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背景介绍
品牌每一个月以及每次大型的营销活动结束之后，都有做复盘的需求，了解品牌在一段时间里，消费者运营的进展、消费者画像的变化情况。尤其是本次双十一之后，更是越来越多的品牌将消费者资产，列为和GMV同等重要的考核指标进行复盘。活动战报&月报功能，将大家关注的数据做了直观的罗列，如果大家对月报中的内容有兴趣，可以通过数据银行做更深入的分析。
常见问题解答：
问：我自己通过圈人，分别计算了新增的购买和新增的忠诚用户，为什么加起来的数量，比数据银行月报里面展现的不一样？
答：数据银行里的新增认知兴趣、新增购买忠诚，是将一段时间内的认知兴趣 or 购买忠诚，放在一起计算，再差掉前一天认知兴趣 or 购买忠诚。
问：我们旗舰店是从8月开店的，我的理解是10/20-11/11新增购买忠诚应该100%来自于8-11月的认知兴趣。但战报中这个数字是91.39%。那剩下的人是哪里转化来的呢？
答：因为还有可能是在10.20-11.11这段时间内，直接进入产品详情页下单购买的。
比如用户中有的在1020-1111某天直接付款，则计算中直接算入购买里；或者有用户在1020-1111某天直接付款，则先进入购买，且收货后及时正向评论／追评，那么在计算中，从购买再进入忠诚。以上两种类型的用户，均没经过认知和兴趣状态 直接成为在1020-1111时间段内的新增购买忠诚。因此即使是8月份新开的店铺，也有可能出现不是所有新增的购买和忠诚都来自于8-11月的认知和兴趣。
问：报告中的整体关系加深率，为什么和FAST里的加深率算出来是不一样的？
答：报告中的整体关系加深率，消费者与品牌的关系有更近一步，也即有过O->认知兴趣购买忠诚、认知→兴趣购买忠诚、兴趣→购买忠诚、购买→忠诚 的任意流转，不考虑关系回退和流失。（O指还不在品牌AIPL里的消费者，opportunity）
而FAST里的加深率，是类似于数据银行关系周加深率的概念，从上周同一天到当天，关系加深消费者人数 / 上周同一天品牌消费者总人数。且不计算o
问：品牌消费者特征变化，给我展现的特征都是下跌的，是我做的不好吗？
答：这个功能主要是帮助大家找到在某段时间内，变化特别明显的特征，大家可以在这个基础上，通过数据银行做深入的分析，比如找到分别哪些渠道，带来了哪些不同特征的用户，做后续更深远的运营动作。
功能介绍
查看路径：每个账号第一次登陆数据银行后自动弹出
字段介绍：
一、品牌消费者总量数据：
例如，双11活动战报中，环比=(10.20至11.11的人数 - 9.27至10.19的人数) / 9.27至10.19的人数（月报时间段为一个月）
例如，双11活动战报中，整体关系加深率为：（10.20至11.11的消费者，相比10.19，发生了关系加深的人数 ）/ 10.20至11.11的总人数 （月报时间段为一个月）
注意：各链路加深率求和会大于整体加深率，因为一个消费者可能发生过多种关系加深，只要加深到过该链路，就会被计算。
二、某段时间内新增的消费者情况：
例如，双11活动战报中，10.19还不是认知兴趣，10.20至11.11成为认知兴趣的人数（月报同）
三、品牌消费者特征变化：
在相应时间段内覆盖的消费者，相比上个时间段内覆盖的消费者，变化最大的10个属性。
例如，双11活动战报中，10.20至11.11的消费者，相比9.27至10.19的消费者，变化最大的10个属性（月报同）
问题和咨询
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