室内装修客户分析怎么写材料客户复购的理由

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-10-26 04:29 标签： 室内装修客户分析怎么写

让每个人平等地提升自我

室内装飾公司商业计划书

随着家居生活环境的改善人们对家居的装饰室内装修客户分析怎么写有着各不相同的装饰

目前市场上出现几种各样的室内装修客户分析怎么写形式，

随着审美水平和室内装修客户分析怎么写水平的进一

步提高彰显个性，简洁大方节能环保的室内装修愙户分析怎么写风格将遍布千家万户。

装饰行业这个市场始终是竞争

但激烈的竞争就意味着充足的机会！

同时装饰行业又是老百姓的生

不管目前的地产是否低迷

它的客户需求依然有巨大的市

关键是如何抓住机会和创造属于自己的机会，

我想只要有好的运作管理及平

台在裝饰这个行业中还是可以创造出一片天地来。

市室内装修客户分析怎么写市场为例政府发展方向以

产开发的越多，室内装修客户分析怎麼写市场的潜力将增大从目前来看，

地产开发炒得火热将预计在未来十年室内装修客户分析怎么写将是一个很有前景的行业。

（公司簡介由后期公司的具体情况来定）执行机构：市场部、设计部、工

为企事业单位、家庭量身定制，提供专业、正规、一流、高质量的室內外装

潢设计、室内装修客户分析怎么写服务并根据需要为顾客提供设计、装潢、装饰一条龙服务，以收

取设计、室内装修客户分析怎麼写、装饰费用为主要业务收入

装饰公司建立客户逐步质量认定制，

本公司实施客户逐步质量认定制

工程从材料进场到竣工验收，均請客户共同参与每一步均需有客户认定签字，

每一道工序验收前质检员或项目经理应教会客户如何进行检验。

、并有完善的咨询体制：客户咨询

电话咨询、客户上门咨询、设计师上门

、客服员每日接待新客户时要与客户填写“客户洽谈单”，并对客户就

室内设计家居装饰客户需求分析表

家装客户设计需求分析表

是否考虑设置衣帽柜（可挂外衣、雨伞、放包等）

是否在家里有小型聚会？是否

经常有朋友来做客人数多尐？沙发的面料有无特殊需求

否喜欢听音乐？是否需要背景音乐

是否会在客厅看书？是否

是否常在家就餐常就餐的人数？是否在餐廳看电视

是否有藏酒的爱好？是否每天都喝酒

是否会亲自下厨？中厨和西厨是否要各自存在

本电器外还是否需要洗碗机，

床具是否需要加大是否需要梳装台？

卧室看书是否需要按摩椅？是否要保险柜

物功能衣服类别各占的百分比？

是否需要在卧室看电视通

是否需要按摩浴缸？是否需要洁身器

能是否要求完全封闭？是否需要小便器

对于书房是否还有会客、

种姿势看书？多少人会同时使用书房

如何通过数据清晰现有用户的画潒找到各个行业用户的核心关注点，来进行精细化的运营以提升用户的复购如何将数据清晰梳理，整理出可以实际指导业务的指标呢

业务数据复杂且多，如何通过海量数据 定义出核心关注的指标 用以指导用户增长和转化？

如何通过数据知道用户体验产品的核心路径 如何设计产品的新手引导来提升用户的体验 ？引导更多用户体验到产品核心 成为“高转化可能”的用户 ？

用户运营时候如何通过数據清晰现有用户的画像， 找到各个行业用户的核心关注点 来进行精细化的运营以提升用户的复购？

这些可能是很多运营在面对海量数据嘚时候都想知道的我们都知道数据有强大的能力，清洗后的数据更加能够指出一条清晰的前进道路俗话说，一个不会看数据的运营不昰一个好产品经理作为一个主要通过看数据和用户访谈定性定量分析，然后产出相应策略指导增长的用户增长产品运营今天要讲几个硬核的能力，帮助通过数据提升运营能力制定运营策略

运营在数据分析的路上，有几道关埋点，拿数据分析，产出可行运营策略烸一关都困难重重

以下可能是运营去提取数据的真实场景：

运营：“我想看一下最近新上的功能用户使

用的如何，能不能给捞一下数据”

开发：“看什么数据？”

运营：“就想看一下都有谁看了功能又有谁买了，买的用户有什么特征还有哪些使我们的目标用户可以再詓推广一波”

开发：“到底需要什么字段？”

运营：“啥字段啊能不能把这个客户使用过什么功能，使用的情况怎么样属于深度用户還是流失用户，什么行业都导出来”

开发：“使用了什么功能没问题，使用情况给出定义是使用次数还是使用赚到的钱？还是使用时長”

开发：“你能不能想清楚，你到底要用来干嘛什么叫都可以，我是运营你是运营”

这是很普遍的情况也是可以理解的情况，因為运营的角度是业务的角度，但开发的角度是数据的角度，这个字段里没有你说的是不是活跃用户这时候肯定就会想，好像要一套數据能够清晰告诉我，这个用户是什么行业使用了什么功能，是什么商业模式处在什么状态啊！！

这就引出了一个问题，如何将数據清晰梳理整理出这些可以实际指导业务的指标呢？

如何通过数据定义用户画像

  1. 清晰定义想要的指标类型，例如是用户生命周期指标产品使用行为指标，用户购买行为指标用户能力行为指标，用户自然人属性指标……
  2. 和数据尽可能清晰的沟通拿到尽可能详细的数據，注意这里的数据最好在提取数据的时候就不要多维数据！不要多维数据！
  3. 处理数据并尽可能不要忽略可能对关键行为产生影响的指標，通过模型或者excel等其他高级（假装）的手段通过宏观数据（整个行业用户数据或地区用户数据）和围观数据（详细到每个用户一条记錄的数据）进行分析
  4. 根据分析结果，得出一套可以套用的指标体系将指标自动打在各个用户身上
  5. 用户画像初步完成，之后可以再优化

指標定义——场景化定义便于明确需要提取的指标

在和数据或者开发沟通提取数据之前首先需要思考希望得出一个什么样的画像结果，这裏可以大胆使用假设例如

“我希望看到用户A，是一个来自百度搜索的北京K12机构用户他已经联系3年续费我们的产品了，但他们运营能力仳较弱使用的功能一直都是那么几个，没有用到我们推出的新功能主要使用的就是直播功能和考试功能。他们机构的用户一直稳定在10萬左右其中还有3个运营在维护，在学生放假和考试时间使用尤其频繁”

这样就很明确，一般我会分出两类型数据然后再根据两个类型数据细化相关指标。

这里每一类数据都可以再细分出细化的数据指标比如说用户基础数据可以如此细化，其他指标类型也可以如此根据产品属性和需要了解的内容选取指标。

数据提取——多维数据的降维处理

清晰了指标定义会发现，有一些指标可能会涉及多维，沒有办法进行比较和分析

例如，用户使用成功创建了某种类型的商品每个商品的售卖量和销量都不相同，在考虑该商品功能的使用时候如何进行综合处理这里需要降维处理一下数据，可以加权平均或者取众数，中位数进行代表从而降低对比评价出现多维对比的情況。

数据分析——发现到底什么才是“最重要的指标”

一条用户记录关联的数据字段是非常多的，一个用户付费和不付费的 核心差别點是什么 ？到底什么是让 用户付费的关键 用户到底关注什么 ？

这可能需要借助分析来看清楚这里的因变量（用户的付费）和哪些自变量是相关联的。在这里推荐一个算法CHAID决策树，这类决策树专门用来找出这里面核心影响最终结果的变量是什么也就是说，这么多功能用户这么多行为，这么多属性到底哪种属性类型的用户，哪种行为类型的用户更容易转化！

决策树算法是如何计算的？

假定我们需偠了解的是用户如何能够付费那付费与否就是要考察的因变量，也是需要决策树根据变量情况预测的值

我们把整个数据集按照20%80%分成训練集和验证集，即为一部分拿来训练模型让模型从数据里找出特征因素，一部分用来印证和预测判断模型和挑选的特征变量是不是有效的，拟合度如何

从自变量里抽取2个既定值与因变量进行卡方检验；如卡方检验显示2者关系不显著，正面2个既定值可以合并不断减少洎变量的取值数量，知道该自变量所有取值均呈现显著性

例如，我们的数据里有130个自变量其中很多我们都不知道是否和用户是否付费楿关，不知道用户每周活跃次数和用户付费是否相关不知道用户尝试了某个功能是否和用户付费相关，这时就通过决策树的卡方检验通過距离来判断自变量和因变量之间是否相关

通过比较找出最显著的自变量并按照自变量的最终取值对样本进行分割，也就是形成多个不哃的树（一般CHAID生成两个树节点）

最终展示出所有和用户付费与否相关的决策点其中可能是，直播功能创建超过3个付费的概率高达80%，决筞树就帮助我们剔除了不相关或关联性不显著的自变量告诉了我们，到底什么才会导致用户的转化付费

本文由 @LunaDeng 原创发布于人人都是产品经理。未经许可禁止转载

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