用户优化：电商背景下的运营指标汇总

需要注意的是，在用户属性数据录入过程中，数据信息的标准化问题。例如，地址信息录入的时候，小区的名称要按照统一的标准进行录入，避免后期在数据分析的时候出现误差。

记录了每个用户属性的数据后，形成用户画像，在用户标签系统（标签工厂）中运营人员可以查找所需要的用户信息。如果，用户标签与短信中心或呼叫中心进行对接后，用户运营人员可开展精准营销工作，针对每个具体的标签用户开展针对性运营工作。

在电商体系下，用户标签数据可以与流量数据、商品SKU数据、交易数据、物流数据等进行交叉分析、因子分析、相关性分析等，形成具有差异性意义的用户运营分析报告。

二、用户分群

用户运营人员进行用户分群的时候，首先会想到RFM模型，根据消费次数（次数）、最后一次消费时间与现在的时间间隔（天数）、消费金额（数值），来细分用户是初级用户、成长用户、还是成熟用户。具体的RFM模型如何建立，网上有很多相关资料，读者有兴趣的可以找来看看。

在这里，会新增加一些用户分群思路，以用户的来源、下单、注册、重复购买、流失、RFM消费情况，这六个维度来进行用户分群。

三、用户活跃指标

用户的活跃度是衡量用户运营的重要指标，其中DAU、WAU、MAU是经常用来衡量用户质量的指标。在电商体系下，不仅有登录活跃情况、还有每个用户的活跃天数、还有访问活跃情况、购买活跃情况、加入购物车活跃情况以及评论的活跃情况等。

四、用户留存指标

“留存”的概念通常用来分析电商的服务效果，是否能够留住用户。用户留存率越高，意味着用户使用电商平台的时间越长，他们能够为平台带来现金流和资本估值也就越高。从用户导入期开始，所谓导入期就是用户进入电商平台，留存一般分为访问留存、登录留存和购买留存。通过用户留存情况能从侧面把握渠道质量，比如，付费，粘性，价值量，投入成本等。

公式：留存率=新增用户中登录用户数/新增用户数*100%

五、用户转化指标

电商体系下，用户从浏览——访问——登录——咨询——下单——支付，形成漏斗转化的。除了访问转化率、登录转化率、咨询转化率、下单转化率和支付转化率以外，还需要关注用户的成交量、客单价、付费金额等。

在电商体系下，特别要关注下单-支付转化情况，用于分析活动运营、商品选择、使用流程中存在的各种问题。

六、新老用户指标

用户运营是一个长期漫长的过程，运营人员要对用户的情况做到心中有数，新老用户的数量、新老用户的增长情况、消费金额、复购情况等，需在每次运营报告中有所体现。新老用户运营的目标就是在保持老用户数量的稳定增长的前提下，提升新用户的所占比例。

老用户一般都是忠诚用户，有较高的忠诚度和用户粘度，也是可以给平台带来价值的核心群体，而新用户则意味着电商业务的不断发展，是业务得以不断发展地重要前提。所以针对新老用户的对比分析，行为分析、价值分析等显得尤为重要。

七、会员用户指标

从用户运营的角度，需要建立会员体系，制定会员等级和会员权益，针对会员开展有针对性的的营销活动和服务。分析会员用户指标，是为了留住更多老用户，吸引新用户，提高电商销量。

一般来说，越是高等级的会员用户，越是对精神层面的享受更为在意，对价格差异不敏感，越是低等级的会员用户越是对价格敏感。因此，建立起电商会员体系，可以更好地进行精细化运营。

最后，文章中梳理的用户运营方法和指标，都只是参考和借鉴，更多的还是要在实际业务中挑选适合的用户指标进行分析。用户运营需要细分指标，但不仅是简单的指标分解，更需要的是对用户运营和其他运营活动的整体联动分析，以及对产品、用户和平台的深度思考。

 

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