销售运营数据分析报告(会员运营最常用数据分析方法有哪些？)

会员运营最常用数据分析方法有哪些？

会员运营最常用数据分析方法之——关联分析

关联分析，也叫作“购物篮分析”，是一种通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间联系的分析方法。

关联分析目的是找到事务间的关联性，用以指导决策行为。

关联分析需要考虑的常见指标：

支持度：指A商品和B商品同时被购买的概率，或者说某个商品组合的购买次数占总商品购买次数的比例。

置信度：指购买A之后又购买B的条件概率，简单说就是因为购买了A所以购买了B的概率。

提升度：先购买A对购买B的提升作用，用来判断商品组合方式是否具有实际价值。

会员运营最常用数据分析方法之——对比分析

对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较。对比法是一种挖掘数据规律的思维，能够和任何技巧结合，一次合格的分析一定要用到N次对比。

对比主要分为以下几种：

横向对比：同一层级不同对象比较，如江苏不同市茅台销售情况。

纵向对比：同一对象不同层级比较，如江苏南京2021年各月份茅台销售情况。

目标对比：常见于目标管理，如完成率等。

时间对比：如同比、环比、月销售情况等，很多地方都会用到时间对比。

会员运营最常用数据分析方法之——留存分析

留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考查看进行初始行为后的用户中， 经过一段时间后仍然存在客户行为（如登录、消费）。留存不仅是个可以反映客户粘性的指标，更多地反映产品对用户的吸引力。

按照不同周期，留存率分为三类：

第一种是日留存，日留存又可以细分为以下几种：

次日/3日/7日/14日/30日留存率=（当天新增的用户中在第(2天/3日/7日/14日/30日)还登录/消费的用户数）/第一天新增总用户数；

第二种是周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。

第三种是月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。

留存率是针对新用户的，其结果是一个矩阵式半面报告（只有一半有数据），每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。正常情况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。