營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析 課件 第3章 用戶畫像分析_第1頁(yè)
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用戶畫像分析Let’sStart第3章用戶畫像Userprofiling案例示范CaseDemonstration問題的提出QuestionCONTENTS目錄思考與練習(xí)Thinkingandexercise1問題的提出(一)用戶畫像用戶畫像(Userportrait)最早由AlanCooper在1997年提出,其本質(zhì)是運(yùn)用海量用戶信息來(lái)篩選用戶特征需求的一種分析工具。換句話說,就是對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,發(fā)現(xiàn)用戶潛在的需求,從而有針對(duì)性的提供個(gè)性化產(chǎn)品與服務(wù),達(dá)到精準(zhǔn)推送的目地。也有學(xué)者指出用戶畫像是給用戶打標(biāo)簽的過程,從而讓計(jì)算機(jī)能夠有程序的處理此類相關(guān)信息,最終達(dá)到通過算法模型“理解”用戶行為與心理的結(jié)果。例如M酒店為了構(gòu)建用戶畫像,首先需要收集相關(guān)的客戶信息,M酒店可通過現(xiàn)場(chǎng)訪談,發(fā)放問卷等方式收集一手?jǐn)?shù)據(jù)并通過訪問數(shù)據(jù)庫(kù)等方式收集二手?jǐn)?shù)據(jù);接下來(lái)在數(shù)據(jù)挖掘階段,M酒店可借助數(shù)理統(tǒng)計(jì),數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法對(duì)所獲得的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,分析;最后在用戶畫像的構(gòu)建和呈現(xiàn)階段,M酒店可借助標(biāo)簽云,統(tǒng)計(jì)圖等方式實(shí)現(xiàn)用戶畫像的可視化呈現(xiàn),如圖3-1所示。(一)用戶畫像圖3-1

用戶畫像形成過程(一)用戶畫像

用戶畫像的構(gòu)建過程中,需要考慮到三個(gè)主要構(gòu)成要素,其中首要要素就是:用戶。要在用戶特征的基礎(chǔ)上描繪用戶,形成用戶標(biāo)簽,才能準(zhǔn)確挖掘到用戶的消費(fèi)習(xí)慣,行為偏好和消費(fèi)需求等共性特征。而描述什么樣的用戶,則是用戶畫像的第二個(gè)要素:物。這里的物指的就是商品或者服務(wù)。作為商家,我們要知道我們的有形的產(chǎn)品或無(wú)形的服務(wù)的對(duì)象--即用戶的需求,特征是什么,我們才能贏得消費(fèi)者的喜愛,獲取市場(chǎng)份額。而用戶畫像的第三個(gè)要素就是:環(huán)境。這里的環(huán)境指的是具體情境,例如,王老吉是在怕上火的時(shí)候喝;水果刀的出現(xiàn)等。也就是說,商家需要以用戶為中心,讓用戶能順暢的在某個(gè)特定場(chǎng)景中聯(lián)想到某產(chǎn)品或服務(wù)。只有充分考慮到用戶、物和環(huán)境這三要素間的相互關(guān)系,才能形成一個(gè)完整有效的用戶畫像。(一)用戶畫像鑒于用戶畫像在商業(yè)領(lǐng)域的重要地位,國(guó)內(nèi)外學(xué)者傾向于從兩個(gè)方向來(lái)研究用戶畫像的建構(gòu)過程:一種是典型用戶(userpersonas),由產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員或運(yùn)營(yíng)人員依據(jù)用戶的需求從用戶群體中抽象而出的,其本質(zhì)是一種統(tǒng)計(jì)用戶需求的工具,幫助設(shè)計(jì)人員站在用戶的角度思考問題;另一種就是用畫畫像(userprofiles),由用戶在產(chǎn)品使用,享受服務(wù)等過程中展現(xiàn)的態(tài)度,行為等數(shù)據(jù),其本質(zhì)是以通過給用戶貼標(biāo)簽的形式刻畫用戶意圖.具體而言,現(xiàn)有的研究表明目前企業(yè)傾向于通過以下6種方法構(gòu)建各自需要的用戶畫像,具體如表3-1所示。(一)用戶畫像

構(gòu)建方法邏輯思路性能特點(diǎn)局限性基于設(shè)計(jì)與思維通過調(diào)查問卷、用戶訪談等方式,了解用戶的共性與差異,據(jù)此分析和設(shè)計(jì)以形成不同的用戶畫像。1.通過開放性的問題獲得用戶真實(shí)的心理需求,具象用戶特征;2.特征或者維度都相對(duì)容易解釋;3.數(shù)據(jù)有限時(shí)需要結(jié)合定性與定量方法。1.無(wú)法確定用戶群體是不是真的;2.畫像結(jié)果在很大程度上取決于設(shè)計(jì)人員對(duì)目標(biāo)用戶群的直覺判斷?;诒倔w或概念利用本體或概念中定義的結(jié)構(gòu)化信息和關(guān)系信息刻畫用戶。1.有較強(qiáng)的語(yǔ)義表達(dá)和邏輯推理能力;2.本體的結(jié)構(gòu)化和語(yǔ)義性可以彌補(bǔ)社會(huì)化標(biāo)簽的不足。1.需要對(duì)不同的領(lǐng)域分別構(gòu)建相應(yīng)的本體結(jié)構(gòu);2.需要專家參與;3.費(fèi)時(shí)費(fèi)力且成本高?;谥黝}或話題通過主題模型或話題模型發(fā)現(xiàn)文本信息中隱含的主題或話題,進(jìn)面刻畫出用戶。1.不考慮詞語(yǔ)的順序只考慮它們出現(xiàn)的次數(shù);2.可以捕捉隱含的語(yǔ)義信息;3.將用戶和資源文本一起考慮。1.無(wú)法真正地將用戶本身的特征引入到模型中;2.分析正面情感、負(fù)面情感時(shí)可能存在偏差?;谂d趣或偏好利用用戶經(jīng)常瀏覽或關(guān)注的信息刻畫用戶。1.充分利用不同用戶相似的興趣偏好;2.一定程度上克服過多的無(wú)關(guān)詞語(yǔ)帶來(lái)的負(fù)面影響。1.不能很好地處理用戶興趣、偏好中的動(dòng)態(tài)性、實(shí)時(shí)性;2.只能從有限的歷史行為中估計(jì)用戶的興趣和偏好?;谛袨榛蛉罩纠秘S富的行為、日志和點(diǎn)擊歷史記錄數(shù)據(jù)刻畫用戶。1.利用豐富的用戶個(gè)性化信息;2.充分利用不同用戶相似的行為模式。1.無(wú)法很好地處理用戶行為日志中的非理性因素;2.未能很好地解決用戶行為日志中的數(shù)據(jù)稀疏性、數(shù)據(jù)異質(zhì)性問題。基于多維或融合通過多種特征類型的數(shù)據(jù)從多個(gè)維度對(duì)用戶進(jìn)行刻畫。1.綜合考慮用戶多方面的特征;2.采用多級(jí)模型或從多角度分析屬性之間的關(guān)聯(lián)信息。1.計(jì)算量大且復(fù)雜;2.涉及的特征維數(shù)可達(dá)上萬(wàn)級(jí)別。表3-1用戶畫像的不同構(gòu)建方法(二)問題設(shè)計(jì)景區(qū)運(yùn)營(yíng)離不開用戶畫像的構(gòu)建,它可以用于新項(xiàng)目設(shè)計(jì)預(yù)判,營(yíng)銷活動(dòng)推廣,廣告投放等環(huán)節(jié)中。基于中國(guó)景區(qū)旅游消費(fèi)的相關(guān)數(shù)據(jù),形成有價(jià)值的旅游消費(fèi)者人群細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù),可以輔助景區(qū)建設(shè)做決策。用戶畫像需要進(jìn)行多維度精準(zhǔn)分析,不同維度分析可探查用戶的不同需求,比如用戶的景區(qū)偏好、基本用戶畫像,可以了解到不同類型景區(qū)市場(chǎng)狀況,依靠用戶畫像設(shè)計(jì)、引進(jìn)更加適合景區(qū)的旅游產(chǎn)品;比如用戶的消費(fèi)偏好,可以初步了解景區(qū)有哪些項(xiàng)目可以進(jìn)行升級(jí)改造,提升產(chǎn)品的體驗(yàn)感,還可以預(yù)測(cè)到游客的消費(fèi)行為和游覽興趣等等??傊?,用戶畫像的意義是為了更加清楚的了解到景區(qū)的市場(chǎng)、用戶的需求,幫助旅游景點(diǎn)進(jìn)行類型定位以及用戶定位。(二)問題解決思路(1)用戶數(shù)據(jù)收集。為搜集所需要的用戶特征數(shù)據(jù),既可通過訪談法,問卷調(diào)查等方法收集一手?jǐn)?shù)據(jù)又可通過Python等軟件收集海量二手?jǐn)?shù)據(jù)。(2)用戶數(shù)據(jù)篩選及挖掘。首先刪除一些信息不完整,冗余或異常的用戶數(shù)據(jù)。再根據(jù)目標(biāo),選擇合適的構(gòu)建方法,逐步深入挖掘用戶畫像中的關(guān)鍵要素。(3)研究用戶信息,細(xì)分標(biāo)簽。按照消費(fèi)者基礎(chǔ)屬性細(xì)分:指消費(fèi)者的基本屬性,例如,性別、年齡,教育水平等人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù);按照消費(fèi)者領(lǐng)域?qū)傩约?xì)分:指根據(jù)所需研究的目標(biāo)即研究領(lǐng)域內(nèi)的相關(guān)知識(shí)面對(duì)用戶進(jìn)行分析,主要包括行為屬性(例,旅客出行方式、游客景區(qū)線上購(gòu)買門票支付方式等)和興趣屬性(例,游客出行同游人員和游客景區(qū)偏好等);按照消費(fèi)者特定屬性細(xì)分:多指依據(jù)研究或?qū)嶋H需要而特別提煉而出的用戶屬性。例如,在旅游領(lǐng)域,游客的消費(fèi)情境,飲食習(xí)慣和歷史信息等。(二)問題解決思路(4)形成用戶畫像并進(jìn)行可視化呈現(xiàn)。通過匯集不同屬性的標(biāo)簽,制作一個(gè)相對(duì)完整的用戶畫像儀表盤,從而形成用戶畫像的可視化展示。并可以根據(jù)此用戶畫像儀表盤,具體分析消費(fèi)者的用戶需求,從而提出相應(yīng)的營(yíng)銷建議。2用戶畫像(一)明確營(yíng)銷需求1.流量流量是要解決“如何讓游客來(lái)”的問題。要讓游客來(lái),首先要了解游客,這樣才能根據(jù)游客的特點(diǎn)精準(zhǔn)制定推廣方案,將有個(gè)性化的產(chǎn)品與服務(wù)、優(yōu)惠力度大的促銷活動(dòng)等定向展現(xiàn)在目標(biāo)客戶面前。滿足游客需求痛點(diǎn)的產(chǎn)品才能贏得青睞,才會(huì)實(shí)現(xiàn)企業(yè)源源不斷的流量。因此,企業(yè)要想獲得流量加持,就需要充分分析游客的基本信息,比如游客的客源地、目的地分析,游客對(duì)平臺(tái)APP實(shí)用情況、網(wǎng)址的瀏覽記錄,人數(shù)以及占比多少進(jìn)行細(xì)致劃分與描述,做精細(xì)化安排,善于利用老顧客的資源挖掘預(yù)測(cè)新用戶,從而獲得更精準(zhǔn)的流量。(一)明確營(yíng)銷需求2.轉(zhuǎn)化轉(zhuǎn)化是要解決“如何讓游客消費(fèi)”的問題。要讓游客消費(fèi),商家就要知道游客的需求和喜好,盡量滿足游客需求,為不同的游客推送不同的旅游線路等產(chǎn)品。流量精不精準(zhǔn)對(duì)產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率有著直接影響,面對(duì)泛流量,我們需要在營(yíng)銷資源有限的情況下,把流量做得精準(zhǔn)。所以,為了提高轉(zhuǎn)化率,我們要從新老客戶的區(qū)域分布、消費(fèi)水平、購(gòu)物平臺(tái)的使用情況、平臺(tái)的瀏覽數(shù)據(jù)記錄等方面描述客戶的轉(zhuǎn)化率并進(jìn)行提升,不斷挖掘出具有購(gòu)買相似產(chǎn)品動(dòng)機(jī)與同等消費(fèi)水平的精準(zhǔn)人群,實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的流量轉(zhuǎn)化。后期則要做好售后,如管理好買家秀和評(píng)論,實(shí)現(xiàn)后期新游客的轉(zhuǎn)化。(一)明確營(yíng)銷需求3.客單價(jià)客單價(jià)是要解決“如何讓游客多消費(fèi)”的問題。要讓游客多消費(fèi),商家就要知道哪些游客會(huì)多買,再通過個(gè)性化旅游路線設(shè)置、旅游套餐滿減活動(dòng)等方式,匹配不同價(jià)位、不同搭配方案給相應(yīng)的游客。4.復(fù)購(gòu)率復(fù)購(gòu)率是要解決“如何讓游客再消費(fèi)”的問題。要讓游客再次消費(fèi),商家就要知道哪些游客再次購(gòu)買的概率會(huì)更高。所以,就需要從區(qū)域分布、訂購(gòu)平臺(tái)、瀏覽習(xí)慣等方面研究游客的復(fù)購(gòu)率。(二)確定用戶畫像的維度和度量指標(biāo)1.用戶畫像的維度一般用戶畫的維度主要從用戶基礎(chǔ)信息標(biāo)簽和行為信息標(biāo)簽來(lái)度量和描述,這里的用戶基礎(chǔ)信息標(biāo)簽指的是用戶的基本信息特征,比如年齡、性別、工作、住址等信息;行為信息特征主要展現(xiàn)的是消費(fèi)過程中行為標(biāo)簽,比如消費(fèi)習(xí)慣、商品喜好、消費(fèi)選擇的平臺(tái)途徑等。用戶畫像作為一種通過貼標(biāo)簽的形式來(lái)展示用戶多樣性的消費(fèi)需求,在各行各業(yè)中得到了廣泛的關(guān)注。因此為了對(duì)用戶形成全方位,立體化,多維度的標(biāo)簽化刻畫,用戶標(biāo)簽必然也是多層次,多角度且便于理解,沒有歧義的。例如,在電商領(lǐng)域,用戶標(biāo)簽可以分為事實(shí)標(biāo)簽,模型標(biāo)簽和網(wǎng)頁(yè)瀏覽標(biāo)簽。而在旅游酒店管理領(lǐng)域,用戶標(biāo)簽可以被設(shè)置成:(1)事實(shí)標(biāo)簽。一般指用戶的相關(guān)屬性。比如:性別,年齡,獲取酒店信息的來(lái)源等。(2)地理位置標(biāo)簽。地理位置標(biāo)簽本質(zhì)也是事實(shí)標(biāo)簽,一般由酒店客戶所處的地理位置自動(dòng)生成而獲取。比如:瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)的地理位置,掃碼下單時(shí)的空間信息等。(3)網(wǎng)頁(yè)瀏覽標(biāo)簽。用戶通過第三方網(wǎng)站或搜索引擎廣告等途徑進(jìn)入酒店網(wǎng)站主頁(yè)時(shí)留下的網(wǎng)絡(luò)瀏覽信息記錄。(4)消費(fèi)模型標(biāo)簽。模型標(biāo)簽是結(jié)合上述三種標(biāo)簽以及酒店自身特點(diǎn)后對(duì)用戶信息進(jìn)行的整合。例如酒店會(huì)根據(jù)自身的發(fā)展階段,將客戶分為滿意度高的,潛在客戶或者流失客戶等。2.用戶畫像的常見度量指標(biāo)使用不同維度描述客戶時(shí),選擇的度量指標(biāo)也有所不同,以下是一些常見的度量指標(biāo)。頁(yè)面瀏覽量(PV):頁(yè)面被用戶查看的次數(shù)。訪客數(shù)(UV):各個(gè)界面的瀏覽量之和,包括重復(fù)瀏覽累加的次數(shù)。瀏覽回頭客戶數(shù):是指最近7天內(nèi)隔天再次瀏覽的用戶數(shù)。成交客戶數(shù):已付款的客戶數(shù),根據(jù)付款時(shí)間統(tǒng)計(jì)。成交金額:指成功下單成交總金額,根據(jù)付款時(shí)間統(tǒng)計(jì)。轉(zhuǎn)化率:成交客戶數(shù)與店鋪訪客數(shù)之比??蛦蝺r(jià):成交金額與成交客戶數(shù)之比。成交回頭客戶:在店鋪發(fā)生過2次或2次以上的客戶,在所選時(shí)間段內(nèi)要進(jìn)行去重計(jì)算(生意參謀的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)為最近一年再次成交的客戶,即回頭客)。以上是關(guān)于電商方面的指標(biāo)劃分,不同行業(yè)對(duì)用戶畫像的維度會(huì)有所不同,比如在旅游行業(yè)中,我們通常會(huì)通過收集用戶的基本信息,領(lǐng)域信息和行為信息等方面來(lái)分析用戶畫像指標(biāo),如表3-2所示。指標(biāo)類別指標(biāo)屬性詳情

基本信息景區(qū)類型游客偏愛的景區(qū)類型途徑游客獲取旅游景區(qū)的途徑出行方式游客出行選擇的交通方式人員游客出行同游人員年齡段游客年齡段性別游客性別個(gè)人月收入游客個(gè)人月收入金額區(qū)間領(lǐng)域信息客源地游客客源地景區(qū)位置所偏好的景區(qū)位置

行為信息景區(qū)線上購(gòu)票支付方式游客景區(qū)線上購(gòu)買門票的支付方式平均價(jià)格游客購(gòu)買景區(qū)門票的平均價(jià)格消費(fèi)情況游客景區(qū)消費(fèi)情況項(xiàng)目類型游客在景區(qū)額外消費(fèi)的項(xiàng)目額外消費(fèi)的金額游客在額外消費(fèi)的項(xiàng)目上所消費(fèi)的金額表3-2

旅游行業(yè)用戶畫像指標(biāo)3.用戶畫像描述在確定了營(yíng)銷需求和用戶畫像維度的基礎(chǔ)之上,需要對(duì)目標(biāo)客戶,根據(jù)不同維度和不同指標(biāo)內(nèi)容、進(jìn)行客戶畫像描述和營(yíng)銷分析,具體可以從客源地、客戶職業(yè)、客戶性別等方面展開具體分析。首先依據(jù)上述游客基本信息標(biāo)簽,通過游客屬性分析就能分清哪些顧客是企業(yè)的忠實(shí)粉絲、哪些是企業(yè)要找的目標(biāo)客戶以及哪些是潛在的客戶,這樣企業(yè)就能建立客戶信息庫(kù);其次利用數(shù)據(jù)管理平臺(tái)或者數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行客戶行為數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析,依據(jù)不同情境維度建立用戶畫像模型,具體如表3-3;根據(jù)用戶畫像的特征,企業(yè)便可確定自己的目標(biāo)客戶群體,然后向此類目標(biāo)客戶定向投放相關(guān)的營(yíng)銷廣告或服務(wù)信息,再根據(jù)營(yíng)銷效果,剖析數(shù)據(jù)反饋帶來(lái)的價(jià)值信息,就可以不斷豐富與優(yōu)化客戶畫像模型,逐步提升用戶畫像構(gòu)建的精準(zhǔn)度,最終幫助景區(qū)結(jié)合自身特色選擇目標(biāo)客戶并開展精準(zhǔn)營(yíng)銷。維度標(biāo)簽用戶畫像屬性社會(huì)關(guān)系維度社會(huì)關(guān)系與朋友/單獨(dú)/家庭/同事等出行偏好

時(shí)間情境維度時(shí)間選定的旅游時(shí)間季節(jié)春夏秋冬月份十二個(gè)月份中的具體月份

偏好的景區(qū)維度性質(zhì)博物館/動(dòng)植物園/名勝古跡等位置國(guó)內(nèi)/國(guó)外等開放時(shí)間全天/僅晚上等景區(qū)票價(jià)小于100/100-200等交通狀況偏離市區(qū)交通便利,鬧市區(qū)擁堵酒店服務(wù)有/無(wú);星級(jí)酒店/青旅等表3-3

用戶畫像維度、標(biāo)簽和屬性4.用戶畫像的應(yīng)用借助用戶畫像,我們可以更好更直觀的了解用戶。在店鋪營(yíng)銷的不同階段客戶畫像會(huì)有不同的作用。前期規(guī)劃階段,商家要把產(chǎn)品匹配到正確的人群,精準(zhǔn)定位目標(biāo)市場(chǎng),借助用戶畫像,商家可以找到自己的目標(biāo)市場(chǎng),實(shí)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。隨著市場(chǎng)占有率不斷提高,商家可以通過用戶畫像對(duì)已有的客戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,幫助其確定整體運(yùn)營(yíng)節(jié)奏,并選擇有效的推廣手段,從而確保未來(lái)的發(fā)展思路和方向不出現(xiàn)大偏差。在售后階段,也可以及時(shí)對(duì)用戶評(píng)價(jià)進(jìn)行反饋,為產(chǎn)品升級(jí),捕捉新市場(chǎng)提供堅(jiān)實(shí)有力的決策依據(jù)。具體表現(xiàn)為以下3個(gè)方面:(1)精準(zhǔn)營(yíng)銷精準(zhǔn)營(yíng)銷是指依托大數(shù)據(jù)分析技術(shù),對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,通過尋找數(shù)據(jù)之間有價(jià)值的規(guī)律與聯(lián)系,可以精準(zhǔn)判斷出用戶對(duì)于產(chǎn)品的需求和購(gòu)買偏好,在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)人群細(xì)分,精準(zhǔn)定位目標(biāo)市場(chǎng),從而提供用戶個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)。精準(zhǔn)營(yíng)銷與一般的電商網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷相比,不僅能夠提升廣告的精準(zhǔn)投放,還能降低營(yíng)銷過程中耗用的資金,大大提高了企業(yè)營(yíng)銷效率。比如比亞迪公司,通過客戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)與潛在客戶的需求分析,實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷策略,最終實(shí)現(xiàn)其第一款中級(jí)家庭轎車F3的銷售成功。(2)客戶研究根據(jù)大量的客戶行為數(shù)據(jù),對(duì)行業(yè)或人群表現(xiàn)的特征進(jìn)行描述,比如一個(gè)消費(fèi)者,在一段時(shí)間內(nèi),先后購(gòu)買了腮紅、眼霜、口紅等護(hù)膚品,基于這樣的購(gòu)買行為,就可以大致分析出這位用戶是女性,甚至可以根據(jù)產(chǎn)品屬性,精準(zhǔn)分析用戶年齡等特征??蛻粞芯靠梢灾笇?dǎo)產(chǎn)品優(yōu)化,比如在航空公司APP中機(jī)票預(yù)訂流程的漏斗分析中,可以根據(jù)訂票流程中每個(gè)環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率來(lái)調(diào)整APP的功能結(jié)構(gòu),從而減少預(yù)訂機(jī)票的流失。(3)業(yè)務(wù)決策挖掘客戶數(shù)據(jù),是指挖掘客戶的基本信息數(shù)據(jù)和客戶行為信息數(shù)據(jù),采用數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析等算法模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理,通過相似特征劃分、排名統(tǒng)計(jì)、流量趨勢(shì)、地域分析、競(jìng)品分析、行業(yè)趨勢(shì)分析等去找尋人群與人群、人群與商品、商品與商品、商品與品牌之間潛在的差異與聯(lián)系,從而發(fā)現(xiàn)并挖掘出更大的商機(jī)。3案例示范實(shí)驗(yàn)背景:現(xiàn)有一景區(qū)為精準(zhǔn)“捕捉”目標(biāo)用戶,依據(jù)目標(biāo)用戶的消費(fèi)需求實(shí)行進(jìn)一步的精準(zhǔn)營(yíng)銷,在尊重經(jīng)濟(jì)發(fā)展的客觀規(guī)律前提下,利用豐富的景區(qū)客戶數(shù)據(jù)資源,通過對(duì)消費(fèi)者的基礎(chǔ)屬性和特殊屬性進(jìn)行全面分析,并結(jié)合對(duì)用戶畫像的構(gòu)建和旅游產(chǎn)品使用者的特征刻畫,從而打磨出與客戶消費(fèi)需求相匹配的旅游產(chǎn)品和服務(wù)。本案例結(jié)合用戶數(shù)據(jù)的挖掘,從領(lǐng)域、基礎(chǔ)屬性、特定屬性三方面對(duì)旅游市場(chǎng)消費(fèi)者群體進(jìn)行細(xì)分,幫助地區(qū)和景區(qū)的管理人員培養(yǎng)客戶思維,懂得站在客戶的角度去設(shè)計(jì)產(chǎn)品、精準(zhǔn)營(yíng)銷,也有助于景區(qū)后續(xù)進(jìn)行旅行產(chǎn)品的完善和旅游服務(wù)質(zhì)量的提升。(一)探索數(shù)據(jù)源首先通過“景區(qū)類型”,“途徑”等字段對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行了整理。結(jié)合表3-4至表3-16,這些數(shù)據(jù)源分別代表的是游客景區(qū)偏好占比、游客獲取旅游景區(qū)的途徑、游客出行方式占比、游客出行同游人員占比、游客年齡分布、游客性別占比、游客客源地占比、游客個(gè)人月收入占比、游客景區(qū)線上購(gòu)買門票支付方式、游客購(gòu)買景區(qū)門票的平均價(jià)格占比、游客景區(qū)消費(fèi)情況、游客在景區(qū)額外消費(fèi)的項(xiàng)目、游客在額外項(xiàng)目上消費(fèi)的金額占比。景區(qū)類型占比湖光山色0.485海濱島嶼0.452民族/古鎮(zhèn)風(fēng)情0.418主題公園/游樂園0.402歷史遺跡0.351都市觀光0.347田園度假0.342溫泉度假區(qū)0.327動(dòng)植物園0.243戶外探險(xiǎn)(滑雪、登山等)0.230草原沙漠0.226博物館0.204其他0.003途徑占比在線旅游預(yù)定網(wǎng)站廣告0.602旅游攻略網(wǎng)站推薦0.493親朋推薦0.404旅行社推薦0.270受綜藝節(jié)目影響0.201直播平臺(tái)0.198追隨影視/文學(xué)作品0.142戶外廣告0.130平面廣告0.095其他0.011表3-4游客景區(qū)偏好占比數(shù)據(jù)源表3-5游客獲取旅游景區(qū)的途徑數(shù)據(jù)源表3-6游客出行方式占比數(shù)據(jù)源表3-7游客出行同游人員占比數(shù)據(jù)源出行方式占比火車0.723自駕0.622長(zhǎng)途汽車0.414租車0.242公交車0.207自行車0.072人員占比配偶0.609孩子0.455父母0.344同學(xué)/朋友0.319同事0.244情侶0.157親戚0.154驢友0.096無(wú)人同行0.060年齡段占比60后0.21370后0.12680后0.14990后0.41200后0.1表3-8游客年齡分布數(shù)據(jù)源性別占比女0.593男0.407表3-9游客性別占比數(shù)據(jù)源表3-10游客客源地占比數(shù)據(jù)源表3-11游客個(gè)人月收入占比數(shù)據(jù)源表3-12游客景區(qū)線上購(gòu)買門票支付方式數(shù)據(jù)源表3-13游客購(gòu)買景區(qū)門票的平均價(jià)格占比數(shù)據(jù)源客源地占比廣東省0.208北京0.132上海0.085重慶0.053湖北省0.02浙江省0.018江蘇省0.011湖南省0.082個(gè)人月收入占比0-4000元0.1064000-8000元0.1928000-15000元0.49515000元以上0.207景區(qū)線上購(gòu)票支付方式占比微信支付0.214網(wǎng)上銀行0.65旅游網(wǎng)站的金融產(chǎn)品/禮品卡0.59其他0.36支付寶0.625平均價(jià)格占比≤50元0.1751-100元0.227101-150元0.36151-300元0.282301-500元0.078>500元0.037表3-14游客景區(qū)消費(fèi)情況數(shù)據(jù)源表3-15游客在景區(qū)額外消費(fèi)的項(xiàng)目數(shù)據(jù)源表3-16游客在額外項(xiàng)目上消費(fèi)的金額占比數(shù)據(jù)源消費(fèi)情況占比有額外消費(fèi)0.457偶爾消費(fèi)0.494從不消費(fèi)0.049項(xiàng)目類型占比餐飲類0.732購(gòu)物類0.64景區(qū)小交通0.554休閑娛樂0.426導(dǎo)游/導(dǎo)覽服務(wù)0.29兒童服務(wù)0.251額外消費(fèi)的金額占比100元以下0.085101-300元0.358301-500元0.382501-1000元0.1181001元以上0.058(二)消費(fèi)者領(lǐng)域?qū)傩约?xì)分打開【分析展現(xiàn)】中的“自助儀表盤”進(jìn)行消費(fèi)者區(qū)域細(xì)分可視化操作,區(qū)域細(xì)分這里是對(duì)游客客源地進(jìn)行分析。在數(shù)據(jù)集搜索框中輸入“游客客源地”數(shù)據(jù)集名稱,創(chuàng)建第一個(gè)圖形組件,拖入“客源地”和“占比”字段,如圖3-2所示。圖3-2選擇字段圖3-3

設(shè)置圖表類型在【智能配圖】中的組件中設(shè)置以“地圖”呈現(xiàn)方式,具體配置如下圖3-3所示。圖3-4組件設(shè)置在【組件設(shè)置】中的“組件”板塊設(shè)置圖表標(biāo)題及字號(hào)等等相關(guān)參數(shù)設(shè)置,如圖3-4所示。圖3-5游客客源地分布地圖最終形成“游客客源地分布”可視化地圖,如圖3-5所示。該客源地選取了占比超過50%的地區(qū),由分布地圖可以看出廣東省地區(qū)的顏色最深,代表了該地區(qū)游客占比重達(dá)到了20.8%,第二是北京市占比達(dá)到了13.2%,第三是上海游客占比達(dá)到了8.5%。(三)消費(fèi)者基礎(chǔ)屬性細(xì)分消費(fèi)者基礎(chǔ)屬性細(xì)分這里是對(duì)游客性別、年齡及個(gè)人月收入進(jìn)行可視化分析。在數(shù)據(jù)集搜索框中輸入“游客性別占比”數(shù)據(jù)集名稱,創(chuàng)建第二個(gè)圖形組件,拖入“性別”和“占比”字段到行和列中,并設(shè)置合適的標(biāo)題及“餅圖”的呈現(xiàn)方式,具體的作圖步驟與上一步相同,不再展開說明。最終呈現(xiàn)的游客性別占比餅圖如3-6所示。圖3-6游客性別占比餅圖同樣繪制游客年齡分布圖,圖形名稱設(shè)置為“游客年齡分布”,選用環(huán)形圖方式展現(xiàn),結(jié)果如下圖3-7所示。由環(huán)形圖和餅圖可以看出,大部分出游的為90后,其次是60后。而且從男女游客出游比例達(dá)到4:6可以看出,該景區(qū)比較吸引女性游玩。圖3-7游客年齡占比環(huán)形圖 創(chuàng)建新的圖形組件,依據(jù)“游客個(gè)人月收入”數(shù)據(jù)集繪制游客個(gè)人月收入占比面積圖,最終可視化圖形如圖3-8所示。該地區(qū)中個(gè)人月收入在8000~15000元的游客占比數(shù)最多,個(gè)人月收入在0~4000元的游客占比數(shù)最少,可以說明個(gè)人收入對(duì)出游影響還是比較大的。圖3-8游客個(gè)人月收入占比(四)消費(fèi)者特定屬性細(xì)分接下來(lái)對(duì)消費(fèi)者行為特征進(jìn)行分析,包括旅客出行方式、游客景區(qū)線上購(gòu)買門票支付方式、游客購(gòu)買景區(qū)門票的平均價(jià)格占比、游客在額外項(xiàng)目上消費(fèi)的金額占比、游客景區(qū)消費(fèi)情況、游客在景區(qū)額外消費(fèi)的項(xiàng)目、游客獲取旅游景區(qū)的途徑、游客出行同游人員和游客景區(qū)偏好。

創(chuàng)建新的圖形組件,依據(jù)“游客景區(qū)線上購(gòu)買門票支付方式”數(shù)據(jù)集繪制柱圖,最終如圖3-9所示。圖3-9游客景區(qū)線上購(gòu)買門票支付方式占比

從游客線上購(gòu)買門票支付方式占比情況來(lái)看,總體上,網(wǎng)上銀行占比最高,達(dá)到了65%,其次是近年來(lái)普及的移動(dòng)支付占比達(dá)到83%,其中支付寶占比達(dá)到了62%。

創(chuàng)建新的圖形組件,依據(jù)“游客購(gòu)買景區(qū)門票的平均價(jià)格”數(shù)據(jù)集繪制柱圖,最終如圖3-10所示。圖3-10游客購(gòu)買景區(qū)門票的平均價(jià)格占比創(chuàng)建新的圖形組件,依據(jù)“游客景區(qū)消費(fèi)情況”數(shù)據(jù)集繪制柱圖,最終如圖3-11所示。圖3-11游客景區(qū)消費(fèi)情況如(圖3-10)游客購(gòu)買景區(qū)價(jià)格波段分析中,36%的游客票價(jià)消費(fèi)水平在101-150元之間。由圖3-11所示,除5%的游客只購(gòu)買門票之外,有95%的游客有額外消費(fèi)的情況,可以看出該景區(qū)的旅游產(chǎn)品還是具有很強(qiáng)的吸引力。創(chuàng)建新的圖形組件,依據(jù)“游客在景區(qū)額外消費(fèi)的項(xiàng)目”數(shù)據(jù)集繪制柱圖,并降序排序,保留TOP5數(shù)據(jù),可視化柱形圖如圖3-12所示。圖3-12游客在景區(qū)額外消費(fèi)的項(xiàng)目創(chuàng)建新的圖形組件,依據(jù)“額外消費(fèi)的金額”數(shù)據(jù)集繪制柱圖,最終如圖3-13所示。圖3-13游客在額外項(xiàng)目上消費(fèi)的金額占比由圖3-12可視化結(jié)果顯示,游客在景區(qū)額外消費(fèi)的項(xiàng)目主要是餐飲類(73%)和購(gòu)物類(64%)??梢娫诼糜问杖敕矫?,餐飲類和購(gòu)物類占比很高,顧客對(duì)其需求很達(dá)。由圖3-13所示,在消費(fèi)金額方面,額外消費(fèi)金額在101-500原本的游客占比達(dá)74%;其中高消費(fèi)在301-500元的游客占比最多,為38.2%。創(chuàng)建新的圖形組件,依據(jù)“游客景區(qū)偏好”數(shù)據(jù)集繪制柱圖

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