关于房地产企业APP应用的数据分析思路？

大家好，本人目前新进了一家比较大型的房地产企业，目前此企业处在转型阶段，由传统的房地产业务向移动互联网转型，在其旗下成立了独立的互联网公司，目前主要产品为针对其所开发的社区社群做APP服务，包括通过APP进行物业报修、社区内自营商超的爆品推荐等业务，日后可能会发展成以APP服务（类似美团，不过基于社区粘性做）为主的盈利模式，加入多种多样的社区服务，形成互联网+房产的商业模式。 以上是这个企业的现状和发展方向，另外简单介绍下我的情况，我有7年基于传统行业（非互联网、电信金融）数据仓库数据开发、简单分析的经验，不过不甘于做数据的搬运工，近两年来私下利用业余时间学习了统计学和一些基础的数学知识（包括一些数据分析软件的简单应用），因为在传统的电信、金融行业对数据分析的应用还处在KPI报表监控，形成图表PPT报告给领导看的这种初级阶段，一直都期望转型到互联网企业学习到更精深的分析技能，目前这次跳槽是个好机会，公司也是刚成立要转型互联网+，我也希望未来能够和公司共同成长，那么问题来了（废话有点多不好意思，说正题）： 由于自己并没有太深入的APP数据分析经验和房地产行业的经验，所以希望有互联网或房地产相关经验的资深数据分析师能指点一二，我目前给自己的规划大概是这样的：第一阶段建立常规的KPI监控汇报机制，形成定期报告流程（数据图形化）。第二阶段分析社群访问规律，发掘业务规则，优化推荐行为，建立客户画像和行为标签模型，循环评估优化。 目前我的设想主要就是基于描述性分析和预测分析两大块规划的，但是细化下来，比如阶段一有哪些指标（比如新增率、留存率、活跃率）应该列入KPI监控汇报机制，有哪些分析思路或者方法去分析这些KPI的情况。阶段二目前业界对于客户画像和行为标签是从哪几方面去构思的，常用的模型和工具有哪些，需要补充什么知识。 真心的期待知友们能够畅所欲言，提供一些思路或者行业经验，小弟在这里万谢了。