基于用户数据分析的产品优化及改进--以云集APP为例.docx

摘要：近几年，将用户体验与数字营销相结合的增长黑客理论，进一步为互联网营销提供了发展空间。然而，作为新兴发展的社交电商——云集，在用户数据与产品设计的结合上仍缺乏相关实际应用。不仅体现在新兴社交电商相关用户数据方面的文献资料难以寻找，还表现在实际工作中对用户画像和个性化推荐技术的缺失。对于快速发展的信息化社会而言，漠视现有用户数据无疑是一种资源浪费。因此本研究将以云集为例，检验增长黑客中的相关理论是否能指导运营的实际工作，对用户的激活与留存产生影响。

论文以社交电商与用户数据的结合为着眼点，以云集为研究对象，将增长黑客相关理论作为研究基础。通过对云集APP中类目会场的改进，进一步分析促进UV/PV等运营数据的相关因素，总结对用户行为产生的影响。

最后，对以上研究结果进行讨论。基于讨论结果，针对运营工作提出意见，并对下一步研究方向进行说明。

关键词：社交电商； 用户数据分析； 增长黑客

目录

摘要

Abstract

1.-绪论-1

1.1研究背景-1

1.2研究目的及意义-2

1.2.1研究目的-2

1.2.2研究意义-2

1.3研究逻辑-3

1.3.1研究内容-3

1.3.2研究方法-4

1.3.3研究路线-4

1.4文献综述-4

1.5研究应用-5

1.6本章小结-6

2.-用户数据研究和设计-7

2.1研究主体-7

2.2研究假设-7

2.3研究设计-7

2.4本章小结-8

3.-用户行为数据处理和优化分析-9

3.1数据处理-9

3.1.1数据来源-9

3.1.2数据预处理-9

3.1.3数据清洗-9

3.2优化分析-10

3.2.1研究分析-10

3.2.2假设论证-10

3.2.2.1基于显著性的论证-10

3.2.2.2影响购买转化率的论证-12

3.2.2.3受跳转路径影响的论证-13

3.3本章小结-14

4.-结论与展望-15

4.1研究结论-15

4.2研究不足与展望-15

参考文献-17

致 谢-18