如何搭建DMP分析体系?看这篇文章就够了

莫然
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2020-10-1215:12:49 评论 18

DMP有三大核心业务模块:标签、人群、分析。我将从以下3个部分进行阐述:分析模块的作用、构建分析体系、分析应用与呈现

一、分析模块的作用

我们通过“人群”模块可以精准定位到用户群,业务方可以对人群进行画像分析、活动精准触达和对外输出变现,而这三块最终都以“人群”全面分析得出达成一致的业务结论而结束。

所以,从产品完整性角度来说,分析模块是系统闭环的关键。

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(图1:人群模块3大应用场景)

而从业务价值来说,分析的作用主要分为以下两块:

1、检验活动效果

日常运营过程中,业务方会通过DMP系统进行精准圈人做活动,如果活动结果无法高效清晰地展示信息,系统业务价值则大打折扣。

所以,我们需要搭建完整的数据指标体系来衡量工作成果。比如:活动KPI达成率、人群目标符合程度等。

同时,业务方也可以通过分析模块发现问题,以便快速调整运营策略。

2、挖掘增长价值

除了帮助快速发现问题,我们也希望能预测未来,挖掘出更多价值。

当我们采集下所有用户在任何时间、任何地点,发生的任何行为数据,然后进行数据处理(清洗、抽取和整合等),最后利用算法和模型进行预测分析。

那么,具体用户个人未来行为轨迹将大概率能够被预测到,既而驱动业务增长。

二、如何构建分析体系

从新零售人,货,场角度出发,DMP的核心是对“人”进行分析,而“货”和“场”都需要围绕人发生的行为分析。

构建分析体系本质思维是“拆解”再“整合”。即通过拆解业务场景获取需要采集的数据,再基于采集的数据给用户赋予标签,最后基于业务场景搭建供各个业务方查看的分析维度。

3、搭建数据指标体系

基于采集好的数据和标签,结合业务目标及达成情况构建数据指标体系,并按照类型划分维度。

我根据所在的新零售行业,举例以下常用分析维度,需要根据实际公司性质和业务场景进行调整。

(1)用户画像分析

基础事实信息和预测信息的集合,无活动时间概念。可用于对人群进行精细化洞察分析,通常用于帮助业务做决策,也是个性化推荐的前端应用。

e.g1. 人群性别/年龄/地域/人生阶段/兴趣爱好分布,使用手机型号分布

e.g2. 用户生命周期分布,新客来源渠道分布(新零售新客定义通常以首次购买为准)

e.g3. 品类/品牌/商品偏好top分布,偏好渠道分布

(2)整体分析

通常为KPI相关指标。

e.g. 人群活动期间的ROI=增加销售额/增加活动投入、销售额、订单数、客单价、引入新客数、关注公众号人数等

(3)行为分析

根据事件和事件对象的不同,主要区分以下4类分析:

1)人群BY品类/门店/品牌/商品购买分析。e.g. 人群在活动期间购买topx品类、购买topy品牌、购买topz商品、购买topw门店/省/市/大区、购买渠道,可支持按照销售额、订单数、购买人数、ROI排序。

2)人群BY品类/门店/品牌/商品的非购买行为分析。e.g.人群在活动期间加购/点击/分享/评论topx品类、topy品牌、topz商品、topw门店/省/市/大区、可支持按照商品金额额、互动人数/次数排序

3)人群BY关键词的搜索行为分析。e.g.人群在活动期间搜索人数、搜索次数、归因成交订单数、归因成交金额,关于归因的解释可以查看part3部分

4)人群社交互动行为。e.g.人群在活动期间公众号回复关键词人/次数、关注公众号人数、关注来源分布等

(4)优惠券分析

人群BY优惠券领取使用分析。

e.g. 人群在活动期间关于指定优惠券的领取张数、使用张数、引入销售金额、引入购买订单数、引入购买商品数、ROI、券使用品类/品牌/商品/门店分布,可支持按照领取张数、使用张数排序。

(5)用户增长分析

人群属性活动前后变化,一般跟用户运营KPI强相关。

e.g. 人群活动期间引入的新客数、引入关注公众号人数、引入的高级会员数、流失用户召回数、沉默用户唤醒数,用户生命周期前后分布等

(6)积分分析

人群活动期间BY积分获得/兑换分析。

e.g. 人群活动期间获取积分数、兑换积分数、积分兑换奖品分布,可支持按照兑换次数、兑换人数排序

三、分析的呈现与应用#

基于part2部分,已经完成了分析模块的基础搭建。

由于B端产品,主要目的是为了提效降本。所以,如何基于业务场景灵活清晰呈现给业务方成为DMP分析模块不可或缺的一部分。

1、模型分析

1)漏斗分析

指定多个事件和指标组成漏斗节点,查看整体漏斗人群转化以及围绕漏斗路径节点下的人群分析

e.g1.以曝光-点击-加购-下单-购买为节点,可按照人数/次数呈现漏斗转化,并支持查看漏斗节点人群part2的表现情况

e.g2.以领券-用券为节点,可按照人数/张数呈现漏斗转化,并支持查看节点人群part2的表现情况

2)归因模型分析

指定发生非直接购买事件人群为对象,将其发生的购买成交归因成该事件成交

e.g. 搜索行为本身不能带来成交,但通过程序赋予搜索过指定关键词,且在其响应搜索结果页发生过加车行为的人群24h内成交即算搜索该关键词带来的成交。同样的形式可用于广告位成交归因分析。

3)交叉对比分析

指定1个人群在不同时间段指定指标对比分析,或者多个人群在同一个时间段指定指标对比分析。

某个人群在不同时间段指定指标对比分析。e.g1. 分析母婴人群在618和双11期间,用户画像具体差异。

设定某个人群指定指标KPI值,查看活动期间的完成度。e.g2.设定人群618期间的ROI为1.3,活动结束后ROI为1.2,则KPI完成度92.3%。

多个人群在同一个时间段指定指标对比分析。e.g3. 将新客分成3组人群分别进行灌券、短信触达和不做任何动作,对比3组人群7日内购买转化

2、数据可视化

为了让业务快速发现问题,可支持通过自定义指标搭建可视化报表,打造业务团队自主自助分析。

数据可视化呈现形式,典型的有:表格、折线图、柱状图、环形图、饼图、漏斗图等。

而新零售分析场景较为复杂,通常需要多种图组合分析,并实现图形之间的交互联动。

e.g1. 分析人群A线下门店购买路径转化。如下图所示,通过左侧漏斗转化可知道人群人数在“店外-店内-购买-高净值”节点转化情况,选择指定节点,如“店内人数”,在右侧可呈现该节点人群画像分布

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(图3:数据分析可视化案例)

四、写在最后

本篇文章是基于新零售行业,整理关于【DMP系统之分析体系】搭建的思考,希望能给同行路上的你些许帮助与启发。

愿你我在产品汪道路上,做些真正有意义和价值的事情。

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