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课次
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课题
人的数据分析
课型
理论
授课班级
备课人
授课人
教
学
目
标
知识
了解用户人口特征分析
了解用户活跃度分析
了解用户价值分析
了解绘制用户画像
技能
掌握新零售对客户数据的挖掘和应用
掌握商品数据和销售数据分析
情感
学习新零售数据化内容，培养创新高效的工作精神
教学
重点
与
难点
重点
了解用户人口特征分析
了解用户活跃度分析
了解用户价值分析
了解绘制用户画像
掌握新零售对客户数据的挖掘和应用
掌握商品数据和销售数据分析
难点
掌握新零售对客户数据的挖掘和应用
掌握商品数据和销售数据分析
媒体教具
多媒体
教学过程
修改栏
教学内容
师生活动
（一）任务导入：探究美团的用户画像
教师提问：请和同学讨论一下，美团的用户画像有什么特点？
（二）新课讲授
教师讲解：
用户人口特征分析
以某男士西装品牌新零售门店为例，该店统计了2024年1月31日至2月5日1个星期的用户数据。男性用户占比76.67%，女性用户占比23.33%，在年龄分布中年龄段主要集中在30-39岁，说明该男士西装品牌店的主要客户是中青年男性，门店可以据此对销售产品以及门店装修等环节进行针对性的改进。
（二）用户活跃度分析
1、新增用户分析
以某新零售企业的用户相关数据为例，其日新增用户为2921人，新用户打开店铺网页的占比为35.88%，但是他的新增日留存率为7.35%，从时间上看处于下降的趋势，这提醒企业对流失的客户应当采取相应的挽留措施。
2、活跃用户数分析
从该企业门店每隔两日的活跃用户情况可以看出在2月14到2月22日，企业的用户活跃度都是高于平均值的，之后就整体处于低值水平。门店在2月14到2月22日之间举行了门店促销活动，起到了活跃用户的作用，但是活动结束之后用户的活跃度就降低，这说明门店对于客户的转化和挽留机制还有待改进。
（三）用户价值分析
1、转化率分析
转化率是完成一项操作的用户所占的百分比，在新零售领域表示为在一定期限内，企业对线上或线下产品进行推广，成功完成转化行为的次数占总浏览次数的百分比。作为产品运营的主要数据指标，转化率越高，成本就会越低。
2、RFM模型分析
（1）RFM模型的含义
RFM模型是3个指标的缩写，分别是最近一次消费时间间隔（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）。
（2）RFM分析思路
例如一家服装新零售门店想识别出哪些是拥有高消费能力以及对品牌信赖度高的重要价值用户，哪些是消费能力较强但是依赖度不强的重要发展用户，以及正处于成长阶段的一般价值用户，以此对不同类别的客户进行差异化的营销推广服务。
（四）绘制用户画像
传统的用户画像，主要是由产品设计、运营人员和从用户群体中抽象出来的典型用户。通过用户调研、调查问卷、用户访谈等形式了解到用户的共性与差异，简单地设置几种不同用户类型。
（三）课堂小结
1、用户人口特征分析
2、用户活跃度分析
3、用户价值分析
4、绘制用户画像
（四）布置作业
查阅资料，新零售用户画像的创建方式还有哪些？
教师提问
教师讲解
教师讲解
教师讲解
教师讲解
教师讲解
教师讲解
教师引导学生回答
学生回答
学生回答
板书设计
作业布置
查阅资料，新零售用户画像的创建方式还有哪些？
教学反思