隔（Recency）、消費頻率（Frequency）、消費金額（Monetary）。（2）RFM分析思路例如一家服裝新零售門店想識別出哪些是擁有高消費能力以及對品牌信賴度高的重要價值用戶，哪些是消費能力較強但是依賴度不強的重要發展用戶，以及正處于成長階段的一般價值用戶，以此對不同類別的客戶進行差異化的營銷推廣服務。（四）繪制用戶畫像傳統的用戶畫像，主要是由產品設計、運營人員和從用戶群體中抽象出來的典型用戶。通過用戶調研、調查問卷、用戶訪談等形式了解到用戶的共性與差異，簡單地設置幾種不同用戶類型。（三）課堂小結1、用戶人口特征分析2、用戶活躍度分析3、用戶價值分析4、繪制用戶畫像（四）布置作業查閱資料，新零售用戶畫像的創建方式還有哪些？教師提問教師講解教師講解教師講解教

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