如果在電商網(wǎng)站，不經(jīng)意間得罪了一個用戶，獲得了一個差評，想要把差評抹殺掉，可能需要十個或者更多的好評才能換回，很多企業(yè)在“擁抱”互聯(lián)網(wǎng)時發(fā)現(xiàn)，用戶真的成為上帝，誰也不敢得罪了!
不敢得罪用戶，面對每個用戶都面帶微笑，低聲下氣，這似乎成了互聯(lián)網(wǎng)的“通病”，因為這是一個個性化需求的時代，尤其是在產(chǎn)品過剩的前提下，只有靠拼服務(wù)來“取勝”了，對待所有的用戶都一視同仁，用戶給你的回報卻未必一致，實際上，在網(wǎng)站運(yùn)營過程中，在尊重用戶體驗的基礎(chǔ)上，還是要分別對待的，而這側(cè)重點取決于用戶價值。
所謂用戶價值，直白的說，就是這個用戶購買產(chǎn)品的量，越多價值越大。舉個例子，對于一個偶爾與企業(yè)接觸的用戶和一個經(jīng)常與企業(yè)保持接觸的用戶對于企業(yè)來說具有不同的用戶價值。在用戶價值上，同樣遵循的二八理論，對于很多企業(yè)，80%的利潤往往是20%的客戶提供的。
現(xiàn)在網(wǎng)站運(yùn)營中，已經(jīng)把用戶數(shù)據(jù)分析納入重要參數(shù)之一，做好用戶價值分析，對網(wǎng)站運(yùn)營決策、網(wǎng)站收益和網(wǎng)站轉(zhuǎn)發(fā)率都有很大的影響，那么，如何做好網(wǎng)站用戶價值分析呢?
網(wǎng)站用戶數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化分析
網(wǎng)站用戶價值分析，其目的衡量用戶對產(chǎn)品產(chǎn)生的商業(yè)價值，并且根據(jù)用戶價值進(jìn)行差異化的運(yùn)營策略。
網(wǎng)站用戶數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化分析，是指將網(wǎng)站用戶數(shù)據(jù)按照一定比例進(jìn)行擴(kuò)展或者縮小，在一個特定的區(qū)間內(nèi)，進(jìn)行綜合分析。
目前網(wǎng)站用戶數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法有多種，歸結(jié)起來可以分為直線型方法(如極值法、標(biāo)準(zhǔn)差法)、折線型方法(如三折線法)、曲線型方法(如半正態(tài)性分布)。不同的標(biāo)準(zhǔn)化方法，對系統(tǒng)的評價結(jié)果會產(chǎn)生不同的影響。
網(wǎng)站用戶忠誠度分析
網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析中，經(jīng)常有一個跳出率，跳出率對網(wǎng)站運(yùn)營者感到很糾結(jié)，如果一個網(wǎng)站跳出率高，會大大影響網(wǎng)站的權(quán)重。
跳出率是用戶忠誠度分析的一個方面，此外還包括網(wǎng)站用戶訪問頻率、最近訪問時間、用戶平均停留時長、用戶平均流量頁面數(shù)等等。
通過一定的算法，把這些數(shù)據(jù)綜合加在一起，從而對網(wǎng)站運(yùn)營提供有力的數(shù)據(jù)參考。
網(wǎng)站用戶價值分析
從數(shù)據(jù)到各個方面分析，最終落實到目標(biāo)用戶上，訪問網(wǎng)站的我們都可以稱為用戶，而這是理論上的用戶，實際上，互聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)營銷渠道的不同之處在于，既可以用數(shù)據(jù)分析用戶購買的原因，而可以通過數(shù)據(jù)分析，尋找用戶二次購買的原因，而用戶價值的大體現(xiàn)就是用戶的重復(fù)購買率上。
我們在網(wǎng)站用戶價值分析上，可以從這兩個方面著手，一個是用戶購買忠誠度，用戶購買忠誠度是用戶購買間隔時間、購買頻率、購買種類等進(jìn)行分析;另一方面是用戶消費(fèi)能力分析，包括平均購買額、單次最高消費(fèi)額進(jìn)行分析，然后用具體算法，將網(wǎng)站用戶價值具體化。
網(wǎng)站用戶價值分析的越精確，得到的數(shù)據(jù)越真實，那么在運(yùn)營決策上會更加有的放矢，我們可以把網(wǎng)站用戶分為四個等級，最有價值用戶、高價值用戶、普通價值用戶、傳播價值用戶。高價值用戶需要重點維護(hù)，而傳播價值用戶，也不能輕易放棄，運(yùn)營策略是吸引用戶去消費(fèi)。

本文題目：網(wǎng)站用戶需要一視同仁嗎?如何做好網(wǎng)站用戶價值分析
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