前言

无论哪种类型的企业,用户对它们的重要性都是不言而喻的,为用户提供相应的服务客户服务是企业的业务之一,用户行为分析了解用户的方法之一,那么,如何实施用户行为分析呢?

用户行为分析概念?

1)什么是用户行为分析?

用户行为分析,本质上是从点击、频率等多维深度恢复用户动态使用场景和用户体验,然后通过用户行为监控数据分析,可以更详细、更清楚地了解用户行为习惯,发现用户使用移动互联网产品规则,用于准确营销、产品优化。

用户行为分析可以发现产品功能、网站、推广渠道等业务线存在的问题,使产品业务线更加准确有效,提高转化率,分层用户,实现用户精准营销和精细运营,推动业务增长。

2)什么是用户行为数据?

用户行为数据总结如下:Who(谁)、When(什么时候),Where(在哪里),What(做了什么行为),Why(目的是什么),How(如何),How much (花了多长时间,花了多少钱)。

例如,在用户注册链接中埋藏数据,监控用户何时注册,什么样的设备,什么样的模型,完成注册后浏览什么页面,每个页面停留多长时间,购买什么商品,消费多少钱等一系列行为。每个节点都可以收集这些用户行为数据,并根据不同用户的不同标签进行分析,以实现准确的营销。

根据数据源,用户行为数据可分为在线触点数据(APP、H5、Web网页、小程序、各网络平台等。)以及线下接触数据(商店移动线、可穿戴设备等。

按行为类型可分为消费行为数据和操作行为数据

消费行为数据包括:

?客户单价、订单数、会员购买率;

操作行为数据包括:

? 用户的pv、uv、ip、旧访问数、新访问数;

? 用户停留时间、使用时间和频率、跳出率、回访次数、回访相隔天数;

? 用户来源渠道和区域;

? 用户频率分布、时间段分布、平均停留时间;

? 用户使用搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键词;

? 页面上用户的点击量;

? 用户进入下一条路径的转化率;

? 用户发送视频数量,创建企业数量等。

…等等

用户使用产品的场景很多,所以用户行为数据很多,这里就不一一介绍了。这些数据反映了产品业务线的整体情况。除了反映现状,数据的价值更重要。

实战场景中的用户行为分析是什么?

1)涉及哪些运营部门?

以互联网B以终端产品的功能架构为例,感受业务流程中各个角色的作用。各部门的重点工作如下:

▆ 市场部:基于用户路径分析,获得足够的流量和销售线索,降低渠道成本,提高渠道转型,提高渠道交付质量。

▆ 产品设计部:基于用户路径分析,输出产品解决方案,帮助企业解决业务问题,获得用户对不同功能模块的反馈,优化功能;

▆ 运营部:基于用户路径分析,优化用户质量,打造品牌声誉、内容运营、活动运营、社区运营等;

▆ 销售部 :根据用户偏好分析,将有效的销售线索转化为与客户交易的步骤,需要经常进行线下访问PPT演示、签订合同等相关工作;

▆ 客户成功部:根据用户群体分析,描绘目标群体的兴趣肖像,获取目标用户的兴趣爱好,为关键客户提供有针对性的服务,成功的客户转型和更新;

▆ 客服部:根据用户分层,维护客户,收集客户真实需求。

·······

2)用户行为分析的场景?

定义用户的生命周期为:拉新-转化-促活-留存-具体分析场景如下:商业化:

A. 拉新:渠道分析、用户质量分析SEM分析·····

B. 转化:新用户注册转化过程、产品使用过程转化(搜索、推荐等)····

C.推广:用户停留时间长,用户行为分布····

rgb(margin-bottom: 25px;”>D.保留:用户保留分析····

E.商业化:根据用户的历史行为展示广告····

如何实施用户行为分析?

对于数据分析师,如何实施用户行为分析?当收到业务需求时,首先定义问题;回到业务场景,结合分析目标,形成分析理念;如何与业务沟通形成实施建议?

1)接收业务需求时,首先要定义问题

定义问题是理解和澄清业务需求的第一步。如果能量化定义,那就更好了。所谓问题是预期目标与实际目标之间的差距。例如,产品的重要数据指标是销售 。销售人员发现数据分析师说我这个月的销售额很低,只有100w,我们设定的销售目标是500w,需要帮我分析是什么原因造成的?

目标是500w而实际销售额是100w,100w到500w差距产生问题。

那么,如何定义问题?

第一,清晰准确地描述问题。用清晰的描述和量化的数据代替模糊的口头表达;

第二,划分问题边界。初步预测解决问题的方向,设定评价标准,分析目标的预期值;

第三,区分问题类型。用专业判断定义问题的场景和类型;

第四、明确输出产物。把一个具体的场景事件转化为要解决的问题。

2)结合业务场景和目标,形成分析思路

在实际的数据分析工作中,面对许多问题,我们的想法是分散和分散的。如果我们不能形成一个系统的分析想法,我们就找不到核心问题点。没有数据分析想法的人总是说我的感觉、我的想法和其他口头语言,只使用数据分析相关工具制作大量的视觉图表,不知道使用哪些数据分析方法,最终找不到 的问题。

数据分析应与业务紧密结合,分析思路也是如此。我们需要能够将分散的想法整理成有组织的想法,以便快速解决问题。

那么,如何形成系统的分析思路?

首先,结合具体的业务场景,了解整体数据。了解产品业务线用户行为数据的总体概况。

第二,根据需求问题和目标明确分析的数据指标。数据指标是分析的基础,先确定指标,然后讨论分类维度,然后讨论如何分析。用户行为分析可以利用转换漏斗梳理用户的整个行为路径,明确待分析的核心数据指标。

第三,了解核心指标,观察数据规则的变化。用户行为分析应通过数据规律和分布了解人群特征和用户行为习惯。

第四,挖掘异常变化的原因,合乎逻辑地进行论证。通过数据监控,发现异常情况,与同期进行比较,查看趋势,必要时拆除结构,找出异常情况,然后钻分析原因,锁定问题点,进行深入分析。

第五,基于数据分析模型,深入了解原因。常用的数据分析模型是结构分析法 指标拆解法。拆解问题,找出问题的发生点。

第六,测试问题点,验证分析结果。找到问题点后,进行多轮测试验证,确保分析结果的准确性和可靠性,知道哪种方法易于使用,找到内部逻辑,积累分析实践经验。

3)根据分析结果,对着陆提出建议

能否实施、实施和有效性是许多做数据分析的人受到质疑的一点。数据分析的结果能否实施、实施和有效性反映了分析本身的意义。只有促进实施,才能给公司带来巨大的价值。

那么,如何根据分析结果给出可执行的着陆建议?

首先,确认分析数据的逻辑性、可靠性和准确性。一定要用数据证明分析结果是有价值的,预计会带来多少好处。

二是认清事实,明确各部门落地目标。数据分析结果在各部门扎根,利用STAR 模型( situation(情境)、target(目标)、action(行动)、result(结果)-部门目标-串起项目目标,让各部门人员配合落实。

第三,结合业务行动,提出切实可行的方案。仅仅分析结果是不够的,还要提出切实可行的方案。

第四、获得领导的支持和认可。领导认可才会分配相应的资源,交给相应的人员去实施。我们首要证明分析是正确的;其次有非常准确可靠的价值描述;最终,必须有清晰明确,成本可控的落地方案。

第五,在线测试,恢复效果,优化迭代。一定要向业务方解释清楚:没有历史数据,就不能分析,必须进行测试。实验数据不同于您预期的效果。我们必须分析具体的原因并优化迭代。

对于用户行为分析 ,另一个值得考虑的是成本问题,朋友说:我知道用户行为分析,需要更高的门槛,不仅有一个完整的数据监控系统,确保数据是真实的,同时得到大量的用户行为数据分析,也是一个头疼的问题。从输入产出比来看,如果用户行为分析仅用于用户肖像和智能推荐,成本是一个必须考虑的问题。

小结

对于用户分析,我们应该灵活选择常用的数据分析模型,对用户进行分析和分类,并引用朋友的话:我们会觉得一些信息或价值可以在大数据中挖掘出来。实际情况是:在促销活动中,我们通常认为促销计划实施后,业务数据必须向上曲线,事实上,业务数据波动不是特别明显,甚至使用一些模型,会得出促销计划效果几乎等于0的结论,所以,数据分析背后可以挖掘一些价值,如果没有,那么问题在哪里,使用数据分析工具,注意什么方法。

因此,我们需要找到合适的数据分析工具方法和模型。

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