用户分析常止步于数据罗列，缺乏深度洞察。本文通过分层分析、渠道追踪和行为洞察，提供了一套紧密结合业务的用户分析体系，助力团队从数据中提炼价值，驱动精准运营决策。

用户分析经常做，但实操的时候，经常止于罗列：“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。

如何将用户分析做得更体系化，得出对业务有意义的结论，今天系统讲解下，同学们记得先赞后看哦。

第一步：用户价值分层

做用户分析，最怕：没数据。大厂用户画像看着光鲜，和他们采集的用户数据多有直接关系。不管什么企业，一定有：消费数据。第一步可以从这里开始。从消费记录里，可以区分出来：谁是高消费用户。这是后续所有分析的起点。

注意：识别高消费，不是简单地统计一下过去一年消费金额。而是要用生命周期的观察方法，观察用户从注册开始的消费分布。不同的分布形态，意味着不同的用户运营策略（如下图）。

第二步：用户来源渠道分析

识别出高消费用户以后，可以进一步思考：高消费用户是从哪些渠道来的。找出高消费用户来源多的优质渠道。之后，提高优质渠道投入，削减劣质渠道投入，从而达到降本增效的目的。这样，即使暂时没有转化路径数据，也能做初步分析（如下图）。

之后，可以逐步推动业务，完善转化路径的数据采集，对广告素材、转化流程、引流产品、引流活动等方面进行分析，进一步提高拉新质量。

第三步：用户活跃情况分析

解决完拉新问题，可以进一步思考：

1. 存量用户活跃程度如何？
2. 哪个群体需要帮上一把？
3. 帮一把以后，谁的消费能提升？

站在用户运营的视角，不同消费层级+不同活跃程度的用户，运营的思路也是不同的。因此，整理出用户活跃情况分层，很有用（如下图）。

活跃分析，是罗列数据的重灾区。先不要陷到细节里。先把：

1. 用户消费频次
2. 用户互动频次

做矩阵分析（如下图）看清楚大方向，再往细节深入。

第四步：用户活动参与分析

经过前三步，已经对三个基础问题有了了解：

1. 谁是高价值用户
2. 用户从哪里来
3. 用户到哪里去

之后可以思考：如何提升用户价值。最好用的手段就是优惠活动，因此可以从这里入手。

常见的优惠有五种形式

1. 满减型：买XX元商品，优惠XX金额。
2. 折扣型：XX商品，原价X折销售
3. 买赠型：买XX件商品，得Y件赠品。
4. 用券型：使用X元抵用券，抵扣订单金额
5. 积分型：消费得积分，积分再抵现/兑换礼品

这五种形式的数据有可能非常混乱！特别是在同一张订单，能同时使用2-3条优惠规则的时候。很多公司的开发非常懒，没有单独做活动标签库，也没有做活动表、商品表、订单表、用户表、积分表（俗称：促销五表）之间的关联关系，导致数据混乱不堪。

理论上，需要：

1. 促销五表关联清晰
2. 避免全品类/无门槛的券
3. 避免用户抵用券/商品抵用券叠加

这样才能有清晰的数据可分析

有了这些基础数据，分析就大有可为：

1. 哪些用户是优惠敏感型？哪些是不敏感的？
2. 不敏感的用户，忠于什么商品？从哪些渠道来的？多拉这种人进来！
3. 敏感的用户，是否薅羊毛薅过量？业绩不足的时候，拉他们出来顶上！

第五步：用户接触渠道分析

最后，还可以看：留存的用户在哪些平台出现，流失的用户最后一次出现在哪些平台。这样就不至于像报丧鸟一样，只会喳喳：“用户要流失啦！”而是能具体给到：“我们能在XX渠道把用户捞回来”。

如果是对于有门店、小程序、APP、电商网站多种渠道并存的传统企业，优先要做的是分清楚：哪些用户能通过线上渠道接触。线下渠道数据采集少，且主动服务能力弱，还是优先看线上。

如果是以APP/小程序为主战场的线上企业，则主要对用户接触的内容进行区分。区分出用户对哪些内容（新品？活动？时尚？健康？节日？……）感兴趣，从而选择更好的内容激活用户。

这一套用户分析体系搭建，是紧密结合数据采集过程的，充分考虑了：万一没有数据怎么办。由浅入深的推动（如下图）。

这一套用户分析体系搭建思路，其分析思路，是站在业务视角，思考如何运营用户：

1、高价值用户是谁？值得我投入多少？

2、我能在哪些渠道，找到这些高价值用户？

3、存量高价值用户，谁还在活跃，谁已经流失？

4、我能用什么手段，保留存量的高价值用户？

5、存量的低价值用户，是否有激活可能？怎么激活？

这种目标感强的分析，远比列出来：“男女比例4:6”“25岁-30岁占比30%”更能解决问题。并且在推动业务的过程中，也能结合运营手段，补充数据，后续分析也越做越顺，同学们可以尝试下哦。