1、学习初衷 （1）个人介绍 我的帆软社区用户名是3258814，目前就职于新希望华西乳业，我们公司是国内领先的乳制品企业，专注于低温鲜奶、酸奶等高品质乳品的研发与销售。我目前担任用户运营岗位，主要负责私域会员运营、用户行为分析及精准营销活动策划。个人对数据分析、用户画像构建及数据可视化非常感兴趣，希望通过系统学习FanBI，提升数据驱动运营的能力，并结识更多BI和用户运营领域的小伙伴！ （2）学习初衷 工作需要：公司正在推进数字化转型，用户运营逐渐从“经验驱动”转向“数据驱动”，但以往依赖Excel处理用户数据效率较低，无法快速响应业务需求。 自我突破：作为用户运营，我希望不再局限于基础的数据统计，而是能通过BI工具自主分析用户行为、挖掘高价值客群，并输出可落地的运营策略。 兴趣使然：一直对数据可视化感兴趣，看到同行用FineBI制作的动态用户看板非常酷炫，决定系统学习。 2、作品简介（作业10） （1）业务背景/需求痛点 一家零售公司在希望能够提升会员数。真正对这个目标，从现有的会员数据入手，分别从新增会员、忠实会员、流失会员三种会员特征进行思路拆解分析。 （2）数据来源 参考数据：运用BI学习班示例数据，包含订单数据（订单编号、订单日期）、客户数据（客户编号、客户姓名、客户注册时间、客户会员等级、年龄/性别/省份/城市/、喜好的结算方式）、商品数据（商品名称、类别）、销售数据（销售数量、销售额）、利润 （3）分析思路 从新增会员、忠实会员、流失会员三种会员特征进行细化分析，并从拉新、留存、降流失三个方面的动作优化来提升入会人数 （4）数据处理 对数据做了预处理，比如流失会员计算，先要找出用户最晚的购买时间，在把最后一次购买时间距当前时间超过6个月的用户定义为流失用户 （4）可视化报告     可视化报表一共分为9个组件组成 上半部分是会员基本情况分析：会员数、会员销售额、新增会员数，注册流失用户推移、会员数推移、会员销售额推移、会员订单数推移、会员月购买频次及客单价 下半部分是会员产品偏好及喜欢的结算方式分析：会员喜好产品、优质会员订单占比、不同等级结算偏好方式占比，以及各结算方式的用户画像对比   通过组件数据分析，得出结论： ①受疫情影响，会员流入少，流失多，会员累计数变少。尽快开展线上服务。 通过短信邮件等与客户维持联系，发送关怀和优惠券，进一步维系客户；虽然会员数减少，但是销售额增多。可进一步会员对于产品的喜好度 ②会员偏好的产品有:电话、椅子、桌子、活页夹、机器、复印机等，可以针对会员进行精准营销。增加优质客户喜欢的产品的品类来增强客户的粘度。 储值卡是高质用户的维持手段之一，越高等级的用户储值卡结算比例也越高。 对比储值卡用户的年龄和所有用户的年龄，可以看出储值卡推广在「40岁以上」男性用户的推广比较有效，可以加强对40岁以上男性用户的精准营销   3、学习总结 （1）学习经历 “深夜与数据的约会”：由于白天工作较忙，学习时间主要集中在晚上和周末。记得写作业八作业九的时候，平时太忙没有时间，在要交作业的当天熬夜到凌晨2点，眼睛熬的通红，泪汪汪的，最终把作业完成并提交了，成就感爆棚！ 感谢与建议：            感谢班主任：每次临近作业截止日期都会贴心提醒，拯救了我的拖延症！以及也作业进行讲解和打分。            吐槽点：函数部分有点深奥，对于0基础的小白来说接受确实很难，建议可以多几个可是练习，并细化内容 （2）个人成长 掌握的技能：从“只会用Excel透视表”到能使用FineBI完成用户行为路径分析；学会了用参数控件制作动态仪表盘，让业务部门可以自助筛选查看不同用户分群的数据；最深刻的内容：“用户流失预警分析”模块，通过结合历史订单数据和活跃度指标，成功识别出高流失风险用户，推动运营团队针对性干预，使季度留存率提升5%。目标达成度：初衷实现了90%，现在能独立完成从数据清洗到可视化分析的全流程，并支持业务决策。 FCP考试信心：模拟考已通过，对“用户分析场景”和“数据建模”部分比较有把握，计划考前再重点复习计算指标部分！ 心得体会：数据是运营的“翻译器”：以前向业务部门解释“为什么某类用户复购率低”要靠长篇大论，现在一张流失用户特征热力图就能直观说明问题。 未来计划：将FanBI应用到更多实际场景，比如高等级用户的流失、留存分析，私域用户的消费分析等等。   欢迎同行小伙伴一起交流用户运营&数据分析心得~