如何分析用户行为数据，来驱动业务增长

”“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。