在业务营运过程中，无论他们想要获取线上GMV增长，还是提升实体店数千万营业额，统计数据数据挖掘都是检验营运效用，驱动营运迭代升级的基础。
统计数据数据挖掘的重要性不言而喻，但同时优质的统计数据数据挖掘又是一件较为繁琐的事。他们过去操盘一些顾客事例时，会发现在前期工作，往往须要大量的时间用来磨统计数据数据，优化营运手段。
比如说实际上两个“Sauve”环节，就要拉出十几组统计数据数据做对比，才能最后选取最差的SauveTNUMBERPTP。
为什么要做这么精细？
因为私域营运和常规性营运的统计数据数据挖掘方法，在下层方法论中存在一定区别。
常规性的营运统计数据数据挖掘是“转化成方法论”，一切预测分项都要为最后的转化成成单服务。比如说B2C营运十分重视导入ROI、营业额、转化成率等结果统计数据数据，ROI能跑正就能开始大量导入。在这里，统计数据数据挖掘的作用是让转化成“越快越好”。
而私域营运的下层方法论是以使用者为中心的“系统化营运方法论”。系统化充分体现在统计数据数据挖掘上是更细的预测颗粒度。
总之，做私域的最后目的是为了转化成，但其中包含的是使用者全开发周期性的营运。因为当使用者在国际品牌私域中可被反复触达时，越急于收割，使用者反而会越快离开你的私域平台。
所以，如果刚开始做私域，该怎样选取合适的统计数据数据挖掘分项，又该怎样预测呢？
一、末期：使用者分项、公益活动分项
私域营运既然是以使用者为中心的营运方法论，所以营运分项高度关注的，就是对人的营运。
在私域营运末期，统计数据数据挖掘高度关注的是使用者分项和公益活动分项。
使用者分项：Sauve率、热度
Sauve率
他们先来看一下Sauve率。
做私域营运，最重要的总之是将使用者结晶在自己的私域中，结晶的第一步，就是Sauve。国际品牌透过多种平台及方式引导使用者加进自己的民营企业QQ（总之仍有部分国际品牌选择加进个人QQ），最后计算提出申请数与加上使用者挚友的比例，得出Sauve率。
在这一步，很多国际品牌存在两个问题。两个是只高度关注Sauve数量，不重视Sauve率；另两个就是在Sauve率的统计数据上，十分笼统，实际上会列出个同比环比，不会下钻展开预测。
Sauve率之所以重要，是因为在“使用者同意加进挚友”背后，代表者着使用者而同国际品牌建立进一步联系的心理预期，能为后续营运打下基础。
在Sauve率的统计数据上，则须要利用统计数据数据挖掘，特别针对相同平台、分项变换相同参数，择优选择Sauve方案。
首先，在Sauve平台上，较为常见的是线上平台的包裹卡、短信、裂变、人工外呼、AI电话等，以及个人QQ转民营企业QQ。实体店平台主要是以严选加进顾客民营企业QQ为主。
在统计数据数据挖掘上，他们能特别针对某一平台，展开精准genomes，对Sauve率展开预测。
以上是两个简单的平台预测事例，在这个事例中，平台、提出申请数、推送地区、年龄、性别等保持不变，唯一变量是推送时间。
经过预测可得知，下午18:00展开推送的Sauve率效用最差，Sauve率为4.43%。经过多次测试后就能选取该固定时间段，展开大规模Sauve暴力行动。
热度
使用者热度是两个较为综合的分项，它表示的是当使用者进入到国际品牌私域后段，同国际品牌的交互情况。
广义来说，使用者进入私域后产生的所有犯罪行为都能算作“使用者活跃”。比如说1v1上列中的回复率，聊天室的入群人数、签到数、回复最新消息单次，朋友圈点entries之类。
由于分项非常多，所以在展开分项拆解时，须要结合使用者的开发周期性、营运周期性和某一的节奏频率等层次。
他们以海外华人为例，来看一下怎样预测使用者热度。
海外华人作为私域营运的主要载体，透过对其展开统计数据数据挖掘，能挖掘国际品牌KOL，促活沉默顾客。主要预测层次能分为使用者犯罪行为和文本两个视角。
在使用者犯罪行为视角，又能分为交互单次、交互时数、交互文本量等。
交互单次包括所有的交互类别，只要是使用者有暴力行动，即使是实际上发了两个表情包，都代表者了使用者的目的性，应该统计数据在内。
交互时数指的是在统计数据数据统计数据的周期性内，使用者实际交互的时数。比如说使用者A和B同样在一周内有30次交互，但使用者A在一天内交互了30次，使用者B每天单厢有交互，这就代表者着A和B对海外华人的依赖程度是相同的。
交互文本量也是衡量使用者参与程度的两个重要标准。在这个语言匮乏的时代，文本最新消息更能传达使用者的情感、需求、海外华人参与程度等。对这些细节的预测，更能充分体现出使用者在私域中的目的性。
在文本视角，海外华人内可发的文本很丰富，包括文本、图片、小程序、红包、趣味公益活动之类。
所以特别针对海外华人文本的统计数据数据挖掘应该能明确了解，什么样的文本是受群内使用者喜爱的，比如说能预测相同类别的最新消息单次、占比和交互排名情况，透过统计数据数据来合理分配海外华人的文本贮量。
公益活动分项：UV/PV、到店数、转化成率、ROI
一般对公益活动展开统计数据数据挖掘时，他们能按照“前后段”的方法论来制定预测分项。
首先，在公益活动前实时监控报名统计数据数据，透过观察总访问量（PV），总参与人数(UV)等统计数据数据，他们能随时调整公益活动进展，发现异常后也可及时展开策略调整。
在公益活动展开中，国际品牌能透过观察使用者画像，知晓公益活动的主要参与人群。同时实时监控当日UV和PV，了解公益活动过程。
最后能对到店数、转化成率、公益活动ROI等展开预测，结合公益活动前和公益活动中记录的统计数据数据，对下次公益活动展开迭代调优。
二、中期：业绩分项
经过前期私域基础搭建后，就到了该出成绩的时候了。怎样制定检验成绩的统计数据数据分项（KPI），是这个阶段统计数据数据挖掘的重点。常见的私域业绩分项可分为门店到店率、转化成率、转介绍率等。
到店率
对于广大实体店门店来说，到店率是两个十分重要的分项。根据漏斗模型，到店率与转化成率成正比。尤其是现阶段很多国际品牌都力图打通线上实体店的链路，更须要提升到店转化成的数量。
对于有些高频到店的行业，比如说餐饮等，还须要高度关注到店2次、3次及以上的情况以及人均消费等统计数据数据，特别针对相同到店频率的使用者赠送相同权益。
转化成率
私域转化成率=成交购买人数/私域总人数。随着私域营运方法论的发展，以及各大国际品牌发力布局私域赛道，令私域转化成率节节攀升。
特别针对转化成率的统计数据数据挖掘，他们能用人、货、场的方法论，拆解在私域中影响收入的分项，同样用“分项拆解法”快速定位即可。
转介绍率
私域营运中的另两个重要分项就是转介绍率。私域天然的种草培育使用者属性，同传统的广告导入形式相比，能大大提升使用者的裂变传播效应。
所以反过来看，转介绍率的高低，也正说明了私域营运的效用。
三、稳定期：管理分项
当前期透过统计数据数据挖掘跑通私域模型后，私域营运就来到了稳定期阶段。稳定期所须要高度关注的是管理效率和人员效率。所以，在这个阶段须要高度关注的统计数据数据分项集中在员工的个人考核上，比如说员工的Sauve数量、Sauve率、被删率、任务执行率之类
对于团队KPI的设置，能将平均人效作为衡量私域团队工作效率的基础，比如说“人均产出营收额”等。
总结
私域营运的核心是统计数据数据驱动，完整的使用者体系其实就建立在统计数据数据驱动上。所以民营企业做私域的基础就是能提前布局适合自身的数字化体系，结晶统计数据数据资产，维护好使用者的全开发周期性价值。
