數據分析流程：

分析方向：

• 戰略分析：根據行情、竟對、國家政策等外部因素制定戰略。
• 業務分析：公司正常業務的數據分析。
• 產品分析：APP、平臺、商品等分析。
• 增長分析：內部增長數據、節奏、因素等分析。

分析場景：人、貨、場

人

• 高質量用戶分析：高質量用戶占比（降序排列，如月均消費金額區間客戶數及占比）

• 用戶分類(標簽)
• 用戶年齡、性別、學歷、收入、地域等基礎屬性分析（條形圖、占比圖）
• 興趣愛好：速食客，愛包人，化妝超人，烹飪達人.......
• 用戶階段：單身貴族，幸福戀愛，新婚狂歡，已婚，育兒育女，家有長輩...
• 用戶價值：RFM、活躍狀態、忠誠度、購買力、購買意向度...

• 案例

可以看出該店鋪銷售年輕情侶出行必備用品為主，包括避孕套、防曬霜、護膚品等旅游套件產品。

貨

• 以貨維度的分析指標：
• 瀏覽量、訪客數、收藏量、加入購物籃、支付用戶數、支付商品件數、客單價、好評率、退貨率、購買產品的客戶畫像等。
• 貨分析的用途：
• 了解不同產品的受眾群體分布，用戶關注度，用戶購買力，市場容量等信息，為產品生命周期進行分析，分析產品的推廣策略，提供相應的數據支撐。

場

• 渠道分析：渠道質量分析
• 交易場景分析：頁面項目、內容檢索、站內廣告、頁面流量、頁面跳出率、頁面訪客數等。
• 不同維度分析：店鋪銷售人群的地域分布、各城市退貨率、店鋪銷售額分布、店鋪訪客數占比等。

AIPL模型

AIPL是用戶人群分類模型

用戶的生命周期

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