对于电商APP，通过建立漏斗模型判断用户的转化路径，判断流失的原因，每个漏斗的的环节是紧密扣合的。
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一、数据分析目的
1. 业务背景
在全国范围内拥有多个直营门店和合资门店的“互联网+”综合运营服务商，移动端有APP和小程序，属于电商类APP；由于行业的特殊性质，我们的商品是服务。此服务商品只能线上购买，必须线下领取；商品种类单一，仅有一种商品；商品价格在一天内随时间波动。
每个门店的商品销售实行门店店长负责制，店长的有活动营销权限。利用友盟+移动统计（U-App AI版）的数据分析驱动业务增长，指导店长经营门店，为营销赋能。
2. 业务目的
通过友盟+移动统计（U-App AI版）主要达成以下三个业务目的：
KPI考核：用数据设定KPI（关键绩效指标），对门店店长的经营情况考核，便于店长制定经营策略。
活动管理：建立数据模型判断门店的用户生命周期，在生命周期各个节点与用户营销互动，实现分层运营、运营推广策略
活动复盘：用数据追踪营销活动的效果，对各类营销活动复盘。优化消息推送文案、优化广告放渠道、评价分享情况。
数据考核KPI
店长的薪资构成=基本工资+绩效工资+奖金。最关键、最重要KPI（关键绩效指标）是门店的营收，但单一的营收指标不足以覆盖门店经营的各个方面。基于现状的多维度指标考核维持了可持续发展的经营状况，最终实现业绩目标。
通过友盟+移动统计（U-App AI版）制定考核策略，因薪资统计周期为一个月，所以每项指标的统计周期以经营月报表输出。在统计后台选取数据考核指标并制定权重：粉丝量0.2、访问率0.3、订单量0.5。
统计月报表的方式：利用用户洞察-行为洞察-事件分析功能，定义“粉丝量的次数“、“浏览内容的次数“、“订单量的次数“各为一项事件，每月计算一次报表，作为门店KPI考核数据。
数据驱动营销活动
通过自制看板建立门店的营销模型看板，制定门店运营推广策略，为店长营销赋能。建立营销数据模型判断用户生命周期，用户生命周期决定营销活动类型。
根据业务场景和用户生命周期，我们设计了7种基本的营销活动的类型，给予店长举办活动的权力。
注册有礼活动：针对新注册用户赠送商品优惠券、商品体验券等礼品，刺激新用户注册，实现用户增长
打卡活动：注册用用户每日登录打卡，页面浏览率，商品点击率，提高用户活跃度，加强商品印象。用户激励制度促进活跃度
会员积分活动：会员购物积分成长体系
充值返现活动：设置大于商品平均单价的充值返送赠送金额，充值金额越大，返现金额越多。
消费活动：针对单次消费购买的满送活动，提升单均价。
分享活动：针对用户的分享动作扩散消息与传播活动，
老带新活动：老用户邀请新用户注册、消费、充值，老用户和新用户都能活动赠送礼品
新增自制看板：新建“营销模型”自制看板并建立营销活动指示数据模型。选四个门店经营现状的关键指标建立数据模型；采取门店上一个季度的平均数据作为模型依据（此处采用脱敏数据），我们认为这是在经营中的获得验证的数据。
日新增用户：获取新增目标用指标，
日活跃用户：流量指标
页面浏览时长：用户粘性指标
订单量：核心经营指标以及最终目的
简易数据模型如下：
营销效果跟踪和营销活动复盘
最后，通过友盟+移动统计（U-App AI版）复盘活动，用数据追踪营销活动的效果，积累营销案例经验。
以深圳门店为例子：根据数据模型，日新增用户大于50、日活跃用户大于100、页面浏览时长大于0.5小时、订单量大于200单，日活跃用户呈现下降趋势；该门店此时应开展与留存用户有关的活动。活动目的是留存老用户、提升门店营收、提升门店曝光率。
与此同时，店长发现用户充值池里的金额在减少，决定在本门店设置充值返现活动。与本平台的其它门店进行良性竞争。
宣传传播方式有：上传活动海报到首页弹窗，筛选门店的历史活跃用户对其PUSH活动文案。
门店通过消息推送、社会化分享宣传手段传播活动，跟踪和复盘营销效果。在友盟+移动统计（U-App AI版）能得到以下传播数据：
用户触达-消息推送：收到数、打开数、忽略数
社会化分享评价：分享总数、评论总数、喜欢总数
门店营收的跟踪，以订单增长率判断:
订单增长率=活动时段内订单量增长量/相同活动天数订单量
门店曝光率的跟踪，从以下两个角度判断：
消息推送的打开率=打开数/收到数
页面分享率=首页广告的点击数/分享总数
转化路径的跟踪：对于电商APP，通过建立漏斗模型判断用户的转化路径，判断流失的原因，每个漏斗的的环节是紧密扣合的。
复盘活动：在活动结束后，及时到后台收集数据并回答以下问题：
活动提升的订单收集是否能覆盖人力成本和时间成本？
宣传PUSH是否针对了目标用户，对活动的目标用户有没有分群，是潜在用户群体还是超级用户群体？
推广图片和推广文案是否吸引人？
产品设计的用户购买流程时间和步骤是否最简化？
漏斗模型在哪一步转化率最低，怎样提升？
门店在一次营销活动的各个环节能获得完整的数据，依据数据指导活动方向和评价活动效果。
作者：陈晶晶
本文为「人人都是产品经理」社区和友盟＋联合举办的“2019「友盟杯」数据分析大赛”中获奖作品，未经作者及平台许可，禁止转载
本文部分数据有脱敏处理，非全部真实数据
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