十二大模型分布分析模型深度解析:掌握数据的特征脉搏

作为分析师的你清楚如何快速获取下面的数据表现么?

·用户活跃时段分析:不了解用户何时最活跃,导致产品更新和营销活动效果不佳?

·市场区域潜力挖掘:市场推广无的放矢,资源浪费严重?

·客户需求细分:不清楚不同用户的需求差异,营销效果大打折扣?

·运营策略优化:用户流失严重,运营效率低下?

在数字化时代,数据不仅是企业决策的基石,更是理解用户行为、优化产品与服务的关键。分布分析作为一种强大的数据分析方法,能够帮助我们深入了解数据的分布情况,从而揭示出用户行为背后的模式和趋势。本文将探讨分布分析在理解用户行为中的应用,并通过实际案例展示其效果。

01

分布分析的定义与重要性

分布分析是指对数据集中各个变量的取值分布情况进行分析,以揭示数据的分布特征、规律及趋势。在数据分析中,分布分析具有极其重要的地位,它能够帮助我们:

1.了解数据的整体分布情况,判断数据是否满足特定分布(如正态分布、偏态分布等);

2.发现数据中的异常值或极端值,从而进行针对性的处理;

3.揭示用户行为的模式和趋势,为产品优化和营销策略提供有力支持。

02

分布分析的应用场景

用户地域分布

用户地域分布反映了产品的市场覆盖情况和用户的地域偏好。通过分析用户的地域分布,可以了解产品在哪些地区更受欢迎,从而制定针对性的营销策略。同时,还可以结合地域文化、经济等因素,深入挖掘用户的地域需求,为产品优化提供有力支持。

用户消费行为分布

用户消费行为分布包括用户的购买频率、购买金额、购买品类等方面的分布情况。通过分析用户的消费行为分布,可以了解用户的消费习惯和购买偏好,为产品推荐、促销活动等营销策略提供有力支持。同时,还可以结合用户画像和购买历史等数据,实现精准营销和个性化推荐。

03

案例:电商用户购买行为分析

某电商平台希望了解用户的购买行为分布情况,以便优化商品推荐和促销策略。通过对用户购买行为数据进行分布分析,得到以下结果:

用户购买频率分布分析:

「下单商品的数据指标」可以通过分布分析直观的看到最大值、最小值、平均数、中位数、25分位数、75分位数,从而我们可以直观地在图表上看到用户的购买频次分布,针对低频购买用户,可以通过优惠券、限时折扣等方式刺激其购买欲望;针对高频购买用户,可以推出会员制度、积分兑换等福利政策,提高用户粘性和忠诚度。

订单次数分布:大部分用户的订单次数集中在较低区间,尤其是[0,1]和(1,2]区间,这两个区间的用户量占比分别为22.64%和15.09%。这可能意味着存在大量低频用户或新注册用户。

高价值用户:尽管低频用户占比较大,但仍有部分用户表现出高活跃度,例如在(10,674]区间内的用户,尽管占比只有7.57%,但他们生成了高达674次订单,展示了极高的消费能力。

用户群体差异:通过维度拆解和用户对比,可以发现不同用户群体在订单次数上存在的显著差异。这有助于进一步细分市场,为不同用户群体提供定制化的营销策略。

市场策略优化:根据订单次数的平均数(4.243次)和中位数(3次),可以分析出大部分用户的订单行为模式,从而调整市场策略,如增加促销活动、优化用户体验等,以提升整体的用户活跃度和订单量。

用户购买金额分布:

用户购买金额呈现正态分布特征,大部分用户购买金额集中在一定范围内。针对购买金额较低的用户,可以推荐性价比高的商品;针对购买金额较高的用户,可以推荐高端商品或提供定制化服务。

订单金额分布:从数据中可以看出,订单的实付金额总和主要分布在较低的区间内,尤其是[44,143]区间,用户量占比高达37.73%。这表明大部分用户的订单金额相对较低,需要进行策略调整以吸引更多高价值订单。

高价值用户:虽然大部分用户的订单金额较低,但仍有部分用户(约占3.79%)的订单金额在(1028,38569]区间内,显示出极高的消费能力。识别并服务好这部分用户,对于提升整体营收具有重要意义。

用户购买城市分布:

我们还可以自定义添加维度对比,如添加城市维度去分析不同城市的用户购买金额分布,从而了解不同城市的市场占有情况和消费能力,对我们后续的运营和市场策略做出指导性建议。

用户分布与城市特点:

深圳、上海、东莞、福州、鹰潭、合肥、郑州和齐齐哈尔在用户数量上占据显著位置,这可能意味着这些城市是商品的主要消费市场。

深圳、上海和东莞不仅在用户数量上领先,其实付金额总和也较高,显示出这些城市的用户具有较强的购买力。

广州和佛山虽然也有用户分布,但与其他主要城市相比,其占比和实付金额相对较低。

市场策略建议:

对于深圳、上海和东莞等高价值用户和主要消费市场,可以加大营销推广力度,提供更多定制化和个性化的服务,以提升用户粘性和忠诚度。

针对广州、佛山等具有一定用户基础但消费力较低的城市,可以开展促销活动或提供优惠券等激励措施,吸引更多用户购买商品。

对于其他用户数量较少但具有特定消费特点的城市,可以进行深入研究,了解用户需求和市场潜力,制定有针对性的市场策略。

一键分群

当然,不同的分布特征人群,也是可以像事件分析一样,通过「一键分群」的便捷功能直接把对应的人群包创建出来,方便我们做更多的人群用户细查和分析。

在数字化时代背景下,企业必须依靠数据来指导战略和运营决策。GrowingIO的分布分析是一种强大的数据分析工具,它通过对数据集进行细致分析,揭示出变量值的分布规律和特征。这对于理解用户行为、优化产品和服务至关重要。

在实际应用中,我们可以结合具体业务场景和数据特点,灵活运用分布分析方法,深入挖掘数据背后的用户行为模式和趋势,为企业的发展提供有力支持。

创立于2015年,GrowingIO是国内领先的一站式数据增长引擎方案服务商,属StartDT奇点云集团旗下品牌。以数据智能分析为核心,GrowingIO通过构建客户数据平台,打造增长营销闭环,帮助企业提升数据驱动能力,赋能商业决策、实现业务增长。

GrowingIO专注于零售、电商、保险、酒旅航司、教育、内容社区等行业,成立以来,累计服务超过1500家企业级客户,获得LVMH集团、百事、达能、老佛爷百货、戴尔、lululemon、美素佳儿、宜家、乐高、美的、海尔、安踏、汉光百货、中原地产、上汽集团、广汽蔚来、理想汽车、招商仁和人寿、飞鹤、红星美凯龙、东方航空、滴滴、新东方、喜茶、每日优鲜、奈雪的茶、永辉超市等客户的青睐。

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