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在快速发展的数字经济时代，BI已成为企业决策过程中不可或缺的工具。通过高效地收集、处理和分析海量数据，BI技术赋予企业洞察市场动态、优化运营策略、提升客户体验的能力。与人工智能、大数据和云计算的进一步融合，BI的应用范围和深度也在不断扩展，从而推动企业在竞争激烈的市场中保持领先。
那么，在实际业务场景中，BI如何帮助企业实现数字化经营呢？要回答这个问题，用典型的应用案例最合适。为此，数据猿与帆软合作，策划了一系列应用案例的深度解析文章，从不同业务场景、不同视角，来分析BI如何赋能业务人员，帮助他们实现自助式数据分析。
作为一个快速崛起且经历过重大挑战的新零售咖啡品牌，瑞幸咖啡的发展轨迹和运营策略为业界提供了丰富的研究素材。作为系列案例的第一期，我们选择瑞幸咖啡的用户运营策略进行分析。
咖啡市场竞争激烈，呼唤更精细化的用户运营
咖啡行业在过去的几十年中经历了显著的变革和增长，作为全球饮料市场的重要组成部分，咖啡产业不仅见证了消费习惯的变迁，还反映了全球化和城市化的加速。近年来，特别是在亚洲市场，专业咖啡店的兴起和咖啡消费文化的普及推动了行业的快速增长。然而，市场的发展也伴随着竞争的激烈化，新兴品牌和传统连锁店之间的竞争日益加剧。
在这一背景下，瑞幸咖啡作为一家成立于2017年的中国新零售咖啡品牌，快速崛起并在短时间内获得了显著的市场份额。通过大规模的市场渗透和激进的营销策略，瑞幸成功吸引了大量顾客，特别是年轻的消费者群体。然而，瑞幸也面临着诸多挑战，包括模式可持续性的质疑、财务透明度的争议，以及与国内外竞争对手的激烈竞争。这些因素不仅影响了其市场地位，还加剧了运营的复杂性。
在这样的市场环境中，数据分析在咖啡行业尤其显得至关重要。精准的数据分析能够帮助咖啡品牌更好地理解消费者需求，优化产品和服务，从而提升用户体验和品牌忠诚度。在用户运营方面，利用数据分析能够揭示消费者行为模式、偏好趋势和潜在市场机会，帮助企业制定更有效的市场策略和运营计划。特别是对于瑞幸咖啡这样的新零售企业来说，深度的数据洞察不仅有助于提高运营效率，还能在激烈的市场竞争中找到差异化的优势。
对于瑞幸咖啡而言，有效的数据分析和用户运营策略，是其持续增长和市场竞争力维持的关键。通过收集和分析用户数据，瑞幸可以更精确地定位目标消费群体，发掘用户需求，并根据这些洞察调整其产品和服务。利用数据分析进行用户细分和个性化营销，不仅能提升用户满意度，还能有效提高用户留存率和品牌忠诚度。因此，对于瑞幸咖啡来说，深入的数据分析和智能化的用户运营策略不仅是市场竞争中的重要武器，也是其可持续发展和长期成功的关键因素。
那么，瑞幸咖啡用户运营策略的数据分析应该怎么做呢？是不是要专业的分析师甚至技术团队才能做呢？基于帆软BI的自助式数据分析，给了我们另一个答案。
准备好数据，构建数据分析模型
近日，帆软举办了第四届FineBI数据分析大赛，让来自各个领域的业务人员，用帆软的BI产品来进行自助式数据分析。其中，有一个名为“尤里卡”的参赛团队，分析了瑞幸咖啡的用户运营策略。
尤里卡团队由具备多元背景和专长的成员组成，团队指导老师李林，以及队员杭州老板电器数据分析师EVEN、杭州肯德基数据分析师Skye和科大讯飞产品经理Rando，分别在BI数据分析、数字化转型、私域用户运营等领域拥有丰富经验。EVEN在家电行业从事BI数据分析，Skye在销售和电商领域拥有深入的数据分析经验，而Rando作为AI企业的产品经理，具备强大的数据思维和洞察力。团队成员的多样化背景，为这次案例分析提供了宝贵的视角和专业知识。
尤里卡团队面临的任务是深入分析瑞幸咖啡的用户运营策略，主要目标是通过数据洞察来提出针对性的运营建议。这要求团队不仅要理解瑞幸咖啡的市场定位和挑战，还需深入分析用户数据，以描绘出准确的用户画像和行为模式。
在进行具体的数据分析之前，有两项准备工作至关重要：准备好数据，并制定合理的数据分析方案。
本案例的数据来源于和鲸社区的开源数据集，瑞幸咖啡营销策略研究—全国大学生市场调研大赛和瑞幸咖啡全国分布。在使用帆软FineBI进行数据处理和分析的过程中，团队首先对原始数据进行了细致的清洗和整理，这包括将Word中的调查问卷数据转换为维表，以及对Excel中的用户响应数据进行转换和关联处理，使其更适合于后续的分析。
为此，团队在FineBI中进行了多步数据处理操作，比如：行列转换，以更方便地匹配数据；将单选题和其他题型数据分别处理；将处理后的数据合并为一张综合表；以及对RFM分析预处理的准备工作。
准备好数据之后，就要构建合理的分析模型。在构建分析模型和方法方面，尤里卡团队采用了多种先进的数据分析技术。
其中，RFM（最近购买时间Recency、购买频率Frequency和购买金额Monetary value）模型被用于分析用户的购买行为和忠诚度，从而帮助团队更好地理解瑞幸咖啡的用户群体特征。通过RFM模型，团队能够识别出不同价值和行为特征的用户群体，为制定差异化的营销策略提供了依据。除此之外，NPS（净推荐值Net Promoter Score）分析也被应用于评估瑞幸咖啡的用户满意度和品牌忠诚度。NPS分析通过对用户推荐意愿的调查，帮助团队衡量消费者对品牌的整体态度。
通过综合运用这些数据分析模型和方法，尤里卡团队不仅成功描绘了瑞幸咖啡的用户画像，还深入了解了用户行为和偏好，为瑞幸咖啡提供了基于数据驱动的运营策略建议。
接下来，我们就来看看该团队有哪些有趣的发现。
进行数据探索，发现业务价值
在这个案例中，分析团队分别就瑞幸咖啡用户画像、存量用户运营（产品端因素、 营销端因素、竞品面因素）、增量用户运营（非瑞幸用户消费偏好、非瑞幸用户地区分布）几个部分，进行深入分析。
1、用户画像——主要受众群体为青年用户（90后、00后为主），用户渗透率高。
根据用户调研数据，84.3%的受访者曾喝过咖啡，其中高达91%的咖啡饮用者曾经品尝过瑞幸咖啡，这一数据反映出瑞幸在年轻消费群体中（特别是19-35岁，占比70.2%）的高渗透率。然而，它也揭示了市场可能正逐渐接近饱和，需要更多关注复购率的提升和非咖啡类市场的开拓。
接下来，分析团队将喝过瑞幸咖啡的视为存量用户，将未喝过瑞幸咖啡的视为增量用户，并就这两类群体的用户运营情况进行分别分析。
2、存量用户分析——消费频次和金额普遍较低，店铺位置好、性价比高，但产品质量有待提升。
在存量用户画像和RFM分析中，数据表明瑞幸用户的消费频次和金额普遍较低。例如，购买5杯以上的用户占比仅为20.46%，而购买1-2杯的用户占比高达46.2%。这些数据暗示用户粘性和忠诚度较低，迫切需要提升。为了找到其中的原因，分析团队进一步从产品端、营销端因素、竞品面因素三个方面进行更深入分析。
产品端因素分析中，一个关键的发现是只有25.7%的用户因为口味喜好而购买瑞幸咖啡，而36.8%的用户是出于社交需求。这表明虽然瑞幸在位置和性价比上表现良好（店铺位置有53.8%的用户给出了高分），但在产品质量上仍有提升空间（73.1%的用户给咖啡豆质量打了低分）。
在营销端，瑞幸的自有渠道如线下购买（46.9%）和小程序/App下单（43.3%）占据主要购买渠道。这表明虽然瑞幸在私域流量维护方面做得较好，但同时也需要多元化的营销策略以维持客户的兴趣和忠诚度。
竞争面因素分析中，一个关键的数据是瑞幸咖啡用户中有78.9%同时也是其他品牌的用户，其中Tims、Costa、星巴克分别占比15.8%、15.1%和15.1%。在各品牌用户综合评分中，瑞幸平均分为3.41分，在10个对比品牌中排名第8，购买渠道、产品质量、包装为瑞幸咖啡最不占优势的三个方面。
3、增量用户分析——非瑞幸客户有很大潜力，关键是通过优化营销和门店布局，来实现潜在用户转化。
在瑞幸咖啡的增量用户分析中，分析团队着重考察了非瑞幸用户的特征及其对市场策略的影响。分析显示，非瑞幸用户群体中有一个显著的特点：他们大多没有咖啡消费习惯，但他们的单品消费能力却落在瑞幸咖啡的定价范围内。具体来说，39.7%的非瑞幸用户的消费区间在10-20元，17.8%在20-30元，13.7%在30元以上。这一数据暗示，尽管这部分用户目前可能不是咖啡消费者，但他们在财务上有能力成为潜在客户。
为此，瑞幸可以利用其品牌影响力，通过推出低价非咖啡产品如冰激凌、果汁饮品和瑞纳冰来吸引这些潜在客户。这不仅能够扩大其市场覆盖面，还可以通过这些非咖啡产品潜移默化地引导消费者逐渐尝试咖啡，从而拓宽用户基础。
此外，根据非瑞幸用户的消费偏好，分析团队发现性价比、便捷度和店铺位置是他们在选择饮品时考虑的主要因素。因此，在营销策略上，瑞幸可以在点评、抖音等平台上设置优惠券和促销活动，吸引这部分用户尝试其产品。同时，考虑到跨界营销和明星代言的效果有限，更加实惠和直接的促销手段可能会更有效。
进一步地，通过对非瑞幸用户地区分布的分析，分析团队为瑞幸提供更有针对性的市场拓展建议。例如，在河南、江西和安徽等门店数量较少但非瑞幸用户较多的地区，瑞幸可以考虑增加门店，以提高其市场渗透率。相反，在四川、天津、湖北和福建等门店数量较多但渗透率较低的地区，加强宣传和营销活动可能会更有效。
在瑞幸咖啡用户运营策略的分析案例中，帆软BI展现了其在数据分析和探索方面的综合价值。帆软BI的直观友好的用户界面使分析团队能够迅速掌握工具的使用，如在对调查问卷数据进行处理时，团队能够高效地将复杂数据转换成易于分析的格式。
尤里卡团队告诉数据猿，“FineBI的数据处理的功能很多，我们这次的数据源是一个调查问卷，如果在Excel里清洗数据可能会花费较大力气，尤其是行转列、列转行等操作，用FineBI就很方便，各种功能拖拉拽就能实现。”
此外，丰富的可视化组件和图表选项，让团队在呈现瑞幸的用户画像和消费偏好时更具吸引力，使数据故事更加生动直观。此外，帆软BI强大的数据连接和处理能力，在处理大量瑞幸的门店和消费者数据时发挥了关键作用，为深入分析提供了坚实基础。
通过对瑞幸的RFM分析和竞品分析，帆软BI的高级数据分析和计算功能，使团队能够识别关键的商业模式和消费者趋势。这些功能帮助团队发现了瑞幸咖啡用户群体的核心特征及其市场中的定位，为制定精准的运营策略提供了有力支持。例如，在分析瑞幸咖啡的竞争优势时，帆软BI的数据分析能力使得团队能够深入探索其在产品力和营销策略上的表现，从而为瑞幸提出了具体的优化建议。
可以发现，帆软BI在瑞幸咖啡的案例分析中展现了其在降低数据分析门槛、提升分析效率和深度方面的综合价值，有效地支持了团队在复杂数据环境下的决策制定。
以自助式BI分析，推动数据普惠
正如上面案例所呈现的那样，随着技术的不断进步和市场需求的变化，自助式数据分析已成为企业决策的重要工具。这种分析方式通过使非技术人员能够轻松访问和解读数据，极大地提高了决策效率和精确性。自助式数据分析的优势在于其用户友好的界面和直观的操作流程，使得数据分析不再是专业数据分析师的专属领域，而是变成了企业各层级员工的日常工具。这种民主化的数据访问和分析方式，促进了跨部门间的沟通和协作，加速了从数据到洞察再到行动的转化过程，显著提升了企业的反应速度和市场适应能力。
此外，数据普惠化在现代企业管理中扮演着至关重要的角色。数据普惠化意味着各级员工都能够轻松访问和理解数据，从而更好地参与到企业决策过程中。在这一过程中，数据不仅作为一种资源被共享，更作为一种资产被有效利用。数据普惠化不仅提高了企业的整体数据素养，还有助于培养一种以数据为导向的企业文化，这对于提高决策质量、优化业务流程和增强竞争力至关重要。
正如尤里卡团队所说，“数据分析是一个技能，而业务人员在使用自助式数据分析平台工具的过程中，能够不断锻炼这一技能。而这一技能，我觉得是当前工作环境中人人都应该掌握的。我们公司也采购了FineBI，对比使用前，我发现业务人员更愿意自己探索数据，从数据中分析出结论，并且运用在业务中。”
从行业未来发展的角度来看，数据分析在咖啡行业乃至更广泛的零售领域的应用前景非常广阔。我们可以预见，BI和数据分析将更加深入地融入到零售业的各个环节。在未来，数据分析不仅会用于传统的销售和市场分析，还将扩展到供应链管理、客户体验优化、新产品开发等更多领域。特别是在咖啡行业，通过精细化的消费者洞察和市场趋势分析，企业可以更有效地定位目标市场，开发符合消费者口味和需求的新产品，提供更加个性化的服务，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。
尤里卡团队认为，“数字化是一个趋势，这不仅仅是因为竞争激烈的当下，用数据说话很好用，也因为企业、社会发现数据资产是一个巨大的财富。国家数据局的成立也表明了国家对其的重视程度。而自助式分析，能够让每个使用者都会用数据、用好数据，这必然会加快数字经济建设。”
总之，随着自助式数据分析的发展和数据普惠化的推进，BI和数据分析的应用将更加广泛和深入。企业需要不断适应这些变化，积极拥抱数据驱动的管理方式，以保持竞争优势并实现可持续发展。
文：月满西楼 / 数据猿
责任编辑：一蓑烟雨 / 数据猿
