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快手数据分析:直播电商用户流失如何应对?

作者:FineBI

发布时间:2023.12.18

浏览次数:943 次浏览

快手数据分析可以了解用户流失的原因和趋势,从而采取相应的措施来留住用户和增加用户粘性。随着移动互联网的普及,竞争激烈,用户需求不断变化,用户流失已成为一个普遍存在的问题。通过对快手数据分析,可以深入了解用户的需求和偏好,以及用户使用快手时面临的问题,从而定位问题并加以解决,提高用户满意度和忠诚度,进而增加平台的用户量和用户黏性,促进快手的长期健康发展。

一、快手数据分析的作用

为什么要做快手用户流失数据分析,主要有以下几个原因:

  1. 提高用户留存率:了解用户流失的原因和趋势,可以针对性地改进产品和服务,提高用户体验和满意度,从而增加用户留存率。
  2. 增强用户黏性:通过数据分析,可以了解用户的兴趣偏好和行为习惯,提供更加个性化、精准的推荐服务,增加用户粘性。
  3. 优化产品运营策略:通过对用户行为和竞品情况的分析,可以为产品运营和推广提供参考依据,优化运营策略,提高平台的用户量和用户活跃度。
  4. 降低用户获取成本:快手是一个移动互联网平台,用户获取成本较高,而通过数据分析找到用户流失的原因并采取相应措施,可以在一定程度上降低用户获取成本,提高平台的用户效益。
  5. 提供数据支持决策:通过数据分析,可以提供决策者更加准确的数据支持,帮助他们更好地制定平台发展战略和业务规划,实现长远可持续发展。

二、快手数据分析案例介绍

1.业务背景

快手是中国领先的短视频平台,拥有庞大的用户群体和活跃的内容创作者。然而,作为直播电商平台必然会面临着用户流失的问题,这对于其业务发展和竞争力来说是一个重要的挑战。

用户流失对于快手来说意味着失去了潜在的广告收入和用户粘性,同时也会影响品牌形象和市场份额。因此,快手数据分析并提出相应的解决方案,对于保持竞争优势和可持续发展至关重要。

本案例将通过分析用户流失的原因、流失用户的特征以及可能的解决方案,帮助快手深入了解用户流失的背后原因,并提供有效的业务策略。通过对用户流失数据的深度分析,快手可以识别出关键的问题点,并采取针对性的措施来提高用户留存率和用户满意度。

2.需求痛点

运营部门只能观察到用户流失增多这一现象,却不知道为什么会引起这个原因。而面对庞大的用户数据运营部门不知道从何着手分析,因此本案例将进行快手数据分析。

3.分析思路

由于所有的用户可分为流失用户与未流失用户,因此在做分析时将两类用户分开,并主要分成了三大分析方向,一是对已流失客户的用户画像进行分析,从而识别已流失用户的特征,并进行相应措施的调整;二是对已流失用户与未流失用户进行多维度指标的对比,找到已流失用户与未流失用户的区别所在,从而识别在未流失用户中可能成为已流失用户的人群;三是从增加订单量的角度出发,从增加老用户订单与新用户订单的方面去制定指标。

主要的数据分析模型是多维分析,即从多个维度观察指标。另外参考RFM模型“自创”了RFA模型,其中该模型的“R”、“F”与RFM模型中的“R”、“F”具有相同的含义。

三、快手数据分析案例可视化报告详解

1.已流失用户的画像

这部分重要指标包含已流失用户各维度下的人数分布,以及各维度的流失率。

快手数据分析案例中的已流失用户画像分析

1)对已流失用户的画像进行分析,可得出以下结论:

  • 在年龄段这个维度上,中老年的用户更易于流失,50-59、60-69岁年龄段群体的流失率均超过了总的用户流失率16.84%。
  • 在城市等级这个维度上,在已流失客户中,来自一线城市的用户占比最高,三线城市次之。
  • 在婚姻状态这个维度上,单身状态的群体流失率高达26.73%,即单身状态群体相较于另两类群体更易流失。
  • 在性别这个维度上,在已流失客户中,男性用户的占比远远高于女性用户占比。

2)根据以上结论可制定如下的决策:

  • 直播电商运营部门应该在内容上做出调整,即适当地增加适合偏中老年人观看的直播内容
  • 直播电商运营部门应在内容的调整上做出基于城市等级维度的分类,即设置清晰明了的内容专区,以应让来自不同城市等级的用户都能找到自己喜欢的直播
  • 直播电商运营部门应当对单身用户群体做调研、访谈等工作,以更好地了解该类群体的需求,从而为他们推荐合适的电商直播内容
  • 直播电商运营部门应对男性用户做好市场调研工作,以更好地了解男性用户的需求,为他们推荐适合他们观看的直播电商内容

 

2.用户满意度的数据分析(已流失用户&未流失用户)

这部分重要指标包括已流失用户与未流失用户的差评占比、已流失用户与未流失用户的满意度评分占比。

快手数据分析案例中的用户满意度分析

1)由上图可得出如下的结论:

在已流失的用户中,给差评的人数占比约为52%,远高于未流失用户中给差评的人数占比23%。由此可知,差评是极有可能驱动用户流失的因素

在满意度评分上,有三个现象值得引起直播电商运营部门的关注。

  • 第一,在未流失用户中,满意度得分为1分和2分的用户占比合计约33%,远高于在已流失客户的占比。
  • 第二,无论是在已流失客户还是未流失客户中,满意度为3分的用户占比都是最高的,这说明对于大多数用户来说,该直播电商平台仍有待提升用户体验。
  • 第三,在未流失用户中,满意度为5分的人数占比达28%,远高于在未流失用户的占比。而对该平台满意度较高的已流失客户中,给差评的占比均超出了45%,这说明可能有一些用户一直以来对平台的满意度是较高的,但可能因为一些“不愉快”的事件而流失。

2)根据以上结论可制定的对策:

  • 直播电商运营部门应实时关注满意度得分为1或2的用户,尤其是要及时解决这部分群体的投诉、建议与反馈。
  • 运营部门应做好需求调研与产品功能设计。
  • 建议运营部门对该部分群体进行回访调研,搞清楚到底是什么原因促使了他们的流失,并以此做出相应的策略调整。

3.用户平台使用时长数据分析(已流失用户&未流失用户)

这里对用户的平台使用时长的分布进行了数据的分析,结果如下图所示。

快手数据分析案例中的用户平台使用时长数据分析

1)由上图可得出结论:

  • 大多数已经流失的用户都是在使用该平台的一段时间后才流失的。
  • 而大部分的已流失客户都是在使用该平台3个月以内才流失的。
  • 如果一个用户使用该直播电商平台超过3个月后,其流失的概率就会变得很少。

2)对策

因此,直播电商运营部分应当把使用该直播电商平台未超过3个月的用户纳入“新用户”的范畴,对他们进行精细化运营,要及时、快速地解决该类用户提出的诉求、建议等

4.用户购买行为数据分析

这里根据用户的平台使用时长的分布进行了数据的分析,结果如下图所示。其中,对已流失用户和未流失用户的使用时长做了对比。其中对已流失用户中最近一次购物的差评占比数进行了统计。将用户分为已流失用户与未流失用户,并对其优惠金额人数占比以及优惠订单占比做出统计。

快手数据分析案例中的用户购买行为数据分析

1)结论

  • 购买行为分析

大多数已流失客户并不是在平台上很久没有发生购买行为。

大部分用户在10多天内购买过产品,但是这部分用户中给差评的人数占比都较高,这说明用户流失的原因可能在于用户的“不愉快购物体验”。

  • 优惠券使用占比维度分析

未流失用户与已流失用户的订单优惠券使用结构并无显著差异,二者群体的订单优惠券使用占比集中在0.4-0.6、0.8-1之间。但是,在订单平均优惠金额为140-209、210-279、280-350的区间内,未流失的用户人数占比都超过已流失用户的人数占比。总体上说,已流失用户享受到的订单优惠力度稍弱于未流失用户享受到的订单优惠力度。

2)对策

  • 建议运营部门与市场营销部门一起对该类现象进行调研,例如对该部分群体进行访谈、问卷回收等,以找到这部分群体给出差评的原因,从而做出营销策略的调整。
  • 直播电商运营部门应对整体优惠券的折扣力度进行相应的调整,并对极有可能流失的用户发放折扣较大的优惠券。

5.用户产品偏好(新用户&老用户)

将用户分成新用户与老用户,并分别对这两类用户所喜爱的产品的分布进行统计。

快手数据分析案例中的用户产品偏好分析

1)结论

  • 对于新用户而言,他们会更喜欢移动手机、笔记本电脑及配件、家用工具的产品;
  • 对于老用户而言,他们的产品偏好与新用户的产品偏好不一致,排在前四位的产品为笔记本电脑及配件、时尚产品、移动手机、零食小吃。

2)对策

  • 建议向新用户产品更多地推荐这三类产品的电商直播,以及围绕这三种产品做出相应的活动;
  • 同时建议向老用户主要推荐这四类产品的电商直播,以及围绕这四种产品做出相应的活动。

6.未流失用户的价值分析(RFA模型)

快手数据分析案例中的未流失用户的价值分析

1)定义

参考RFM模型,自定义RFA模型,其三个重要的指标是最近一次消费(R)、

最近一段时间的消费频次(F)、用户订单年增长率(A)。

而根据这三个指标,所有的用户被划分为4大类用户。分别是重要价值用户、重要发展用户、一般发展用户、一般保持用户。

  • 重要价值用户(111):最近有消费、上月消费次数多,订单总量相较于去年有大幅度增加,这部分客户是VIP客户
  • 重要发展用户(101):最近有消费、但是上月消费次数少,而订单总量相较于去年有大幅度增加
  • 一般发展用户(010):最近没有消费、但是上月消费次数多,而订单总量相较于去年没有大幅度增加
  • 一般保持用户(000): 距今一次消费时间较长、上月消费次数较少、但是订单总量相较于去年没有大幅度增加,但是趋势仍然是上升的

2)策略

  • 对于一般保持用户,建议可以采取对其不定期活动推送、优惠券赠送的策略;
  • 对于重要发展用户,建议可以采取对其优惠券发送、公司新品消息推送、活动信息传达、产品推荐等的策略;
  • 对于一般发展用户,建议可以采取对其公司新品消息推送、活动速递的策略;
  • 对于重要价值用户,建议可以采取VIP客户运营策略,即加大对该部分群体的优惠力度,并可以适当为其增加赠品、售后客服等服务。

四、结语

在本文中,我们对快手数据分析进行了深入探讨。通过深入了解用户行为、内容趋势和平台发展,我们可以看到快手作为一家领先的短视频平台在市场上取得了卓越的成绩。快手的用户规模不断扩大,内容生态日益丰富,广告营收也稳步增长。

总之,通过本文的分析和讨论,我们可以得出结论:快手作为一家领先的短视频平台,在用户规模、内容创作和商业模式方面都取得了显著进展。同时,快手也需要继续加强技术创新和用户体验,以保持其竞争优势并实现可持续发展。

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