中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

通過對用戶行為數(shù)據(jù)進行分析，可以對用戶模型構(gòu)建出精細、完整的用戶畫像，從而驅(qū)動業(yè)務(wù)實現(xiàn)增長。那要如何分析用戶行為數(shù)據(jù)呢？本文介紹了用戶行為主要包含的數(shù)據(jù)和5個分析用戶行為數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長的方法，與大家分享！

所謂的用戶行為數(shù)據(jù)實質(zhì)上是從點擊、頻次等多維深度的還原用戶動態(tài)使用場景和用戶體驗，再通過對用戶行為監(jiān)測獲取的數(shù)據(jù)進行分析。

可以更加詳細、清楚地了解用戶的行為習(xí)慣；還可以找出產(chǎn)品功能、網(wǎng)站、推廣渠道等各個業(yè)務(wù)線中存在的問題，讓產(chǎn)品業(yè)務(wù)線更加精準、有效，提高轉(zhuǎn)化率；還可以進行用戶分層和用戶分群，實現(xiàn)用戶精準營銷和精細化運營，從而驅(qū)動業(yè)務(wù)實現(xiàn)增長。

然而，全局視野看用戶的行為軌跡數(shù)據(jù)，會有意想不到的收獲。

可通過行為數(shù)據(jù)補充，對用戶模型構(gòu)建出精細、完整的用戶畫像。以行為觸發(fā)為起點，向上關(guān)聯(lián)用戶，向下關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)，這樣最大限度的保證數(shù)據(jù)完整性，進而驅(qū)動業(yè)務(wù)增長。

一、用戶行為主要包括哪些數(shù)據(jù)

• 用戶來源渠道、地區(qū)；
• 用戶的PV、UV、IP、老訪問數(shù)、新訪問數(shù)；
• 用戶停留時間、使用時間及頻次、跳出率、回訪次數(shù)、回訪相隔天數(shù)；
• 用戶使用頻次分布、時間段分布，平均停留時長；
• 用戶所使用搜索引擎、關(guān)鍵詞、關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞和站內(nèi)關(guān)鍵字；
• 用戶在頁面上的點擊量；
• 用戶進入下一個路徑的轉(zhuǎn)化率；
• 用戶的客單價、訂單數(shù)、會員購買率；
• 用戶發(fā)視頻數(shù)，創(chuàng)建企業(yè)數(shù)等等。

……

用戶使用產(chǎn)品的有很多場景，所以用戶行為數(shù)據(jù)有很多，在這里不一一介紹了，當(dāng)然歡迎大家留言補充。

總的來說，這些數(shù)據(jù)反映的都是產(chǎn)品業(yè)務(wù)線的總體情況，數(shù)據(jù)的價值除了反映現(xiàn)狀，還有更重要的是應(yīng)用。

如何應(yīng)用這些數(shù)據(jù)，通過分析，來驅(qū)動業(yè)務(wù)增長呢?

二、如何分析用戶行為數(shù)據(jù)，來驅(qū)動業(yè)務(wù)增長

1. 了解產(chǎn)品業(yè)務(wù)線的整體用戶情況

如，PV、日均訪問量、用戶總數(shù)、訂單數(shù)、會員數(shù)、總銷售額、用戶來源分布及占比、有購買行為的用戶數(shù)量、用戶的客單價、復(fù)購率分別是多少？等等整體用戶概況數(shù)據(jù)。

2. 利用用戶行為轉(zhuǎn)化漏斗梳理用戶的全行為路徑

如，Toc的購買路徑一般為打開APP→點擊商品頁面→瀏覽商品詳細頁→ 添加購物車→ 完成支付。

Tob的路徑一般用戶會經(jīng)歷認知→熟悉→試用→使用→忠誠→購買的過程?？梢郧逦目吹接脩粼诼窂街械拿恳徊睫D(zhuǎn)化。

比如，從查看商品詳情到最終支付成功每一步的轉(zhuǎn)化率，從而對既定路徑不斷調(diào)優(yōu)。

若用戶點擊加購物車的轉(zhuǎn)化率較低得到話 ，需要提高用戶的購買意愿，可通過活動促銷、精準營銷等方式。

3. 根據(jù)不同的行為進行用戶分群，了解人群特征

如，完成支付與未完成支付的人群有什么特征？添加購物車與未添加購物車的人群有什么特征？注冊用戶和非注冊用戶，分析兩者之間的瀏覽特征等等。

發(fā)現(xiàn)問題，優(yōu)化運營策略，從而進行用戶精細化運營；實現(xiàn)用戶精準營銷，驅(qū)動業(yè)務(wù)增長。

比如，通過用戶分群了解到近期用戶有高頻次搜索的同一類關(guān)鍵詞的特征。可同步到前端頁面，設(shè)置成可點擊元素，提高搜索效率。還可以知道有明確目標客戶，受促銷和廣告影響少。

4. 根據(jù)不同時間段維度，了解用戶行為習(xí)慣

如，用戶在不同時段的訪問量情況分布、活躍情況、新增情況、使用間隔分布等。

看出不同時間段的用戶行為趨勢，通過分析，看出趨勢高低的原因；進而優(yōu)化運營策略，加大或者減少投放費用等，驅(qū)動業(yè)務(wù)增長。

比如，通過分析不同時段用戶的搜索行為習(xí)慣及峰值和低谷，為不同時段的用戶補充不同的商品/課程/服務(wù)。加大活動力度、優(yōu)化搜索結(jié)果頁結(jié)構(gòu)、優(yōu)化搜索推薦等提供數(shù)據(jù)支持。

還可以根據(jù)用戶的活躍時間段精準推送商家的折扣優(yōu)惠或促銷活動，提高購買率。

5. 基于RFM模型進行用戶分析

RFM模型通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢3項指標來描述該客戶的價值狀況；基于一個理想的客戶特征來衡量現(xiàn)實中客戶價值的高低。

通過此類分析，定位最有可能成為品牌忠誠客戶的群體，讓我們把主要精力放在最有價值的用戶身上。進而實現(xiàn)精準的營銷以及用戶維護，驅(qū)動業(yè)務(wù)增長。

比如，通過RFM模型進行用戶分類，可以顯示出該各類客戶的占比。顯而易見一般挽留客戶與一般發(fā)展客戶占據(jù)多數(shù)，說明該產(chǎn)品業(yè)務(wù)線用戶結(jié)構(gòu)不是很合理，需要盡快采取措施進行優(yōu)化。

還可以通過對R 和 F 的數(shù)據(jù)監(jiān)測，推測客戶異常狀況，挽回流失客戶。

我們也需要思考一般挽留客戶與一般發(fā)展客戶占據(jù)多數(shù)，這個是比較正常的情況。

根據(jù)正態(tài)分布，中間的數(shù)字確實是挺高的，所以這一點可能需要琢磨一下。

根據(jù)二八原則，一個公司百分之八十的利潤，是百分之二十的客戶帶來的，所以資源一般是向這百分之二十的客戶去傾斜，而不是剩下的百分之八十。挽回流失的客戶也是需要成本的，可能還是得考慮投入產(chǎn)出比的問題。

總之，透過用戶行為數(shù)據(jù)深挖用戶表面行為的背后真實、本質(zhì)的需求。全面視角的分析用戶行為數(shù)據(jù)，實現(xiàn)用戶精準營銷和精細化運營，從而驅(qū)動業(yè)務(wù)實現(xiàn)增長。

還有一個值得需要考慮的是成本問題，朋友如是說：

“我所了解的用戶行為分析，需要較高的門檻，既要有一套完整的數(shù)據(jù)監(jiān)控體系，而且要確保數(shù)據(jù)是真實的，同時拿到一大堆用戶的行為數(shù)據(jù)來分析，也是很頭疼的一件事。從產(chǎn)入產(chǎn)出比來看，如果用戶行為分析只是用在用戶畫像和智能推薦的話，成本是一個必須要考慮的問題。”

而對于用戶進行分析不局限于“RFM模型”，可以根據(jù)分析的目的，靈活選擇常用的分析模型，對用戶進行分析和分類區(qū)分。

引用朋友的一句話：

“我們意識形態(tài)里面都會覺得大數(shù)據(jù)里面一定能挖掘出一些信息，或者價值。實際情況有這么一種：在促銷活動里面，我們通常會認為促銷的方案落地之后，營業(yè)的數(shù)據(jù)一定曲線向上，實際上更多的時候營業(yè)數(shù)據(jù)的波動并不會特別明顯，甚至用了某些模型，會得出“促銷方案的效果幾乎等于0”的結(jié)論。所以，數(shù)據(jù)分析的背后是不是一定能挖掘出某些價值。如果沒有，那么問題出在哪里，對“數(shù)據(jù)分析”這個工具的使用，還有哪些注意方式?！?/p>

所以，我們需要找到合適的“數(shù)據(jù)分析”工具方法及模型。

作者：木兮，數(shù)據(jù)運營小白；公眾號：木木自由

本文由 @木兮 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自正版圖庫 圖蟲創(chuàng)意