什么是数据运营分析如何快速搭建数据运营分析体系？( 三 )

D. 广义普适第三方
有一些第三方数据平台，如友盟、TalkingData、微信指数、百度指数等数据平台，适用于监控大行业大领域数据。如通过微信指数，可知道某个词汇的近期网络搜索次数，环比增减情况，添加对比词汇等。
方法论讲完，是不是还有点似懂非懂？那就给大家举一个案例：
对于luckin coffee来说，品牌定位更多在“职场咖啡”与“社交咖啡”上，因此，在获客初始节点，进行了不同商圈的线下试点门店铺设，通过各类优惠福利做app的推广下载和刺激用户分享获客。该阶段，如若进行数据分析，则首先需要明确分析目标：

线下不同商圈的试点效果
用户对职场咖啡的诉求及预期
app推广效果/社交咖啡营销裂变效果

针对上述3点，可进一步提出对应的分析假设并寻找、拆分衡量指标：

IT白领办公区域的门店效果优于市中心商圈；外带门店销售量高于堂食门店。
中午13:00~14:00和下午15:00~17:00是点单高峰；外卖订单30~40分钟内送达符合用户心理预期，30分钟内则可超出预期；职场白领更偏好美式，女生更偏好瑞纳冰系列等。
社交分享推广目标，如老用户人均分享3次/周，人均转化拉新3人/周，人均购买3杯/周，复购率在60%以上等。

针对上述分析假设，为更客观进行数据比较，可将上述假设进一步抽象为数据衡量指标，例如：

用各商圈门店的日均销售咖啡杯数、各品类咖啡（价格）销售数量占比、外卖&堂食销售数量占比来衡量各试点门店的销售效果，辅助扩张铺设/缩减投入的决策；
收集购买咖啡的用户画像属性数据，匹配性别、年龄、购买时间段、品类爱好、客户对外送单的反馈等，进而筛选出业务主打客群，完善饮品和服务细节；
通过数据埋点的方式，追踪客户的app UV/PV、咖啡购买杯数、优惠券链接分享次数、通过该分享链接点击进入并注册转化的新用户数量、用户在注册1周内二次下单的占比等数据；可得出对应app下单转化率、分享率、分享点击率、老拉新转化数、复购率等可精准客观对比的数据。

很多人都用luckin coffee来对标星巴克、连咖啡，将三者作为竞争对比。同理，如何衡量luckin coffee交出的这份答卷数据的好坏，则可通过对标星巴克、连咖啡相关业务的数据情况，如星巴克门店日销售量、日销售额，星巴克用星说礼品卡的销售量、赠送量等，将两者进行数据对比，进而得出结论。
按照数据体系搭建的四步法则，在产品上线前后提前做好产品数据的统计分析布局，验证效果、功能优化不再无从下手！
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