业务|结合人货场解释用户运营中的数据分析是做什么的？( 二 )

【商品推荐】找出人群可能喜欢的商品，简单的方式可通过对历史订单的统计，复杂的方式可通过协同过滤等算法实现。此外，需要将推荐模型与实际场景结合，此处目标为提升连带，可以结合“购物篮分析”设计搭配组合。

【偏好价格】每个客户历史消费的客单价都不同，需要列出价格带分布进行分组营销，避免对低价位段客户推荐高价品。当然一个好的推荐模型可以避免这样的尴尬。

【注意】并不是说要对每个场景都这样严格进行人群交并。更重要的是灵活应用，例如人群基数太少，则减少划分规则，或选择性地合并人群。
2. 数据产品从用户运营需求出发，数据分析赋能业务增长，经测试有效后，需进一步以产品的形式落地。
用户运营经常会接触到各种数据产品：

如果是在天猫平台，接触到的就是天猫第三方服务商的用户营销管理工具
如果是线下门店，接触到的就是CRM
此外，还有帮助业务分析的BI、CDP等

经测试有效的数据分析结论可以通过报表、模型、标签等形式插入到这些数据产品中。其中，最重要的是形成的这些产品一定是经过“业务改造”，适配业务习惯的，这样才能融入到业务的实际工作流中。
所以，这些结论以什么样的方式呈现在你面前才能提高效率，就是用户运营部门需要考虑的。
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【业务|结合人货场解释用户运营中的数据分析是做什么的？】题图来自Unsplash，基于CC0协议