瑞幸咖啡用户运营策略分析 一、选手简介   1、选手介绍 （1）团队名称：尤里卡 名称来源：Eureka，原为古希腊语，源于古希腊学者阿基米德发现阿基米德定律的故事，常用来指探索洞察后的顿悟。数据分析过程恰是这样一种存在，数据分析的魅力也正是每一次的尤里卡时刻！ （2）团队介绍 ① 指导老师：李林 ② EVEN：队长，现于全国TOP10的家电品牌企业从事BI数据分析工作，在搭建企业经营分析模型，打造制造业数字化转型解决方案，探索私域用户运营等方面经验丰富； ③ Skye：队员，在销售、电商领域有丰富的数据分析经验，面对复杂分析场景游刃有余。目前在世界500强餐饮行业从事数据分析工作，有多年的FineBi深度使用经验，是搭建数据看板的中坚力量； ④ Rando：队员，目前在全球TOP10的大型人工智能企业中担任产品经理，数据分析能力扎实，数据思维和洞察力强，常有独到的见解，是分析思路设计的主要操盘手。 （3）团队组成：数据分析社群组队相识。   2、参赛初衷 （1）以赛促学，与更多大神交流、思维碰撞，学习大神的分析方法和表达技巧，提升自己数据分析能力； （2）部门内需要BI工具，通过此次大赛先来学习了解，以便应用和推广； （3）认识更多志同道合的朋友，扩展社交圈，丰富生活。   二、作品介绍   1、业务背景        瑞幸咖啡作为成立于2017年的新零售专业咖啡运营商，凭借其成本优势、快速融资，利用大量补贴，迅速占领市场。然而，2020年初瑞幸咖啡惨遭做空，商业模式难以为继。在经历管理层换血之后，瑞幸调整了发展战略，优化门店，停止大面积的补贴促销，逐渐转向精细化的稳健运营方式。        本次分析报告期望通过掌握瑞幸咖啡用户特征，收集消费者对瑞幸咖啡营销活动的态度、对瑞幸及竞品的评价，在分析瑞幸各渠道营销活动的效果的基础上，对消费者偏好进行洞察，挖掘不同用户的价值，为其差异化的用户运营，推广策略提供一些建议。   2、数据来源        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，前者是一份调查问卷，后者是从高德地图爬取的瑞幸门店数据，数据内容介绍如下：        （1）调查问卷：word文档罗列一个个问题，需要处理为维表；Excel是每个用户回答的每个问题的结果，但呈现的是数字，如-3代表没有填，1、2、3指word中的选项，需要关联处理为中文。处理过程详见第四章数据处理。        （2）门店数据：id、名称、地址、经纬度、省份等。   3、分析思路 3.1 分析脑图 3.2 分析主题拆解 （1）针对用户的信息，统计分析了用户的基本特征和消费偏好，描绘用户画像的基本属性。用户画像是整个用户运营分析的基础。 （2）存量用户运营：对存量用户进行分析，找出存量运营中的痛点，提出针对存量用户的运营策略。 ① 了解存量用户的消费情况：分析存量用户的RFM、NPS值等。 ② 结合存量的RFM、NPS值分析影响用户消费行为主要因素：产品、营销渠道、竞争环境。 （3）增量用户运营：对增量用户进行分析，了解增量用户的偏好以及现阶段扩展增量用户的瓶颈。 ① 掌握非瑞幸咖啡消费偏好，包括消费能力、消费吸引点和满意因素，分析营销偏好等。 ② 结合瑞幸门店地区的渗透率，针对非瑞幸用户分布情况，提出门店运营建议。 3.3 分析模型 （1）用户画像分析 （2）对比分析法 （3）RFM分析 （4）NPS分析 （5）竞品分析 （6）MECE分析 （7）TOP分析 （8）矩阵分析法 3.4 主题内容拆解 （1）针对存量用户分析内容拆解： （2）针对增量用户分析内容拆解：   4、数据处理 4.1 调查问卷处理思路 可视化分析之前，将word处理为维表，便于匹配：问题、选项数字、选项中文、问题类型等。接下来在fineBI里操作，处理思路的主要步骤见下图： 4.2 调查问卷处理步骤 （1）将Excel结果列转行，便于匹配： （2）因为合并依据不一样，将Excel结果拆分为两部分分别处理：单选题和其他题： ① 单选题：筛选单选题，再左右合并（问题=问题，并且，选项数字=选项数字），得到选项中文。 ② 其他题：筛选除单选题外的其他题目，再左右合并（问题=问题），得到选项中文。 （3）将两部分合并为一张表：上下合并，得到最终需要的结果表： （4）为方便后续RFM分析，再将上述处理好的结果表，行转列，并分组汇总处理为二维表： （5）RFM标签计算预处理： 4.3 门店数据处理步骤 （1）去重：分组汇总，一个id只保留一行数据。 （2）提取省份：运用find函数。   5、可视化报告 5.1 搭建思路 （1）图表选择 （2）颜色选择及设置 ① 总体色调：浅色。 ② 图表的配色：提取瑞幸小蓝杯的蓝，以深蓝、浅蓝色为主色调，配有同色系的淡紫色。 ③ 图表设置：在突出的数据上用闪烁动画、图片填充等特殊显示来强调，并去掉了值轴和值标签，使组件显得简约。 ④ 文字标签设置：重点内容用咖啡色突出显示。 5.2 分析思路 5.2.1 用户画像 （1）结论 ① 瑞幸咖啡在咖啡类用户渗透率极高，喝咖啡的用户基本都已经喝过瑞幸。未来用户运营应以促进复购并尝试开拓非咖啡类用户为核心。 ② 瑞幸咖啡用户主要受众群体为青年用户(90后、00后为主)，该类群体天生具备互联网基因，是消费的主力军，追求品质也追求性价比。这与瑞幸咖啡定位十分契合。 （2）数据解读 ① 瑞幸用户占比：本次调研，84.3%受访者的喝过咖啡，15.7%未喝过咖啡。在喝过咖啡且喝过瑞幸咖啡的用户占比为91%，仅9.0%的咖啡类用户从未喝过瑞幸咖啡。 ② 受访者年龄分布：瑞幸咖啡的用户中，19-35岁占比70.2%(其中25-35岁用户占比38%，比非瑞幸用户中该年龄段高出20.2%)。 （3）分析思路 首先从受访者的性别、年龄、职业、收入这四大属性对该问卷受访者整体结构进行描述性分析，此外，围绕瑞幸咖啡营销策略这一主题，根据用户是否喝过瑞幸咖啡将用户大致分为瑞幸用户和非瑞幸用户两大类，试图在排除非瑞幸用户数据干扰的基础上探究瑞幸用户真正的特征。 （4）指标说明 剔除未喝过咖啡用户对结论的影响，在喝过咖啡用户中进一步细分。91%指在喝过咖啡的用户中，喝过瑞幸咖啡的用户占比；9%指在喝过咖啡的用户中，未喝过瑞幸咖啡的用户占比。   5.2.2 存量用户之瑞幸用户画像和RFM   （1）结论 ① 瑞幸咖啡口感并不突出，咖啡类产品消费仅超过三分之一，大多数用户因社交需求或功能需求而购买瑞幸产品。 ② 瑞幸咖啡用户的消费频次和金额都比较低，一般发展客户最多，用户还是以低频、低单价为主，用户粘性和忠诚度较低，急需提高用户忠诚度。 （2）数据解读 ① 购买瑞幸的主要原因：分别有36.8%和30.4%的用户出于社交需求，功能需求购买瑞幸产品，只有25.7%的用户因为口味喜好而购买瑞幸咖啡，仅排名第三。 ② 品类销售额占比：在瑞幸店铺中，咖啡类产品销售不到35%。瑞幸咖啡的产品矩阵与消费场景的拓展有效满足了多元化的消费需求，增强了品牌自身的竞争力。 ③ 瑞幸用户省份分布：瑞幸用户占比top3的身份分别为江苏省、福建省、浙江省。 ④ 瑞星用户收入分析：瑞星用户中43.2%的学生群体生活费分布在1501元-2500元，42.3%的社会人士收入在3000元-6000元。 ⑤ 【RFM】 a. R值是用户在店铺消费最近一次和上一次的时间间隔，R值越小的用户是越活跃的用户，即对店铺的回购几次最有可能产生回应。最近5天的用户占比为67.9%。 b. F值是用户在固定时间(一个星期之内)内的购买次数。F值越大是越忠诚的用户，购买5杯以上的用户占比为20.46%，购买1-2杯的用户占比为46.2%。 c. M值是一段时间（一个星期之内）的消费金额。M值越大是贡献越大的用户，53.8%的用户购买金额是低于75元的，消费金额在125元以上的只有21.1%。 d. 重要价值用户，即优质用户仅占6.4%。一般发展用户，即具有推广价值高达46.2%，需要持续派送福利，加强习惯形成。而一般挽留用户，即将流失的用户达到22.2%，一般价值用户，即需要挖掘的用户排名第三，占比8.2%。 ⑥ 【NPS】瑞幸咖啡推荐者占比38.2%，而贬损者占比35.9%，NPS值为2.35%（净推荐值=（推荐者数/总样本数）*100%-（贬损者数/总样本数）*100%），而一般认为NPS分值在30%以上才算是不错的，当前差距甚大。 （3）分析思路 超90%的受访者喝过瑞幸咖啡，因此基于瑞幸用户消费能力、购买偏好、用户分布等基本特征，先从这部分用户的消费行为入手分析。消费行为的分析主要可分为两部分，一是消费过程中的购买习惯，二是消费后的满意度评价；此处可借用研究用户消费行为时两个常用的分析模型，即根据用户消费习惯使用RFM模型对其进一步分群，以便对其精细化运营；根据用户对瑞幸咖啡的推荐程度计算NPS值，分析瑞幸咖啡用户群体忠诚度。 （4）指标说明 在RFM的分析中，R在“1天前-3天前”和“4天前-5天前”认为距今购买时间较近，记为1；F在“5杯-6杯”和“7杯及以上”认为购买频次较高，记为1；M在“125元-200元”和“200元以上”认为购买金额较高，记为1。例如“一般发展客户”为R=1、F=0、M=0，即距今购买时间较近、购买频次较低、购买金额较低的用户。 NPS是根据受访者对于“您愿意在社交媒体上向他人分享瑞幸的有关动态”该问题的回答，将受访者分为推荐者、中立者和贬损者，NPS得分=推荐者占比-贬损者占比。   5.2.3 分析一：产品端因素 （1）结论 瑞幸咖啡的店铺位置和性价比是用户持续购买的主因，相比之下，作为主营咖啡的零售商，咖啡豆质量却并不能够吸引用户。 （2）建议 ① 瑞幸咖啡亲民的定位，使其对成本做了一定的控制，在咖啡豆质量上做了一定的取舍。根据调研分析结果，也可以通过打造中高端产品或子品牌，尝试扩展对咖啡品质敏感的客群。 ② 利用营销宣传等方式加强用户对咖啡豆质量的感知价值。 （3）数据解读 ① 店铺位置、性价比是多个持续消费因素平均分的前两名，平均分倒数第一的是咖啡豆质量。 ② 各影响因素高分占比：53.8%的用户给店铺位置打了高分，而同时有73.1%的用户给咖啡豆质量打了低分。 （4）分析思路 通过存量用户消费行为的分析发现瑞幸咖啡用户忠诚度很低，因此需要探究瑞幸咖啡忠诚度低的原因，并对症下药提供优化建议。 企业满足用户需求的能力是用户是否信赖该企业最重要的因素，因此产品力是影响用户忠诚度的最基本要素，通过调查“吸引用户在瑞幸咖啡持续消费的因素”，洞察目前消费者对瑞幸咖啡基础产品力评价，找到瑞幸用户在产品端的偏好，帮助瑞幸咖啡在现在的基础上有针对性的提升整体产品力。 （5）指标说明 高分用户指在打分时选择4分和5分的用户。   5.2.4 分析二：营销端因素 （1）结论 ① 绝大多数客户通过瑞幸自有渠道购买产品，私域流量维护好，有利于降低成本和用户运营。 ② 瑞幸咖啡的推广渠道效果分布均匀，其中明星活动的拉新的效果尤为显著，其他渠道如楼宇广告、APP平台活动等也都取得不错的效果。 ③ 几乎所有用户都了解瑞幸的联名活动，高度匹配热点话题以及其限定新品的营销手段有着很好的宣传效果。 （2）建议 ① 瑞幸咖啡在营销端已有较强的护城河，营销活动可以多与线下自有渠道结合，不仅可以更高效触达用户，而且可以降低推广成本。 ② 加强私域池的维护，使用促销活动等方式唤醒沉睡用户，避免用户流失。 （3）分析思路 产品力好比企业硬实力，而在酒香也怕巷子深的当下，营销能力也是企业不可或缺的软实力，很大程度上影响用户忠诚度。因此我们分别从瑞幸咖啡的新客户获客营销方式以及老客转化途径入手，分析营销途径的优劣；进一步通过分析营销效果较好且技巧性较高的联名活动，洞察瑞幸咖啡最受欢迎的联名活动运营思路，为其今后活动策略提供参考。 （4）数据解读 ① 主要购买渠道占比：通过线下购买占比为46.9%，小程序/app下单占比为43.3%，合计90.2%的用户是自有渠道下单。 ② 主要获知渠道占比：通过明星代言渠道获知占比17.33%，其他渠道分布均相对均匀，在9%~13%之间。 ③ 认为效果不错，有助于品牌和销量的用户占比合计为82.8%。仅有1.5%的用户不知道瑞幸的营销联名活动。 ④ 知道世界杯，情人节日等热点话题策划的联名活动的用户占比分别为15.3%(与腾讯合作)、13.8%（与线条小狗）、12.8%(与网易新闻)，而与爱奇艺、周大福等合作的活动仅为6.9%、5.9%。   5.2.5 分析三：竞争面因素 （1）结论 ① 绝大多数的瑞幸咖啡用户也是其他品牌咖啡的用户，其中Tims咖啡、costa咖啡和星巴克是用户运营的主要竞争对手，尤其是增量客户的运营。 ② 与竞品相比，瑞幸咖啡在购买渠道、产品质量、包装上均处于较大劣势。 （2）结论衍生分析 ① 瑞幸和Tims咖啡、costa咖啡、星巴克这三个品牌都属于现磨咖啡连锁品牌，用户重合度高。 ② 基于“购买瑞幸的主要原因” 中排第一的原因是社交需求，而Tims、costa咖啡、星巴克都是主打提供“第三空间”满足顾客社交需求，提升消费体验感，所以这三个品牌对瑞幸用户有较强吸引力。 ③ 这三个品牌都有比较鲜明的特色，如Tims注重咖啡与暖食的组合发力、Costa注重咖啡豆品质、星巴克有舒适的门店氛围，易吸引消费者尝鲜。 （3）建议 ① 购买渠道优化建议：增加异业合作，如与餐饮业、电商平台、社交媒体等行业进行合作，增加瑞幸咖啡产品在其他渠道的曝光和销售机会。 ② 产品质量及包装优化建议：根据客户反馈与持续改进，如积极主动地收集客户对产品质量的反馈，包括投诉、建议等，及时回应客户需求。 （4）数据解读 ① 喝过竞品的瑞幸用户占比为78.9%，其中Tims、costa咖啡、星巴克分别占比15.8%、15.1%、15.1%。而非瑞幸用户中，也主要是喝costa咖啡、星巴克和Tims咖啡，分别占比28.6%、28.6%、10.7%。 ② 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。 （5）分析思路 除品牌自身原因外，用户的忠诚度与外界竞争环境息息相关，因此从消费者角度，通过品牌知名度调研以及品牌对比打分探究品牌忠诚度低的原因。   5.2.6 增量用户之非瑞幸用户画像 （1）结论 非瑞幸用户中非咖啡类大部分用户没有咖啡消费习惯，但是单品消费能力在瑞幸咖啡的定价范围。 （2）建议 瑞幸咖啡可借助现有品牌影响力通过低价非咖啡产品如冰激凌进行引流，同时果汁饮品、瑞纳冰等非咖啡饮品也可提高没有咖啡消费习惯的转化。 （3）数据解读 ① 分别有39.7%、17.8%、13.7%的非瑞幸咖啡用户的消费区间在10-20元、20-30元、30元以上，与瑞幸咖啡单品成交价范围基本一致。定价不会成为非瑞幸用户消费瑞幸咖啡的门槛。 ② 非瑞幸客户中，仅32.7%喝过咖啡，大量的用户并没有尝试过咖啡饮料，而瑞幸咖啡的产品组合中也存在大量的非咖啡类饮品可以满足此类用户需求。 （4）分析思路 对非瑞幸用户进行结构分析，探索非瑞幸受访者的咖啡消费基础，以及饮品消费意愿，为后续非瑞幸用户运营提供方向。   5.2.7 分析一：非瑞幸用户消费偏好 （1）结论 ① 对于非瑞幸用户而言，性价比、便捷度、店铺位置是他们关心的重要因素。 ② 跨界营销和明星代言并不会刺激非瑞幸用户购买，但是优惠折扣活动可以拉动消费。 （2）建议 在点评、抖音等公域设置果汁饮品、瑞纳冰等非咖啡饮品的优惠券和畅销款咖啡饮品的优惠券，依靠产品丰富性和优惠力度吸引用户尝试瑞幸，并适时推出周卡、月卡等会员权益提前锁定用户周期。 （3）数据解读 ① 吸引非瑞幸用户去瑞幸消费的因素top3为性价比、店铺位置和出餐速度。在竞品的吸引点中，性价比、便捷度、店铺位置排名也较高。 ② 吸引非瑞幸用户的促销方式中优惠券促销占比44.2%，比排名第二的积分抵扣超出23%。 ③ 均有接近6成的用户表示不会受品牌联名和明星代言的影响购买瑞幸产品，仅有11.7%和7.7%表示会入手。这表明对于增量用户的运营而言，跨界营销和明星代言等营销活动效果已经饱和。 （4）分析思路 想要对这部分非瑞幸用户进行运营，首先要获知这部分用户在消费偏好，其次要知道这部分用户在哪里，才能更具针对性的运营这部分潜在用户。 用户偏好方面，分别从产品端和营销段两方面调研用户对产品的需求点，并通过调研用户更愿意接受的营销方式，为这部分用户运营方式提供方向指引。   5.2.8 分析二：非瑞幸用户地区分布 （1）结论 ① 河南、江西和安徽的非瑞幸用户较多，门店数量也低于平均线。四川、天津、湖北、福建的门店数量虽多，但是非瑞幸用户却很高，渗透率有待提升。 ② 湖南、陕西、贵州门店低于平均线，但是用户基础好，具有较高的市占率。 （2）数据解读 参考波士顿矩阵分析思路，根据瑞幸门店分布占比率和非瑞幸用户占比率作为维度，将地区划分为四个象限： ① 第一象限门店多，非瑞幸客户多，地区业务发展有较大阻力，主要有四川、福建、天津、湖北。 ② 第二象限门店少，非瑞幸客户多，地区业务发展属于导入期，主要有：河南、江西、安徽。 ③ 第三象限门店少，非瑞幸客户少，地区业务发展有较大发展空间，主要有：湖南、陕西、贵州。 ④ 第四象限门店多，非瑞幸客户少，属于明星地区，地区业务发展稳定，主要有：江苏、重庆、北京、上海。 （3）建议 不同省份处于的阶段不一样，可以根据省份的非瑞幸用户占比和门店占比的分布，对不同阶段的省份进行不同的策略，例如： ① 非瑞幸用户占比多，门店数占比少（例如河南）：可以通过多开店的方式，布局整个省份的销售网络，增加获客的便利性 ② 非瑞幸用户占比少，门店数占比少（例如山西）：这些省份用户基础较好，可以运用社群等方式，在私域进行促活 ③ 非瑞幸用户占比多，门店数占比多（例如四川）：加强宣传渠道和力度，提高新用户的转化 （4）分析思路 各省份非瑞幸用户占比反映该省份瑞幸咖啡营销覆盖情况，各省份门店分布反映品牌门店覆盖情况，两个指标交叉分析可得到关于门店占比和用户占比的二维四象限图，并针对各象限数据特征，给瑞幸提供有针对性的营销思路及开店思路。 （5）指标说明 用户分布占比受样本量较少的影响，可能对结果产生偏差，建议以地区为维度展开更深入的调研。   5.2.9 瑞幸咖啡用户运营策略总结 （1）瑞幸咖啡存量用户运营策略 ① 从产品端来说，瑞幸可针对高品质客户打造中高端产品或子品牌，低成本提升用户对瑞幸咖啡豆质量整体满意度；同时瑞幸可利用营销方式加强用户对咖啡豆质量的感知价值，也可有效提升用户对产品质量的满意度，促进用户复购。 ② 从营销端来说，瑞幸可聚焦线下自有渠道的活动营销，同时需要注意活动形式的丰富度，如特色咖啡体验、IP联名周边等，实现营销效果优化的同时降低推广成本，进而提升用户复购。 （2）瑞幸咖啡增量用户运营策略 ① 针对非瑞幸用户价格敏感的特征，瑞幸可通过推出低价单品以及非咖啡饮品优惠券高效引流。 ② 根据非瑞幸用户地区分布及瑞幸门店分布交叉分析，四川、福建、湖北、天津、浙江地区的瑞幸营销覆盖率较低，营销推广效果不好，因此这五个地区需要重点优化拉新策略；而河南、江西、安徽、河北、广西、吉林地区的门店数及瑞幸用户较少，建议增加店铺覆盖率以提高用户转化。 （3）瑞幸咖啡竞争力优化策略 结合Top3竞品（星巴克、Costa、Tims) 的相对优势，瑞幸咖啡可增加异业合作，进一步增加渠道便捷度，同时主动收集客户反馈，优化产品及包装。   5.3 看板全局总览及公共链接 https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/WmTk   6、参赛总结 6.1 FineBI 体验感受        在本次数据分析BI大赛中，我们团队有幸使用了FineBI作为数据分析工具，这个经历给我们留下了深刻的印象。FineBI在数据分析过程中展现出了许多优点，让我们的工作变得更加高效、流畅。        （1）FineBI的用户界面设计直观和友好，这使我们能够快速上手并高效地完成各种数据分析任务。它提供了丰富的可视化组件和图表选项，让我们能够将数据以更有吸引力和易懂的方式呈现出来。        （2）FineBI的数据连接和处理能力令人印象深刻。我们可以轻松地连接多种数据源，进行数据清洗、转换和整合，从而为分析提供了坚实的基础。这大大提高了我们的工作效率，使我们能够更快地进入实际分析阶段。        （3）FineBI具备强大的数据分析和计算功能，支持复杂的计算公式和统计方法。这为我们深入挖掘数据背后的信息提供了便利，使我们能够从中发现隐藏的模式和趋势，为决策提供有力的支持。        正如任何工具都有改进的空间一样，FineBI也有一些可改进之处。例如，对excel数据源中的Json格式的数据处理不太友好，组件大小不能自定义输入长和宽等。另外，部分高级功能在使用上可能需要更多的培训和学习成本，以充分发挥其潜力。        总的来说，FineBI作为我们本次数据分析BI大赛中的主要工具，为我们的团队提供了许多便利和支持，使我们能够更加专注于数据的深入分析和有力展示。希望FineBI在未来能够不断改进和创新，为数据分析领域带来更多惊喜和价值，我们也会作为公司部门的推荐人大力推广FineBI！   6.2 参赛感想及收获        很幸运这次遇到超棒的队友，整个比赛过程中的氛围都很好，一起度过了N多的远程会议沟通的夜晚。企鹅会议见证了我们多次的会议发起（多人会议单次限时1小时真是太不友好了）和晚上0点后的时光。虽然过程很辛苦，但通过大家的紧密合作，我们不仅解决了数据分析过程中的难题，还交流了不同的观点和想法，获得了宝贵的经验和知识。        回顾整个参赛过程，团队合作是我们成功的关键。每个人都发挥了自己的专业能力，共同推动比赛进展。我们在分析数据、制作报告和展示方面相互补充，充分发挥了团队的优势。        其次，比赛挑战促使我们不断学习和提升。在解决实际问题的过程中，我们不仅学会了如何更好地运用数据分析工具，还深入了解了行业的背景和趋势。这些知识和技能对于我们未来的职业发展具有重要意义。        当然，在初始阶段，团队暴露出在沟通、时间管理和压力处理方面的一些薄弱环节。不过通过每次会议磨合和复盘，我们改进了这些方面，提高了我们团队的整体效率和协作水平。        这次数据分析大赛是我们数据分析之旅中的一个重要里程碑，我们不仅深入了解了FineBI这一优秀的数据分析工具，还在团队合作和个人能力方面得到了锻炼和提升。我们期待能将这次宝贵的经验应用到未来的工作和学习中，为实现更好的数据驱动决策贡献更大的能量！        最后，感谢李林老师耐心和专业的指导，感谢主办方提供的这次机会，祝大赛圆满成功！