用戶畫像資料庫

『壹』 數據分析師日常都分析哪些數據

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

『貳』 新零售到底是什麼意思，新零售的模式又該怎麼做

其實「新零售」這個概念已經不「新」了。

新零售的概念最初是2016年開始，傳統電商的紅利逐漸萎縮，進入瓶頸期，而線下銷售優勢猶存，且仍然不可代替。因此，新零售是零售行業通過渠道拓展的方式來推進消費者購物體驗的升級的一個嘗試。自此以後，線上和線下開始了「夢幻聯動」。

而2022年又是一個轉折，消費者們的消費趨勢大幅下降，眾多零售企業開始進行數字化升級，為的是提升自身的抗風險能力，這就離不開一個具體的搭建完整數字化體系的方案。接下來我們將從以下幾點做一個體系搭建的分享，希望對題主有幫助：

• 數據經營

零售行業最重要的資源是穩定的消費者，由於產品特性和需求的周期性，如何引導消費者復購、做好流量運營成為了一個重要課題。可以通過線上多觸點連接、打通和整合割裂分散的粉絲、會員、用戶和訂單數據，並圍繞業務洞察、業務決策、執行監控環節，建立符合零售行業特點和企業體量匹配的會員指標體系、沉澱用戶畫像資料庫，有效提升零售行業會員運營效率。

關於選址，數說故事總結了以下五個步驟，助力門店以最低成本實現最優業績商業布局：

S1-篩選潛力城市：城市開店空間模型計算出全國各個城市的開店潛力，從中挑選出排名靠前的潛力城市；

S2-挑選目標城市：從潛力城市中挑選出要進駐的目標城市；

S3-選擇行政區：在目標城市中查看各行政區的情況，選出潛力相對較大的區域；

S4-尋找目標柵格：在該行政區內找出最具潛力的柵格確定開店的點位；

S5-助力門店選品：根據目標點位周圍門店產品銷量排行確定門店，通過數說睿見選品模型推薦門店選擇適合的產品，贏得更多消費者關注，提升銷量。

除了選址，找到目標客戶的定位也非常重要，根據門店的性質，是社區店、街鋪店、購物中心店還是寫字樓的駐扎商鋪，不同性質的店鋪需要關注的人群就有所不同。例如社區店更多關注這個區域內的小區數量和居住人口情況；臨街鋪或者購物中心店，更多關注該區域范圍內的客流，以及周邊是否存在聚客點（比如地鐵站、公交站等）；同樣如果門店開設在寫字樓，品牌更多關注點位周邊的工作人群情況。

本回答作者：數說故事

『叄』 聯通大數據精準營銷是什麼

聯通大數據積累了豐富的數據能力、平台能力、產品交付能力和行業解決方案能力，累計服務17個行業。聯通大數據在精準營銷、數達營銷和數言輿情標准產品的基礎上形成了針對各個行業的解決方案。

今天我們就來講解一下，聯通大數據精準營銷，究竟厲害在哪？

一、用戶畫像

用戶畫像是聯通大數據根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。

具體包含以下幾個維度：

當我們採集和分析用戶畫像時，可以實現精準營銷，這是最直接和最有價值的應用。

廣告主可以通過用戶標簽來發布廣告給所要觸達的用戶。

這裡面又可以通過搜索廣告、展示社交廣告、移動廣告等多渠道的營銷策略，營銷分析，營銷優化以及後端CRM/供應鏈系統打通的一站式營銷優化，全面提升ROI。

三、技術工具

運營商大數據具備全面性、多維性、中立性、完整性是其它企業很難比擬的，而且通過這些不同維度數據的交叉關聯，可以創造更多的新數據和新價值 。

（01）身份-運營商不僅客戶信息覆蓋完整，還可以基於實際行為進行驗證，通過身份信息，快速判定用戶的信用程度。

（02）上網-基於用戶訪問什麼網址、下載什麼應用、訪問什麼內容等，得到上網喜好。

（03）位置-運營商的通過位置信息，可以掌握用戶出行特徵，給用戶帶來生活的極大便利。

（04）社交-基於通信交往圈的大小、主被叫、時間序列、得到用戶的社交特徵。

（05）支出-運營商有客戶最為詳實的消費賬單、比如流量費、簡訊費、語音費、新業務費等，能反映用戶的一些特徵。

（06）通信-通過用戶的通信使用情況，比如本地、漫遊、長途、了解用戶通話行為特徵。

（07）終端-識別記錄手機終端型號，了解用戶手機使用特徵、發展趨勢、用戶換機周期等。

（08）時序-通過用戶上網、位置、通話等行為按照時間排列，了解更多規律提供更多服務。