抖音電商羅盤服務分析 物流概覽 人群分析功能介紹-抖音問答電商問答

本文主題抖音小店,抖音客服,抖音問答。

1.服務分析1.1服務分析

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（1）售后分析

售后分析看板是什么？

售后分析看板支持商家查看最新售后水平概況，篩選時間段查看近期趨勢，具體指標包括投訴率、品質(zhì)退貨率、平均售后退款時長、平均售后處理時長（整體/發(fā)貨前/發(fā)貨后）。

售后分析看板數(shù)據(jù)如何解讀？

投訴率、品質(zhì)退貨率為平臺治理規(guī)則相關(guān)的核心數(shù)據(jù)指標，也是商家分級及商家體驗分計算的重要數(shù)據(jù)依據(jù)，需每日監(jiān)控變化情況，詳見商家分級規(guī)則和商家體驗分說明。

平均售后退款時長、平均售后處理時長（整體/發(fā)貨前/發(fā)貨后）等核心指標有助于商家有效識別售后各環(huán)節(jié)的處理效率并針對性提升。

售后分析看板數(shù)據(jù)指標定義？

投訴率

選擇日期往前推14天所在日期支付的訂單中在支付后14天內(nèi)產(chǎn)生投訴的訂單量占比（例如今天1月14日，那么就是1月1日發(fā)生的訂單截止到今天產(chǎn)生投訴訂單量的占比）；

公式：投訴訂單量/支付訂單量

品質(zhì)退貨率

選擇日期往前推14天所在日期支付的訂單中因商品品質(zhì)&物流問題在支付后14天內(nèi)退貨的訂單量占比（例如今天1月14日，那么就是1月1日發(fā)生的訂單截止到今天產(chǎn)生退貨的訂單量的占比）；

公式：退貨訂單量/支付的訂單量

平均售后退款時長

選擇日期內(nèi)售后僅退款完成的訂單，從申請到完成的平均時長；

公式：（完成時間-申請時間）/售后完成訂單量

平均售后處理時長

選擇日期內(nèi)售后僅退款+退貨退款完成的訂單，從申請到完成的平均時長；

公式:（發(fā)貨前退款成功時長+發(fā)貨后售后成功時長）/（發(fā)貨前退款訂單量+發(fā)貨后售后訂單量）

平均售后處理時長-發(fā)貨前

選擇日期內(nèi)售后完成訂單（發(fā)貨前申請），從申請到完成的平均時長；

公式：發(fā)貨前退款成功時長/發(fā)貨前退款完結(jié)訂單量

平均售后處理時長-發(fā)貨后

選擇日期內(nèi)售后完成訂單（發(fā)貨后申請），從申請到完成的平均時長；

公式：發(fā)貨后售后成功時長/發(fā)貨后售后訂單量

（2）客服分析

客服分析看板是什么？

客服分析看板支持商家查看最新客服水平概況，篩選時間段查看近期趨勢，具體指標包括：

三分鐘平均回復率、接起率、平均響應時長、平均等待時長等客服效率指標，用戶咨詢量、轉(zhuǎn)人工接待量、人工已接待量等客服量指標，客服銷售額及滿意率等用戶指標。商家可實時監(jiān)控以上關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標判斷當前客服水平，及時監(jiān)控指標變化趨勢來識別客服問題。

客服分析看板數(shù)據(jù)如何解讀？

三分鐘平均回復率、接起率、平均響應時長及滿意率等指標均與平臺治理規(guī)則相關(guān)，需以周為維度監(jiān)控數(shù)值是否達到平臺要求的門檻值，如：3分鐘平均回復率（大于等于90%）、周平均響應時長（小于等于2分鐘）、周接起率（大于等于80%）、周平均排隊時長（小于10分鐘）、周滿意度（大于等于80%），詳見飛鴿服務使用管理規(guī)則。

用戶咨詢量、轉(zhuǎn)人工接待量、人工已接待量等指標可幫助商家及時了解咨詢變化趨勢并調(diào)度安排客服人力?？头N售額可及時了解客服售前轉(zhuǎn)化能力。

客服分析看板數(shù)據(jù)指標定義？

三分鐘平均回復率

選擇日期8:00-23:00期間，買家每次發(fā)消息從發(fā)送到客服人工回復，間隔時長在3分鐘內(nèi)的消息量占比注：客服人工回復消息包含買家轉(zhuǎn)人工后客服首次及后續(xù)的所有回復。

公式：3分鐘內(nèi)客服回復消息量/用戶發(fā)送消息量；

接起率

選擇日期內(nèi)咨詢的會話，買家轉(zhuǎn)人工后，客服接起會話的占比，

公式：人工接待量/轉(zhuǎn)人工會話量

滿意率

選擇日期8:00-23:00期間，買家評價的會話中評價為滿意及非常滿意的會話占比

公式：（買家評價滿意+非常滿意會話數(shù))/買家評價的會話數(shù)

平均響應時長

選擇日期內(nèi)咨詢的會話，買家每次發(fā)消息到客服人工回復消息，中間間隔的平均時長

平均等待時長

選擇日期內(nèi)買家轉(zhuǎn)人工后，從進入隊列到分配客服，間隔的平均時長；

公式：(分配客服時間-進入隊列時間)/分配人工客服數(shù)

用戶咨詢量：選擇日期內(nèi)，用戶咨詢會話量

轉(zhuǎn)人工接待量：選擇日期內(nèi)，用戶轉(zhuǎn)人工會話量

人工已接待量：選擇日期內(nèi)，人工客服已接待會話量

客服銷售額：選擇日期內(nèi)咨詢的買家，在咨詢后三日內(nèi)下單的訂單總金額

客服分析明細是什么？

客服分析明細列表包含統(tǒng)計周期內(nèi)所有會話明細，默認展示最近30天數(shù)據(jù)，最多可選擇31天數(shù)據(jù)。會話時間展示值為會話開始時間、會話時長，消息量展示值為商家客服消息發(fā)送量、用戶發(fā)送消息。

溫馨提示：若用戶單次會話中被多次轉(zhuǎn)接，則對應的客服昵稱記錄為最后一個接待客服。

敲黑板！下載客服明細數(shù)據(jù)中包含詳細的會話文字信息，可用于復盤差評原因。

客服分析明細有什么用？

基于商家的不同需求場景及客服分析看板數(shù)據(jù)的變化情況，一方面支持按消息量或首次響應時長指標排序來識別異?；蝾A警數(shù)據(jù)，另一方面支持下載明細數(shù)據(jù)來制定后續(xù)客服優(yōu)化策略。具體場景及優(yōu)化策略如下：

客服預警

當平均響應時間指標有所提升時，可篩選對應時間段并按客服首次回復時間排序，針對表現(xiàn)較差的客服進行培訓，同時可隨時基于消息量或客服首次響應時長排序來及時識別有投訴升級風險的異常會話來定向追責或聯(lián)系客服處理。

優(yōu)化客服話術(shù)

當滿意度指標有所下降時，可篩選對應時間段導出明細數(shù)據(jù)，識別出滿意度較低的會話明細查看對應詳情，還可通過機器人將會話詳情做質(zhì)檢及干預分析，整體優(yōu)化客服機器人問答和客服回復話術(shù)。

降低會話咨詢量

當用戶咨詢量有所提升時，可篩選對應時間段導出明細數(shù)據(jù)，查看咨詢量較大的時間段、咨詢類型，通過提升服務來降低咨詢量。

（3）評價數(shù)據(jù)

評價分析看板是什么？

評價分析看板支持商家查看最新評論數(shù)據(jù)分布，篩選時間段查看近期趨勢，具體指標包括：評價數(shù)、評價率、好評數(shù)、好評率、差評數(shù)、差評率。

評價分析看板數(shù)據(jù)如何解讀？

好評率為平臺治理規(guī)則及部分平臺準入門檻相關(guān)的核心考核指標，需每日監(jiān)控變化情況。

評價分析看板數(shù)據(jù)指標定義？

評價數(shù)：選擇日期內(nèi)評價訂單總數(shù)

評價率：選擇日期往前推14天所在日期簽收的訂單在簽收后14日內(nèi)評價的訂單數(shù)占比（例如今天1月14日，那么就是1月1日簽收的訂單截止到今天買家評價的訂單量的占比），公式=評價訂單數(shù)/簽收訂單數(shù)

好評數(shù)：選擇日期內(nèi)評價數(shù)中評價總分>=12的評價數(shù)

好評率：選擇日期內(nèi)評價總分>=12分的評價數(shù)占比，公式=好評數(shù)/評價數(shù)

差評數(shù)：選擇日期內(nèi)評價數(shù)中評價總分

差評率：選擇日期內(nèi)評價總分

評價分析明細有什么用？

評論分析明細列表包含統(tǒng)計周期內(nèi)所有評論明細，默認展示最近30天數(shù)據(jù)，最多可選擇31天數(shù)據(jù)。

當好評率下降較為明顯時，建議篩選并導出評價得分小于12的評價明細識別問題及提升手段。

例如：假設差評中用戶頻繁提及“物流發(fā)貨慢”“尺碼偏大”等字眼時，商家可針對性提升物流水平，主播介紹商品過程中可針對性提示用戶。

1.2物流概覽

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（1）物流環(huán)節(jié)監(jiān)控

物流環(huán)節(jié)監(jiān)控為幫助商家了解支付訂單在不同發(fā)貨模式下的分布情況、各環(huán)節(jié)未完成作業(yè)單量，未完成作業(yè)單量主要包含未發(fā)貨和未攬收訂單，點擊立即處理可跳轉(zhuǎn)至“訂單管理”頁面。

支付訂單的發(fā)貨模式分布分為現(xiàn)貨訂單、階梯發(fā)貨訂單和預售訂單，具體發(fā)貨模式含義可參考：《新版發(fā)布頁-商品創(chuàng)建操作指南》

各環(huán)節(jié)未完成作業(yè)單量分為未發(fā)貨訂單和未攬收訂單。

未發(fā)貨訂單：截至今日已支付但未發(fā)貨的實物訂單（剔除取消、退貨），根據(jù)發(fā)貨模式要求的發(fā)貨時間距離當前時間的時長分為應發(fā)貨訂單量和即將超時訂單量。

未攬收訂單：已發(fā)貨但無物流攬收信息的訂單（剔除取消、退貨），根據(jù)發(fā)貨模式要求的攬收時間距離當前時間的時長分為應發(fā)貨訂單量和即將超時訂單量，與包裹中心的定義規(guī)則一致。

溫馨提示：鼠標停留在指標右上角小問號處可查看對應的定義，所有統(tǒng)計訂單量均剔除了統(tǒng)計日當日取消、退貨的訂單。

（2）物流數(shù)據(jù)

物流數(shù)據(jù)為幫助商家監(jiān)控各項物流核心指標數(shù)據(jù)、變化趨勢及同行同規(guī)模商家的比較情況，充分了解自身物流能力水平。

具體包含指標包含：48小時發(fā)貨率、72小時攬收率、物流品質(zhì)退貨率、物流差評率、物流問題投訴率、平均到貨時長。

（3）物流服務

物流服務為基于各項物流核心指標進行歸因，幫助商家定位問題和改善，從而提升整體物流水平。

平均到貨時長

支持商家按不同物流環(huán)節(jié)分別查看處理時長，各環(huán)節(jié)與同行同規(guī)模商家優(yōu)秀、平均水平的對比結(jié)論，具體分為四個環(huán)節(jié)：支付-發(fā)貨時長、發(fā)貨-攬收時長、攬收-簽收時長、平均到貨時長。

對比結(jié)論：“快”為優(yōu)于同行同規(guī)模優(yōu)秀商家、“慢”低于同行同規(guī)模均值商家，“普通”為均值及優(yōu)秀中間商家，同行同規(guī)模優(yōu)秀商家為同行業(yè)排名25%的商家、均值商家為同行業(yè)排名在50%的商家。

物流退貨

支持商家對物流品質(zhì)退貨的原因進行拆解，幫助商家定位問題并制定優(yōu)化方案，具體包含物流品質(zhì)退貨率的原因、對應金額、對應單量。

物流投訴

支持商家對物流投訴的原因進行拆解，幫助商家定位問題并制定優(yōu)化方案，具體包含物流投訴的原因、對應金額、對應單量。

物流評價

支持商家對物流差評率的評分進行拆解，明確用戶在物流維度的評分分布，具體包含物流評價各項得分的評價總數(shù)、對應單量。

（4）物流明細

物流明細支持按物流公司和商品維度查看各項物流指標表現(xiàn)，幫助商家有效定位物流問題。

物流公司維度可直接基于已合作各項物流公司的指標表現(xiàn)來定向提升或更換。

物流公司明細包含：物流公司、簽收單量、平均到貨時長、發(fā)貨-攬收時長、攬收-簽收時長、物流品質(zhì)退貨率、物流評價均分、物流問題投訴率，默認按簽收單量降序排序，支持按各個指標升降排序。

商品維度建議先定位到拉低物流指標的商品，再查看該商品對應的明細訂單來定位具體原因。

商品明細包含：48小時發(fā)貨率、72小時攬收率、物流品質(zhì)退貨率、物流差評率、物流問題投訴率、平均到貨時長，默認按照48小時發(fā)貨率升序排序，支持按各個指標升降排序。

支持輸入商品ID或商品名稱定向搜索某個商品的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，點擊商品列表右側(cè)的“物流明細”可查看該商品的訂單明細，點擊商品名稱可跳轉(zhuǎn)至商品詳情數(shù)據(jù)頁面查看該商品詳細的銷售情況。

商品訂單明細包含：快遞單號、訂單號、支付-發(fā)貨時長、發(fā)貨-攬收時長、攬收-簽收時長、物流評價得分、物流投訴原因、物流品質(zhì)退貨原因

1.3退款分析

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（1）退款分析是什么？

退款分析是助力商家提高對退款訂單的分析能力并降低商品的退款率的分析工具，包含成交退款金額詳情、重點關(guān)注內(nèi)容、退款品類、退款原因和支付后多久退款趨勢圖五大模塊。成交退款金額詳情：幫助商家了解退款金額在售后各個環(huán)節(jié)的分布占比，以及品質(zhì)退貨占比，并展示成交退款金額占成交金額比例的變化趨勢和同行的對比。

重點關(guān)注內(nèi)容：包括達人、直播間、短視頻三個分類的榜單，展示TOP3的退款來源的達人、直播間和短視頻，可查看更多詳情，幫助商家調(diào)整合作策略和進行后續(xù)的內(nèi)容優(yōu)化。

退款品類：展示商家不同品類下的退款金額占比，幫助商家了解退款來源較多的品類，助力商家進行后續(xù)選品調(diào)整。

退款原因：顯示主要的退款原因，可根據(jù)退款原因分類了解詳細的退款商品信息，幫助商家進行服務的改進和優(yōu)化。

支付后多久退款：幫助商家定位退款高峰期，采取更多營銷手段降低高峰期的成交退款金額。

（2）退款分析如何解讀？

成交退款金額詳情

成交退款金額詳情幫助商家了解退款金額在售后各個環(huán)節(jié)的分布占比，以及品質(zhì)退貨占比，并展示成交退款金額占成交金額比例的變化趨勢和同行的對比。

使用方法：

按退款方式分類：將成家退款金額按照發(fā)貨前僅退款、發(fā)貨后僅退款、退貨退款、換貨轉(zhuǎn)退款分為4類，協(xié)助商家分解售后環(huán)節(jié)的退款占比，改善退款較多的售后環(huán)節(jié)，細化退款原因分析。

按品質(zhì)退貨分類：直觀展示成交退款金額中因品質(zhì)退貨的占比，助力商家定位商品問題，后續(xù)優(yōu)化商品，降低品質(zhì)退貨率。

退款金額占比趨勢：展示退款金額占比的變化趨勢，并與同行優(yōu)秀和平均進行對比，助力商家定位店鋪退款情況在同行業(yè)中的所處位置，幫助商家及時發(fā)現(xiàn)商品和服務問題，并進行改進。

核心指標說明：

成交退款金額：選擇日期范圍內(nèi)成交的訂單截至昨日成功退款的金額，與退款金額的數(shù)據(jù)口徑不一致。

品質(zhì)退貨占比：因品質(zhì)退貨原因退款的成交退款金額/全店成交退款金額。

退款金額占比：成交退款金額/成交金額

重點關(guān)注內(nèi)容

重點關(guān)注內(nèi)容包括達人、直播間、短視頻三個分類的榜單，展示TOP3的退款來源的達人、直播間和短視頻，可查看更多詳情，幫助商家調(diào)整合作策略和進行后續(xù)的內(nèi)容優(yōu)化。

使用方法：

重點關(guān)注內(nèi)容按照達人、直播間、短視頻三個分類，展示因達人帶貨、直播間帶貨、短視頻賣貨產(chǎn)生的商品退款最多的三個達人、直播間、短視頻，若商家想要查看更多排名，可以點擊查看全部按鈕，查看全部榜單排行。

商家可以根據(jù)榜單展示內(nèi)容，探究商品退款原因，例如達人退款中最多的達人，商家可以分析該達人的粉絲群體和商品的用戶群體之間的差異，后續(xù)調(diào)整與達人的合作，尋找粉絲群體和用戶群體相符的達人。

商家點擊直播間退款中直播間，可以跳轉(zhuǎn)直播間詳情頁；若短視頻處于正?？梢姞顟B(tài)，點擊短視頻可以跳轉(zhuǎn)到該條短視頻，當短視頻被刪除或被設置成不可見時，則不可查看具體短視頻。

核心指標：

達人退款：達人頭像、達人昵稱、抖音號、成交退款金額、成交退款金額占比

直播間退款：達人頭像、達人昵稱、開播時間、成交退款金額、成交退款金額占比

短視頻退款：達人頭像、達人昵稱、短視頻標題、成交退款金額、成交退款金額占比

退款品類

退款品類展示商家不同品類下的退款金額占比，幫助商家了解退款來源較多的品類，助力商家進行后續(xù)選品調(diào)整。

使用方法：

退款品類在商家選擇全部分類時，展示商品的一級類目下商品的退款占比；商家也可以選擇某一一級類目，查看該類目下商品在二級類目中的退款占比。

點擊類目名稱，商家可以查看該類目下詳細的退款商品列表，同時支持下載選擇日期范圍內(nèi)全部品類下的退款商品明細。

退款原因

退款原因顯示主要的退款原因及其占比，可根據(jù)退款原因分類了解該原因下詳細的退款商品信息，幫助商家進行服務的改進和優(yōu)化。

使用方法：

商家可以通過環(huán)形圖看到主要的退款原因及其占比，點擊原因可以看到因為該原因退款的詳細商品信息，商品按照成交退款金額排序。

商家可以下載該評價下退款商品的詳細數(shù)據(jù)進行分析。

注意：下載選擇日期范圍內(nèi)退款成功的、全部退款原因下的退款訂單明細；不包含拼團失敗和風控攔截的退款訂單。

支付后多久退款

支付后多久退款趨勢圖幫助商家定位退款高峰期，采取更多營銷手段降低高峰期的成交退款金額。

使用方法：

支付后多久退款趨勢圖按照申請退款時間與支付時間的差額分段統(tǒng)計每個分段的退款金額及占比，最長統(tǒng)計48小時的數(shù)據(jù)，商家可以看到成交后的退款趨勢圖，幫助商家判斷成交之后的退款高峰是什么時候，可采取推薦新商品或者發(fā)券手法降低成交退款金額。

注意：支付后多久退款趨勢圖只展示申請退款時間距成交時間48小時之內(nèi)的發(fā)貨前退款數(shù)據(jù)

1.4體驗政策

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（1）什么是體驗政策數(shù)據(jù)？

體驗政策數(shù)據(jù)為針對平臺推廣的熱點專項集中展示商家使用后的數(shù)據(jù)及效果，輔助商家決策。

一期上線的功能為極速發(fā)貨相關(guān)的數(shù)據(jù)展示，后續(xù)將陸續(xù)支持查看運費險、違規(guī)處罰等數(shù)據(jù)。

操作入口：【抖音電商羅盤】-【熱點】-【體驗政策】

極速發(fā)貨

極速發(fā)貨為針對現(xiàn)貨庫存商品支持“24小時發(fā)貨”和“當日發(fā)”的時效配置，設置完成后在商品詳情頁、訂單詳情頁等頁面對消費者展示相應發(fā)貨時效，提升消費者下單轉(zhuǎn)化率。

極速發(fā)貨數(shù)據(jù)支持查看“24小時發(fā)”和“當日發(fā)”配置和生效商品、配置商品銷售&訂單履約等情況。

（2）體驗政策數(shù)據(jù)如何解讀？

極速發(fā)貨

配置和生效的商品情況：支持查看開通商品數(shù)、生效商品數(shù)（5月上線）、開通率、生效率（5月上線）等指標，開通率、生效率在同行同規(guī)模商家中的對比情況。

開通商品數(shù)：在商品創(chuàng)建-價格庫存頁的現(xiàn)貨發(fā)貨模式中選擇“24小時發(fā)”和“當日發(fā)”的商品總數(shù)

開通率：開通商品數(shù)/商家在售商品數(shù)

生效商品數(shù)：開通商品中滿足條件并在用戶端透出的商品數(shù)

生效率：生效商品數(shù)/開通商品數(shù)

配置商品銷售情況：支持分別查看開通“24小時發(fā)”、“當日發(fā)”和其他發(fā)貨類型商品的成交金額變化趨勢，直觀了解發(fā)貨時效對于商品轉(zhuǎn)化的影響。

配置商品訂單履約情況：支持分別查看開通“24小時發(fā)”、“當日發(fā)”商品訂單的及時發(fā)貨及攬收情況及近期變化趨勢，具體包括支付訂單量、及時發(fā)貨量、及時發(fā)貨率和及時攬收率等指標。

支付訂單量：開通商品的支付訂單數(shù)量（剔除支付當日取消、退貨的訂單）

及時發(fā)貨量：開通商品支付并在規(guī)定時效內(nèi)發(fā)貨的訂單量（剔除支付當日取消、退貨的訂單）

及時發(fā)貨率：及時發(fā)貨量/支付訂單量

及時攬收率：及時發(fā)貨且在發(fā)貨后24小時內(nèi)攬收的訂單量/及時發(fā)貨量

溫馨提示：點擊下拉篩選框可選擇“24小時發(fā)”或“當日發(fā)”的數(shù)據(jù)。

人群9.1核心人群

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粉絲人群

支持基于店鋪官方賬號查看四大粉絲人群數(shù)量，分別為內(nèi)容觸達用戶、內(nèi)容興趣用戶、新人粉絲、忠誠粉絲，具體含義如下：

內(nèi)容觸達用戶：統(tǒng)計周期內(nèi)看過當前賬號的直播間/短視頻的用戶

內(nèi)容興趣用戶：統(tǒng)計周期內(nèi)對當前賬號直播間/短視頻有興趣行為的用戶

短視頻的興趣行為包括：觸達且用戶單次停留時長超過3秒且有點贊/正向評論/分享/轉(zhuǎn)發(fā)/關(guān)注/點擊外露商品卡/點擊種草頁/點擊進入個人主頁等任意一種行為或者單次停留時長超過15秒等行為的去重用戶

直播的興趣行為包括：觸達且用戶單次看播時長超過10秒且評論送心、點擊購物車/點擊外露商品卡/瀏覽商品詳情頁/瀏覽店鋪主頁、櫥窗/加購/收藏/購買/轉(zhuǎn)發(fā)/分享等任意一種行為或者單次看播時長超過20秒的去重用戶

新人粉絲：統(tǒng)計周期內(nèi)有關(guān)注賬號行為的去重用戶，取關(guān)后再關(guān)注也算在內(nèi)

忠誠粉絲：統(tǒng)計周期內(nèi)非新粉且為內(nèi)容興趣的用戶

交易人群

支持基于全部渠道、店鋪官方賬號和聯(lián)盟達人三個賬號維度查看四大交易人群數(shù)量，分別為商品展示用戶、商品興趣用戶、首購客戶、復購客戶，具體含義如下：

商品展示用戶：統(tǒng)計周期內(nèi)通過直播間/短視頻/搜索等任意一種方式看到該商品的用戶

商品興趣用戶：統(tǒng)計周期內(nèi)存在點擊商品/瀏覽店鋪主頁/瀏覽商品詳情頁等任意一種行為的用戶

首購客戶：統(tǒng)計周期內(nèi)下單但歷史未購買過的用戶

復購客戶：統(tǒng)計周期內(nèi)下單且歷史有過購買行為的用戶

人群詳情

支持按每個核心人群查看基礎特征及價值、人群變化趨勢和流轉(zhuǎn)情況，基礎價值指標具體含義如下：

單UV價值：統(tǒng)計周期內(nèi)選擇用戶群體成交金額/用戶群體總?cè)藬?shù)

粉絲占比：統(tǒng)計周期內(nèi)選擇用戶群體中的粉絲數(shù)/用戶群體總?cè)藬?shù)

購買比例：統(tǒng)計周期內(nèi)選擇用戶群體中的成交人數(shù)/用戶群體總?cè)藬?shù)

人群流轉(zhuǎn)情況為選擇用戶群體上個統(tǒng)計周期內(nèi)的人群在本統(tǒng)計周期內(nèi)的流轉(zhuǎn)變化情況，標紅數(shù)字代表選擇用戶群體上個統(tǒng)計周期內(nèi)從關(guān)聯(lián)度較高人群類型在本統(tǒng)計周期流轉(zhuǎn)為關(guān)聯(lián)度較弱人群類型的數(shù)量，需商家重點關(guān)注。

9.2人群畫像

支持按每個核心人群查看用戶畫像，包含人群偏好和基礎屬性兩大類標簽畫像，人群偏好標簽包含購物偏好、內(nèi)容偏好，基礎屬性包含8大消費群體、性別、年齡、地域省份和活躍時間分布。

溫馨提示：每個標簽定義可以點擊名稱右上方小問號進行查看

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