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浅谈线下场景中的数据分析思路

159 2024-10-25

我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。

查看原文:浅谈线下场景中的数据分析思路
文章来源:
一个数据人的自留地
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作者介绍: @Albert,就职于某知名大数据服务公司,专注于数据产品、数据埋点和用户行为数据分析和应用,“数据人创作者联盟”成员。

导语: 本文旨在分享线下数据分析场景的搭建难点与思路,补充之前关于线上触点的指标体系文章,并关注线下场景中用户行为数据的分析与应用。

线下数据的采集与应用难点:

  • 难以实现线下数据的id-mapping,因为用户在线下场景(如快餐店)不易登陆账号,导致无法区分独立用户。
  • 线下数据分析场景搭建难,传统企业对如何利用线下数据以助力业务增长缺乏认识,目前的数据分析多为不成体系的点击、浏览量。

线下数据分析场景搭建:

  • 流量获取:分析线下点餐软件的使用次数、流量活跃时间等。
  • 流量分发:分析用户在点餐软件内的行为,如查看商品详情、加入购物车等,同时观察转化率。
  • 流量转化:观察用户支付订单的指标,如支付笔数、金额、笔单价等,并分析不同菜品在各门店的热度。
  • 流量留存:当前无法实现留存分析,因特殊性导致无法区分用户身份。

总结: 文章基于作者经验总结线下数据分析思路,提到的id-mapping问题尚无完美解决方案,作者欢迎交流讨论,并推荐数据知识书籍。

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一个数据人的自留地
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