1.1.3　数据分析在各个行业的应用

数据分析在各行各业的应用已经很广泛，不同的业务场景对应不同的分析方法，以下简单介绍几个行业数据分析的典型应用。

1. 电子商务行业

电子商务行业发展迅速，竞争激烈，当流量红利渐渐消失，产品一夜成为爆款的奇迹往往难以持续。企业唯有精准营销、精准拉新，不断匹配商品与用户，提升用户体验与客户服务，才能守住存量客户，从而最大程度地保证收益的可持续增长。日常遇到的业务挑战主要有渠道拉新、付费转化、用户留存等。电子商务行业用户行为流程如图1.2所示。

图1.2

通过数据分析，可以得到的主要好处如下。

■ 识别优质拉新渠道：通过分析不同渠道用户浏览或购买商品的数据，结合留存分析，了解从不同渠道转化的用户的留存情况，以此倒推渠道质量和渠道特点，从而优化投放策略。

■ 提高用户付费转化：通过分析用户站内浏览的分流情况，找到目标路径和冷门路径，不断优化产品页面分布和广告资源位的结构。针对核心的用户注册和付费流程，建立漏斗分析，用数据衡量在各个操作步骤用户转化和流失的情况，洞察流失原因，从而有针对性地优化流程，提升注册和付费转化率。

■ 用户行为与商品销售信息关联分析：通过数据分析将商品销售信息与用户行为整合统一，利用多维分析模型找到用户行为与商品的关系，推送特定的商品促销信息给特定的用户群，从而实现精准营销，激发复购，进而真正留住用户。

2.零售行业

在数字化时代，“以消费者为中心”和“数据驱动”就是品牌零售行业增长的两大核心战略，其运营模式也从依靠经验的割裂式运营走向数据驱动的全渠道精细化运营。主要的业务挑战有用户认知难、用户易流失、活动效果提升难、商城转化率差等。品牌零售行业消费周期流程如图1.3所示。

通过数据分析，可以得到的主要好处如下。

■ 精准认知用户：基于用户的画像动态迭代优化标签模型，帮助企业精准认知用户，为精细化运营打好基础。

■ 用户全生命周期运营：根据用户的不同消费行为及偏好，设计不同的运营计划，如给近期有购买行为的用户发放不同形式的优惠券，最终实现用户的高频高价值转化。针对加入购物车未结算、提交订单未支付等情况，筛选用户进行精准提醒，促进消费者转化，并实时分析营销效果，从而及时调整运营策略，提升用户支付结算的转化率。

图1.3

3.证券行业

证券行业的业务种类正在悄然发生变化，比如，从收取客户的交易手续费到为客户进行资产配置，从单一通道服务到综合金融服务。这就要求证券公司全面了解客户的需求及偏好，进而实现精细化运营，满足客户的个性化需求，以在同业竞争中占得上风。主要的业务需求和挑战有产品销售、引流开户、智能推荐等。证券行业用户的行为流程如图1.4所示。

通过数据分析，主要可以得到如下好处。

■ 线上/线下渠道评估，优化投放策略：通过多维度分析渠道价值，同时反推渠道质量与渠道特点，优化投放策略。

■ 优化开户流程，提高开户完成率：通过分析应用程序版本、操作系统版本、手机型号等信息，监控流程当中流失率较高的环节，确定是否存在体验不佳或是系统兼容性问题，继而对环节进行优化并展开流失人群召回运营，然后可以继续追踪流失人群的转化效果。

■ 营销活动的精准化运营：通过分析对客户群体进行精准筛选，以多触达方式，如 App推送、短信推送、邮件发送等自定义方式衔接运营计划，提高产品营销活动效率。

图1.4

4.银行业

随着移动化、智能化、同质化程度的不断加深，各大银行持续加大对线上渠道的建设投入，数据、智能化对银行整体运营能力的提升有很高的价值，数字化转型及数据化运营十分必要，已成为行业共识。主要的业务需求与挑战有平台数字化运营、产品服务智能化、个性化精准营销、客户活跃与价值运营等。银行业用户的行为流程如图1.5所示。

银行业普及数据分析的主要好处如下。

■ 活动效果评估与优化：监控不同渠道的下载情况与用户活跃度，完整跟踪最终的活动效果转化，为活动的准确评估与持续优化提供全面的数据洞察。

■ 资源位使用效果评估与优化：基于用户访问行为统筹分析各资源位投放策略和效果，评估各资源位面向的人群、素材主题和样式的效果，进而优化资源位布局、样式设计和分配机制，提升资源位的分配效率和流量分发效率。

■ 实时活动运营与效果评估：基于活动的“触达—转化—效益”三个层面，在活动预热及进行期间，实时监控活动效果，及时调整活动策略，对未转化用户进行实时运营；活动结束后能快速评估在活动策略设计、活动投放渠道以及最终在成交、ROI、留存率等业务目标上的达成效果，诊断活动策略存在的问题以便进行优化。

■ 用户活跃运营、流失预测与召回：基于用户历史访问频次、最后一次活跃日期、资产变动等属性数据，预判用户是否具备较高的流失风险，进而提前进行用户召回与干预，尽可能降低用户流失风险，延长用户周期，提升用户活跃度与黏度。

■ App差异化展示：通过用户属性及行为特征等数据，计算得到用户的群体标签，并配置针对不同用户群体的内容展示方案。用户在访问App 时，获取用户身份信息，映射到相应的用户群体标签，通过用户群体标签，解析该类用户在该场景下对应的 UI 与内容展示方案，从而实现在产品内 UI 与内容的差异化展示。

图1.5

5.保险业

移动互联网、大数据、人工智能等技术的发展，以及近年来互联网保险市场的高速增长，推动了保险业数字化转型的进程，保险业也意识到线上线下融合营销的发展趋势和重要性。主要的业务需求与挑战有平台数据化运营、用户精细化运营、产品智能化运营、新用户增长等。保险业用户行为流程如图1.6所示。

图1.6

保险业通过日常数据分析，主要可以得到如下好处。

■ 助力新用户增长：将用户在线上的行为转化为销售线索推送给代理人或电话销售人员，线上的行为包括浏览保险产品详情页、线上咨询客服、在线进行保费测算等，这些行为数据可以助力用户转化。

■ 用户体验提升：根据交互数据，如线上投保、保全申请、理赔申请等业务流程数据，及浏览资讯、参与活动等数据，构建完善的数据指标体系，评估用户使用线上服务的情况，从而有针对地提升用户体验。

■ 保险产品交叉营销：根据用户的人口社会学信息、保单信息、行为信息等数据进行分析，基于用户标签进行用户画像，精准筛选目标受众，针对保险产品的特性构建交叉营销策略，对目标人群进行产品营销，通过对营销效果数据的实时回收，动态调整营销策略。

■ 个性产品推荐：通过用户属性信息、行为信息、历史保单信息等数据，构建用户标签，个性化地匹配适用该用户的产品，并实现产品匹配度的排序。用户在访问产品推荐模块时，获取用户身份信息，映射到对应的推荐产品，实现个性化产品推荐。