*本篇供稿者：GrowingIO分析師 數(shù)九

作為分析師的你清楚如何快速獲取下面的數(shù)據(jù)表現(xiàn)么？

·用戶(hù)活躍時(shí)段分析：不了解用戶(hù)何時(shí)最活躍，導(dǎo)致產(chǎn)品更新和營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)效果不佳？

·市場(chǎng)區(qū)域潛力挖掘：市場(chǎng)推廣無(wú)的放矢，資源浪費(fèi)嚴(yán)重？

·客戶(hù)需求細(xì)分：不清楚不同用戶(hù)的需求差異，營(yíng)銷(xiāo)效果大打折扣？

·運(yùn)營(yíng)策略?xún)?yōu)化：用戶(hù)流失嚴(yán)重，運(yùn)營(yíng)效率低下？

在數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)不僅是企業(yè)決策的基石，更是理解用戶(hù)行為、優(yōu)化產(chǎn)品與服務(wù)的關(guān)鍵。分布分析作為一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析方法，能夠幫助我們深入了解數(shù)據(jù)的分布情況，從而揭示出用戶(hù)行為背后的模式和趨勢(shì)。本文將探討分布分析在理解用戶(hù)行為中的應(yīng)用，并通過(guò)實(shí)際案例展示其效果。

01

分布分析的定義與重要性

分布分析是指對(duì)數(shù)據(jù)集中各個(gè)變量的取值分布情況進(jìn)行分析，以揭示數(shù)據(jù)的分布特征、規(guī)律及趨勢(shì)。在數(shù)據(jù)分析中，分布分析具有極其重要的地位，它能夠幫助我們：

1.了解數(shù)據(jù)的整體分布情況，判斷數(shù)據(jù)是否滿(mǎn)足特定分布（如正態(tài)分布、偏態(tài)分布等）；

2.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值或極端值，從而進(jìn)行針對(duì)性的處理；

3.揭示用戶(hù)行為的模式和趨勢(shì)，為產(chǎn)品優(yōu)化和營(yíng)銷(xiāo)策略提供有力支持。

02

分布分析的應(yīng)用場(chǎng)景

用戶(hù)活躍時(shí)間分布

通過(guò)分析用戶(hù)在不同時(shí)間段的活躍情況，可以了解用戶(hù)活躍時(shí)間的分布規(guī)律，為產(chǎn)品優(yōu)化和運(yùn)營(yíng)策略提供依據(jù)。例如，對(duì)于一款在線(xiàn)教育產(chǎn)品，通過(guò)分析用戶(hù)的活躍時(shí)間分布，可以發(fā)現(xiàn)用戶(hù)在學(xué)習(xí)高峰期的行為模式，從而優(yōu)化課程安排和推薦策略。

用戶(hù)地域分布

用戶(hù)地域分布反映了產(chǎn)品的市場(chǎng)覆蓋情況和用戶(hù)的地域偏好。通過(guò)分析用戶(hù)的地域分布，可以了解產(chǎn)品在哪些地區(qū)更受歡迎，從而制定針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)策略。同時(shí)，還可以結(jié)合地域文化、經(jīng)濟(jì)等因素，深入挖掘用戶(hù)的地域需求，為產(chǎn)品優(yōu)化提供有力支持。

用戶(hù)消費(fèi)行為分布

用戶(hù)消費(fèi)行為分布包括用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)頻率、購(gòu)買(mǎi)金額、購(gòu)買(mǎi)品類(lèi)等方面的分布情況。通過(guò)分析用戶(hù)的消費(fèi)行為分布，可以了解用戶(hù)的消費(fèi)習(xí)慣和購(gòu)買(mǎi)偏好，為產(chǎn)品推薦、促銷(xiāo)活動(dòng)等營(yíng)銷(xiāo)策略提供有力支持。同時(shí)，還可以結(jié)合用戶(hù)畫(huà)像和購(gòu)買(mǎi)歷史等數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和個(gè)性化推薦。

03

案例：電商用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為分析

某電商平臺(tái)希望了解用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為分布情況，以便優(yōu)化商品推薦和促銷(xiāo)策略。通過(guò)對(duì)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分布分析，得到以下結(jié)果：

用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)頻率分布分析：

「下單商品的數(shù)據(jù)指標(biāo)」可以通過(guò)分布分析直觀(guān)的看到最大值、最小值、平均數(shù)、中位數(shù)、25分位數(shù)、75分位數(shù)，從而我們可以直觀(guān)地在圖表上看到用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)頻次分布，針對(duì)低頻購(gòu)買(mǎi)用戶(hù)，可以通過(guò)優(yōu)惠券、限時(shí)折扣等方式刺激其購(gòu)買(mǎi)欲望；針對(duì)高頻購(gòu)買(mǎi)用戶(hù)，可以推出會(huì)員制度、積分兌換等福利政策，提高用戶(hù)粘性和忠誠(chéng)度。

訂單次數(shù)分布：大部分用戶(hù)的訂單次數(shù)集中在較低區(qū)間，尤其是[0,1]和(1,2]區(qū)間，這兩個(gè)區(qū)間的用戶(hù)量占比分別為22.64%和15.09%。這可能意味著存在大量低頻用戶(hù)或新注冊(cè)用戶(hù)。

高價(jià)值用戶(hù)：盡管低頻用戶(hù)占比較大，但仍有部分用戶(hù)表現(xiàn)出高活躍度，例如在(10,674]區(qū)間內(nèi)的用戶(hù)，盡管占比只有7.57%，但他們生成了高達(dá)674次訂單，展示了極高的消費(fèi)能力。

用戶(hù)群體差異：通過(guò)維度拆解和用戶(hù)對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)不同用戶(hù)群體在訂單次數(shù)上存在的顯著差異。這有助于進(jìn)一步細(xì)分市場(chǎng)，為不同用戶(hù)群體提供定制化的營(yíng)銷(xiāo)策略。

市場(chǎng)策略?xún)?yōu)化：根據(jù)訂單次數(shù)的平均數(shù)（4.243次）和中位數(shù)（3次），可以分析出大部分用戶(hù)的訂單行為模式，從而調(diào)整市場(chǎng)策略，如增加促銷(xiāo)活動(dòng)、優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)等，以提升整體的用戶(hù)活躍度和訂單量。

用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)金額分布：

用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)金額呈現(xiàn)正態(tài)分布特征，大部分用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)金額集中在一定范圍內(nèi)。針對(duì)購(gòu)買(mǎi)金額較低的用戶(hù)，可以推薦性?xún)r(jià)比高的商品；針對(duì)購(gòu)買(mǎi)金額較高的用戶(hù)，可以推薦高端商品或提供定制化服務(wù)。

訂單金額分布：從數(shù)據(jù)中可以看出，訂單的實(shí)付金額總和主要分布在較低的區(qū)間內(nèi)，尤其是[44,143]區(qū)間，用戶(hù)量占比高達(dá)37.73%。這表明大部分用戶(hù)的訂單金額相對(duì)較低，需要進(jìn)行策略調(diào)整以吸引更多高價(jià)值訂單。

高價(jià)值用戶(hù)：雖然大部分用戶(hù)的訂單金額較低，但仍有部分用戶(hù)（約占3.79%）的訂單金額在(1028,38569]區(qū)間內(nèi)，顯示出極高的消費(fèi)能力。識(shí)別并服務(wù)好這部分用戶(hù)，對(duì)于提升整體營(yíng)收具有重要意義。

用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)城市分布：

我們還可以自定義添加維度對(duì)比，如添加城市維度去分析不同城市的用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)金額分布，從而了解不同城市的市場(chǎng)占有情況和消費(fèi)能力，對(duì)我們后續(xù)的運(yùn)營(yíng)和市場(chǎng)策略做出指導(dǎo)性建議。

用戶(hù)分布與城市特點(diǎn)：

深圳、上海、東莞、福州、鷹潭、合肥、鄭州和齊齊哈爾在用戶(hù)數(shù)量上占據(jù)顯著位置，這可能意味著這些城市是商品的主要消費(fèi)市場(chǎng)。

深圳、上海和東莞不僅在用戶(hù)數(shù)量上領(lǐng)先，其實(shí)付金額總和也較高，顯示出這些城市的用戶(hù)具有較強(qiáng)的購(gòu)買(mǎi)力。

廣州和佛山雖然也有用戶(hù)分布，但與其他主要城市相比，其占比和實(shí)付金額相對(duì)較低。

市場(chǎng)策略建議：

對(duì)于深圳、上海和東莞等高價(jià)值用戶(hù)和主要消費(fèi)市場(chǎng)，可以加大營(yíng)銷(xiāo)推廣力度，提供更多定制化和個(gè)性化的服務(wù)，以提升用戶(hù)粘性和忠誠(chéng)度。

針對(duì)廣州、佛山等具有一定用戶(hù)基礎(chǔ)但消費(fèi)力較低的城市，可以開(kāi)展促銷(xiāo)活動(dòng)或提供優(yōu)惠券等激勵(lì)措施，吸引更多用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)商品。

對(duì)于其他用戶(hù)數(shù)量較少但具有特定消費(fèi)特點(diǎn)的城市，可以進(jìn)行深入研究，了解用戶(hù)需求和市場(chǎng)潛力，制定有針對(duì)性的市場(chǎng)策略。

一鍵分群

當(dāng)然，不同的分布特征人群，也是可以像事件分析一樣，通過(guò)「一鍵分群」的便捷功能直接把對(duì)應(yīng)的人群包創(chuàng)建出來(lái)，方便我們做更多的人群用戶(hù)細(xì)查和分析。

在數(shù)字化時(shí)代背景下，企業(yè)必須依靠數(shù)據(jù)來(lái)指導(dǎo)戰(zhàn)略和運(yùn)營(yíng)決策。GrowingIO的分布分析是一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，它通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行細(xì)致分析，揭示出變量值的分布規(guī)律和特征。這對(duì)于理解用戶(hù)行為、優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)至關(guān)重要。

在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以結(jié)合具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，靈活運(yùn)用分布分析方法，深入挖掘數(shù)據(jù)背后的用戶(hù)行為模式和趨勢(shì)，為企業(yè)的發(fā)展提供有力支持。

創(chuàng)立于2015年，GrowingIO是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的一站式數(shù)據(jù)增長(zhǎng)引擎方案服務(wù)商，屬StartDT奇點(diǎn)云集團(tuán)旗下品牌。以數(shù)據(jù)智能分析為核心，GrowingIO通過(guò)構(gòu)建客戶(hù)數(shù)據(jù)平臺(tái)，打造增長(zhǎng)營(yíng)銷(xiāo)閉環(huán)，幫助企業(yè)提升數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力，賦能商業(yè)決策、實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

GrowingIO專(zhuān)注于零售、電商、保險(xiǎn)、酒旅航司、教育、內(nèi)容社區(qū)等行業(yè)，成立以來(lái)，累計(jì)服務(wù)超過(guò)1500家企業(yè)級(jí)客戶(hù)，獲得LVMH集團(tuán)、百事、達(dá)能、老佛爺百貨、戴爾、lululemon、美素佳兒、宜家、樂(lè)高、美的、海爾、安踏、漢光百貨、中原地產(chǎn)、上汽集團(tuán)、廣汽蔚來(lái)、理想汽車(chē)、招商仁和人壽、飛鶴、紅星美凱龍、東方航空、滴滴、新東方、喜茶、每日優(yōu)鮮、奈雪的茶、永輝超市等客戶(hù)的青睞。