队列分析是在一个确定的队列中对用户、客户或员工进行的研究。这个群体的行为可以帮助组织预测未来类似群体的行为。
队列是在组织数据中描述的任何一组人。要被认为是一个队列，这个组必须:
- 拥有共同的属性:队列中的所有人都必须有某些共同之处，例如人口统计信息、位置或帐户类型。
- 存在于特定的时间范围内:队列受时间限制，因此队列数据的所有成员必须存在于指定的开始日期和结束日期之间。
- 用数据描述:数据中必须有足够的信息来对每个队列成员进行相关分析。
队列与分段类似，不同的是队列受时间框架的限制。举个例子:
- “来自俄亥俄州的网站访问者”这样描述一段．
- “2020年第一季度来自俄亥俄州的网站访问者”描述道一群．
队列的其他例子包括:
- 7月期间新客户帐户注册
- 2019年消费超过1万美元的客户
- 2020年1月加班的员工
- 在Q1中提交错误报告的人员
- 3/1到3/8之间通过有机搜索到达的游客
通过关注群体而不是细分市场，分析师可以考虑情境因素，如营销活动、系统升级、产品发布或经济状况。万博max手机网页登录
队列分析的好处是什么?
当分析人员想要回答一个特定的问题时，就执行队列分析。例如，假设有一个组织想知道他们的营销活动是否帮助提高了销售额。他们有数据CRM它看起来像这样:
分析师可以定义一个队列，例如“在2018年1月1日至2018年1月3日期间首次订购的所有客户”。队列分析产生的信息包括:
- 该队列的平均CLV(客户终身价值)
- 通过营销活动获得的群组百分比
- 通过营销活动获得的队列的平均CLV
下一步是比较队列。例如，分析师可能会生成2019年首次客户的队列数据，这使他们能够发现以下数据:
- 同比增长
- 不同营销活动的比较
- 客户获取趋势的变化
这些信息可以帮助预测未来的用户行为。例如，分析师可能会看到客户在第一季度对营销活动反应更积极，这是部门主管获得年度预算的时候。这样，组织就可以将其营销资源集中在生产力最高的时期进行大的推动。万博手机登录平台万博max手机网页登录
解读队列图表
一个典型的队列图将比较来自相似队列的数据，以确定可能不明显的趋势。例如，一家公司看到全年持续的销售，但他们想更多地了解单个客户的行为。为此，他们对每个日历月内获得的客户进行队列分析，并查看这些客户中有多少人在接下来的几个月进行了购买。
他们的队列图表可能是这样的:
这表明，绝大多数客户在第一个月内就会购买，但他们的业务在6个月内就会下降。在第三个月之后，用户数量显著下降，这可能是一个可识别的因素的结果，比如3个月的试用会员即将结束。使用队列分析，该公司可以识别机会，以提高留存和扩大客户生命周期。
队列分析的其他用途
队列分析在任何情况下都是有用的，当你想要分析小群体在特定时期内的行为时。常见的例子包括:
- 在升级后立即分析用户的活动，以查看他们的行为是否发生了改变。
- 追踪一个现实生活中的群体，比如一起毕业的人，或者同时开始工作的新员工。
- 找出前一年最后一次订购的客户，看看是否有一些常见的原因导致他们丢失。
队列分析作为工具提供在平台包括谷歌分析和CleverTap．