作者:FineBI
发布时间:2023.12.18
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快手数据分析可以了解用户流失的原因和趋势,从而采取相应的措施来留住用户和增加用户粘性。随着移动互联网的普及,竞争激烈,用户需求不断变化,用户流失已成为一个普遍存在的问题。通过对快手数据分析,可以深入了解用户的需求和偏好,以及用户使用快手时面临的问题,从而定位问题并加以解决,提高用户满意度和忠诚度,进而增加平台的用户量和用户黏性,促进快手的长期健康发展。
为什么要做快手用户流失数据分析,主要有以下几个原因:
快手是中国领先的短视频平台,拥有庞大的用户群体和活跃的内容创作者。然而,作为直播电商平台必然会面临着用户流失的问题,这对于其业务发展和竞争力来说是一个重要的挑战。
用户流失对于快手来说意味着失去了潜在的广告收入和用户粘性,同时也会影响品牌形象和市场份额。因此,快手数据分析并提出相应的解决方案,对于保持竞争优势和可持续发展至关重要。
本案例将通过分析用户流失的原因、流失用户的特征以及可能的解决方案,帮助快手深入了解用户流失的背后原因,并提供有效的业务策略。通过对用户流失数据的深度分析,快手可以识别出关键的问题点,并采取针对性的措施来提高用户留存率和用户满意度。
运营部门只能观察到用户流失增多这一现象,却不知道为什么会引起这个原因。而面对庞大的用户数据运营部门不知道从何着手分析,因此本案例将进行快手数据分析。
由于所有的用户可分为流失用户与未流失用户,因此在做分析时将两类用户分开,并主要分成了三大分析方向,一是对已流失客户的用户画像进行分析,从而识别已流失用户的特征,并进行相应措施的调整;二是对已流失用户与未流失用户进行多维度指标的对比,找到已流失用户与未流失用户的区别所在,从而识别在未流失用户中可能成为已流失用户的人群;三是从增加订单量的角度出发,从增加老用户订单与新用户订单的方面去制定指标。
主要的数据分析模型是多维分析,即从多个维度观察指标。另外参考RFM模型“自创”了RFA模型,其中该模型的“R”、“F”与RFM模型中的“R”、“F”具有相同的含义。
这部分重要指标包含已流失用户各维度下的人数分布,以及各维度的流失率。
这部分重要指标包括已流失用户与未流失用户的差评占比、已流失用户与未流失用户的满意度评分占比。
在已流失的用户中,给差评的人数占比约为52%,远高于未流失用户中给差评的人数占比23%。由此可知,差评是极有可能驱动用户流失的因素。
在满意度评分上,有三个现象值得引起直播电商运营部门的关注。
这里对用户的平台使用时长的分布进行了数据的分析,结果如下图所示。
因此,直播电商运营部分应当把使用该直播电商平台未超过3个月的用户纳入“新用户”的范畴,对他们进行精细化运营,要及时、快速地解决该类用户提出的诉求、建议等。
这里根据用户的平台使用时长的分布进行了数据的分析,结果如下图所示。其中,对已流失用户和未流失用户的使用时长做了对比。其中对已流失用户中最近一次购物的差评占比数进行了统计。将用户分为已流失用户与未流失用户,并对其优惠金额人数占比以及优惠订单占比做出统计。
大多数已流失客户并不是在平台上很久没有发生购买行为。
大部分用户在10多天内购买过产品,但是这部分用户中给差评的人数占比都较高,这说明用户流失的原因可能在于用户的“不愉快购物体验”。
未流失用户与已流失用户的订单优惠券使用结构并无显著差异,二者群体的订单优惠券使用占比集中在0.4-0.6、0.8-1之间。但是,在订单平均优惠金额为140-209、210-279、280-350的区间内,未流失的用户人数占比都超过已流失用户的人数占比。总体上说,已流失用户享受到的订单优惠力度稍弱于未流失用户享受到的订单优惠力度。
将用户分成新用户与老用户,并分别对这两类用户所喜爱的产品的分布进行统计。
参考RFM模型,自定义RFA模型,其三个重要的指标是最近一次消费(R)、
最近一段时间的消费频次(F)、用户订单年增长率(A)。
而根据这三个指标,所有的用户被划分为4大类用户。分别是重要价值用户、重要发展用户、一般发展用户、一般保持用户。
在本文中,我们对快手数据分析进行了深入探讨。通过深入了解用户行为、内容趋势和平台发展,我们可以看到快手作为一家领先的短视频平台在市场上取得了卓越的成绩。快手的用户规模不断扩大,内容生态日益丰富,广告营收也稳步增长。
总之,通过本文的分析和讨论,我们可以得出结论:快手作为一家领先的短视频平台,在用户规模、内容创作和商业模式方面都取得了显著进展。同时,快手也需要继续加强技术创新和用户体验,以保持其竞争优势并实现可持续发展。
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