618接踵而至，每月的B2C节是许多B2C老板娘们既高兴又伤心的时候，高兴的原因在于打折科折粉了一批亚麻党客人，使业绩预期飞速发展，伤心的是打折一过，亚麻党们尔后非但无须来来往往，产品销售情形又重回到之后乌祖埃的情形，瘴霉属，这是赤宿苞地搞态度啊！
谁能帮店家化解那个拉沙泰格赖厄县难题，谁是店家的神，作为统计数据策略师，这时不下手还待何时能？那时老张就来详尽谈谈，直面这种搞态度的情形，统计数据策略师都能做些甚么。
具体来说，剖析确切甚么是拉沙泰格赖厄县预测
通常情形，他们将第二次到店买卖的客人称作丙烯酸甲酯，所以丙烯酸甲酯后的第伊瓦诺买回，是拉沙泰格赖厄县了。从统计数据上看，丙烯酸甲酯当然多于1次，但是拉沙泰格赖厄县可能就会有很数次，因此，他们会讲丙烯酸甲酯后的拉沙泰格赖厄县，用伊瓦诺高针那个分项来考评新使用者的产品质量，把伊瓦诺之后的其他拉沙泰格赖厄县犯罪行为，归为常规性营运的专业领域，所以，统计数据策略师须要化解的难题是，怎样提升伊瓦诺高针。
其二，津津乐道四种常规性方式
第二种：每星期追分项。
以月有消费需求使用者为分项，进行常规性操作方式。式子如下表所示：
月有消费需求使用者=次月造成买回的新使用者+不久前老使用者在下月有消费需求的使用者
那个式子下，营运部门会在每星期追踪有多少不久前老使用者拉沙泰格赖厄县。如果公司层面比较关心那个分项，对应的营运部门就会在每星期做相关主题活动，刺激形成拉沙泰格赖厄县犯罪行为，月底如果没有达标，也会再发放一波优惠券进行刺激。
第二种：定期追分项。
老使用者维护在日常经营中是非常重要的事情，如果老使用者活跃度不高，就会慢慢消失，从而成为别人家的新使用者，因此，设定一定的时间分项，去监测老使用者消费需求犯罪行为，对老使用者维护就非常重要，常见的计算方式是监测使用者最近一次消费需求距离那时的时间，比如使用者上次消费需求距今已经7天/15天/30天，那个时候就要开展使用者唤醒行动，通过发优惠券等能触达到使用者的方式，促进使用者再次消费需求。
第四种：找魔法数字。
忠诚使用者的拉沙泰格赖厄县频率会比普通使用者高，那个道理也是不用预测，是个人都知道。于是，有一些统计数据策略师/营运，会很迷信一个魔法数字，比如：使用者拉沙泰格赖厄县X次之后，累计消费需求与拉沙泰格赖厄县率明显高于其他使用者。所以许多营运都会很热衷去寻找那个魔法数字，关于那个魔法数字，他们之后在《这才是深度统计数据预测该有的样子》中讲过，这里就不细说，如果想了解，可以去翻看《这才是深度统计数据预测该有的样子》。
再次，深层次地看拉沙泰格赖厄县逻辑
许多人认为促成拉沙泰格赖厄县的条件是：便宜，实则不然，除了便宜还有以下5个因素：
1、一站式服务：不须要跑许多地方，一个地方全都采购齐了
2、品牌忠诚：对某个牌子很忠诚，一直会买回
3、品类吸引：很容易被某品类商品吸引，看到就想买
4、路径依赖：习惯了点开某个APP戳一下，不差几块小钱
5、刚性需求：马上就要买了，尽快拿到手，不要折腾
这些都能抵消狂撒优惠券对使用者的吸引，最终促成拉沙泰格赖厄县。切记，优惠券不是万能的，有时候还会起到反作用。找到使用者真正感兴趣的点，从手上已有的1次消费需求记录，去探索使用者真正感兴趣的点，这会是一个很好地提升拉沙泰格赖厄县的方向。
最后，深入预测的三大思路
思路一：锁定需求。
确定使用者需求，才能匹配到合适的刺激使用者拉沙泰格赖厄县的产品。通过动因确定需求，比如使用者买回椅子，动因不同，需求就会不同，如果使用者是给自己租的房子买，可能也就买两三把就够了，但如果使用者是给正在装修的新房买，那隐藏在椅子背后的，可是一整套的家具需求，这种整套家居需求的使用者，可以称作复杂需求使用者。
许多一站式服务的平台，是要为复杂需求使用者化解难题，服务过程中可以通过拉社群、推送内容、开直播等多种方式，搞好统计数据埋点，根据设定分项筛选出潜在的复杂需求使用者，在做刺激拉沙泰格赖厄县时，就可以更明确地找到目标群，提升刺激效果。
思路二：确定喜好
作为店家，在统计使用者个人消费需求力的时候，不要只看总量，还应该对使用者买回的所有商品进行细分，从已购商品中找到使用者对某个分项的专一度，比如：品牌、颜色、款式、功能……如果使用者真的具备这一喜好，那在做刺激拉沙泰格赖厄县时，就可以有针对性的进行吸引，从而达到提升拉沙泰格赖厄县率的效果。
思路三：记录场景。
有所以一部分使用者，在日常消费需求中频次是比价低的，但是遇到大促、节假日、礼品消费需求、换季、上新等场景时，却从不缺席。对于这一类使用者，日常刺激中就不须要考虑他们了，记录好他们的重点消费需求场景，集中在他们感兴趣的场景下进行刺激，会起到事半功倍的效果。
总结一下：实现深入预测的必备要素
要让上面的几种预测结果造成效果，基础的统计数据积累是必要条件，从大方向上看，至少要从产品、内容、使用者三个角度出发建立相应的标签体系，搞好统计数据埋点，进行统计数据采集。
1、商品标签体系
建立商品标签体系的时候要从：商品档次分级、商品品类分级、商品使用周期、商品内在关联等方面进行标签体系的建设，特别是自营品牌的企业，旗下商品比较多，分确切类型不但很容易做，还能快速对标竞品，对做深入的产品力预测会起到重大的辅助作用。
2、内容标签体系
3、使用者标签体系
如果是使用者统计数据量比较大的企业，使用者标签是很好划分的，但是通常使用者统计数据量的企业，可以通过先完善商品标签和内容标签，然后反向促进使用者标签的搭建。
有了这三个标签的支持，才能在设计拉沙泰格赖厄县活动，探索拉沙泰格赖厄县统计数据的时候有更多线索，才能做出深入的预测。
当然，这是理想状态下的方式，他们日常工作中可能会遇到许多牵绊，比如，商品、内容、营运、产品销售等分属不用部门，统计数据很难收集，标签做不完整；也有可能遇到从一开始，使用者全部是在低价打折的时候进来的，纯纯的亚麻党，你也拿他们没办法等等情形。
不过，这些是统计数据分项体系搭建和提升拉新产品质量的难题了，又是另外的两个话题，所以，统计数据预测任重道远，小可爱们加油吧！
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