1.
首先定义要提升的具体指标:日活跃用户(DAU)、周活跃用户(WAU)、月活跃用户(MAU)、30/90天复购率、客单价(ARP/客单)与客户生命周期价值(LTV)。步骤:在表格列出每项KPI当前值、目标值与时间窗(如3个月内提高30天复购率5个百分点)。有目标才可后续对齐数据与行动。
2.
在虾皮卖家中心导出订单报表、买家联系人、优惠券使用记录、退货记录与商品曝光/点击数据。用Excel或Google Sheets做清洗:统一时间格式、合并重复买家ID、去除退款全额的订单或异常大量退货的账号。若要更深入,导入到Power BI或Google BigQuery做后续分析。
3.
用R(Recency)、F(Frequency)、M(Monetary)建模:Recency用最后一次下单距今天数,Frequency统计过去12个月下单次数,Monetary统计同期消费。在Excel用公式分为3~5分段(例如:Recency 0-30天=5分,31-90=4)。合并RFM得分后定义高价值、潜力、沉睡、流失四类客户,作为个性化营销对象。
4.
把用户按首次下单月份做cohort表,计算每个cohort在后续30/60/90天的留存率。用透视表或BI工具绘制留存热力图。找出哪一批次(产品、活动)留存高,分析当时使用的折扣、商品页面、物流时效等变量,找出提升长期活跃度的可复制因子。
5.
对高价值:推VIP专属折扣、先行新品试用券与免运门槛。对潜力客户:设定7天和14天购物提醒 + 满减券刺激二次购买。对沉睡/流失:触发序列邮件/站内信(3封内含时间限定券)并做冷启动补贴。实施步骤:在虾皮后台建立优惠券池,设定发放规则并记录券码与使用率。
6.
选择单一变量测试(如优惠券金额、商品主图或活动文案)。样本分为对照组与实验组,各不少于数百人以确保统计力量。监测指标:点击率(CTR)、转化率、复购率与每组的LTV。用卡方检验或t检验判断差异显著并持续迭代。每次测试记录版本号与起止时间,避免多变量干扰。
7.
答:采用对照组实验。随机抽取目标客户群为实验组(收到再营销)与对照组(不干预),并在活动后30/60/90天比较两组复购率与客单价值。确保样本量足够,并计算显著性(例如t检验或卡方),若实验组的复购率显著高于对照组,即可认定活动有效。
8.
答:留存:建立以首购月份为行、后续天数为列的透视表,计算每格的活跃用户数/首购用户数。RFM:用SUMIFS与COUNTIFS算每个买家的最后下单日期、下单次数与总金额,接着用QUARTILE或自定义区间给分,最后 CONCAT 将三项分数组合成RFM标签并用筛选做分群。
9.
答:建立每周/每月的数据仪表板(关键KPI、分群数、券使用率、留存曲线),并设立SLA(如KPI异常自动报警)。把日常操作模板化:例如每次促销前跑cohort、测试脚本与复购触发流程。定期复盘(每月一次)总结成功案例与失败教训,形成知识库。