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如何分析用户行为数据,来驱动业务增长

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”“我并没有仰面望着天静等苹果掉进嘴里,我正在尽我所能,付出比你大十倍的努力。村上春树挪威森林

怎样分析用户行为数据来推动企业发展?

用户行为数据本质上是从多维深度的点击、频次等还原用户的动态使用场景和用户体验,再通过对用户行为监测得到的数据进行分析,可以更详细、更清晰、更清楚地了解用户的行为习惯,还可以发现产品功能、网站、推广渠道等各种业务线中存在的问题,使产品业务线更准确、更有效,提高转化率,还可以进行用户分层和用户分组,实现用户精准营销和精细化运营,从而推动业务增长。

但是,全局视野看到的是用户的行为轨迹数据,会有意想不到的收获,可以通过行为数据来补充,为用户建模出精细、完整的用户画像。将行为触发作为一个起点,将用户关联起来,将业务关联起来,从而最大限度地保证数据完整性,从而驱动业务增长。

01。

所以,首先看看什么是用户行为,它主要包含哪些数据?

·使用者来源渠道、区域;

pv、uv、ip、旧版本访问数、新版本访问数;

·使用者逗留时间、使用时间及频率、跳出率、访问次数、访问间隔天数;

·使用者使用频率分布,时间段分布,平均停留时间较长;

·用户使用的搜索引擎、关键字、相关关键字和网站关键字;

·页面上的用户点击次数;

·使用者进入下一路径的转换率;

·客流量单价、定单数量、会员购买率;

·用户发送视频的数量,创建企业的数量,等等。

······

(您所知道的数据指标是什么?哪种数据指标更好?)

有许多用户使用产品的场景,因此有许多用户行为数据,这里就不一一介绍了,当然欢迎各位留言补充。总之,这些数据反映了整个产品业务线的状况,数据的价值除了反映现状之外,更重要的是应用。怎样在分析的基础上应用这些数据来推动业务增长?

02。

下一步,您将如何分析用户行为数据以推动业务增长?

首先,对产品业务线总体用户情况了解。

例如,PV、日流量、用户总数、订单数量、成员数目、销售总额、用户源分布和占比、购买行为的用户数量、用户目标价格、复购率等?等整个用户档案数据。

二是利用用户行为转化漏斗梳理出用户全线。

例如,toc的购物路径一般是打开APP→点击商品页面→浏览商品详情页→添加购物车→完成支付;tob的购物路径一般是用户认识→熟悉→试用→使用→忠诚→购物。用户在路径的每一个步骤都能清楚地看到。

例如,从查看商品详细信息到最终支付成功的每一个步骤,都在不断地调整已建立的路径。如果用户点击加载购物车的转化率较低的话,需要提高用户的购买意愿,可以通过活动推广、精准营销等手段。

再次,根据不同的行为进行用户群体分析,了解群体特征。

例如,完成付款和未完成付款的人群的特点是什么?加入购物车的人和没有加入购物车的人有什么特点?通过对注册和未注册用户的浏览特征等进行分析,发现问题、优化运营策略,从而进行用户精细化运营,实现用户精准营销,推动业务发展。

例如,通过用户分组得知近期用户具有高频次搜索的相同关键词的特点,可同步到前端页面,设置为可点击的元素,从而提高了搜索效率。也要知道有明确的目标客户,受推广和广告的影响较小。

根据不同的时间段维度,理解用户的行为习惯。

比如,用户流量分布情况,不同时段的活跃情况,增加情况,使用间隔分布等。看到非使用期用户的行为趋势,通过分析,看到趋势高低的原因,进而优化操作策略,增加或减少投放费用等,推动业务增长。

例如,通过分析不同时段用户的搜索行为习惯和高峰低谷,可以为不同时段的用户提供数据支持,以补充不同的商品/课程/服务,增加活动,优化搜索结果页面结构,优化搜索建议等。也可根据用户活动时段精准推商家折扣优惠或促销活动,提高购买率。

五是基于RFM模式的用户分析。

RFM模型通过一个客户的最近购买行为、购买的总频率和花费的3个度量来描述这个客户的价值状态。根据理想客户的特性来衡量真实客户的价值,通过这种分析,确定最有可能成为品牌忠诚客户的群体,让我们将重点放在最有价值的用户身上。从而实现精准营销和用户维护,推动企业发展。

例如,通过“…M”模型对用户进行分类,可以看出该类型的客户所占的比例,可见一般挽留客户和一般开发客户所占的比例较大,说明该产品业务线的用户结构不太合理,需要尽快采取措施加以优化。通过对R、F数据的监控,可以推测客户异常情况,挽回客户的损失。

一般挽留顾客和一般开发顾客占了大多数,这是比较正常的情况,按照正态分布,中间的数字确实很高,所以这一点可能需要加工一下,按照二八原理,一个公司百分之八十的利润,是由百分之二十的顾客带来的,所以资源一般是向百分之二十的顾客倾斜,而不是剩下的百分之八十。收回失去的顾客也是需要成本的,也许还是要考虑投入产出比的问题。

03。

综上所述,通过用户行为数据来深入挖掘用户表面行为背后的真实、本质需求。综合分析用户行为数据,实现用户精准营销和精细化运营,从而推动业务增长。

另外,还需要考虑成本问题,朋友这样说道:“我所知道的用户行为分析,需要更高的门槛,既要有一套完整的数据监测系统,又要在收集大量用户行为数据的同时,确保数据的真实性,这是一件令人头痛的事情。如果用户行为分析仅仅用于用户画像和智能推荐,那么从产出比来看,成本是必须要考虑的问题。”(数据监控系统的重要性以及如何构建)。

而且对用户的分析并不局限于“我的M模型”,可以根据分析的目的,灵活地选择常用的分析模型,对用户进行分析和分类,引述朋友的一句话“我们的思想里都会觉得,大数据里面一定会挖掘出一些信息,或者价值。事实就是这样:在促销活动中,我们通常认为促销计划实施后,营业数据一定是曲线向上的,而实际上营业数据的波动不会特别明显,即使使用了一些模型,我们可以得出结论:“营业计划实施效果几乎等于0”,因此,数据分析的背后并不是一定要挖掘出某种价值,如果没有,那么问题出在哪里,对于“数据分析”工具的使用,还有什么注意方法?

因此,我们需要找到一种合适的“数据分析”工具和模型。