如何分析用户行为数据,来驱动业务增长?
所谓的用户行为数据实质上是从点击、频次等多维深度的还原用户动态使用场景和用户体验,再通过对用户行为监测获取的数据进行分析。 可以更加详细、清楚地了解用户的行为习惯;还可以找出产品功能、网站、推广渠道等各个业务线中存在的问题,让产品业务线更加精准、有效,提高转化率;还可以进行用户分层和用户分群,实现用户精准营销和精细化运营,从而驱动业务实现增长。 然而,全局视野看用户的行为轨迹数据,会有意想不到的收获。 可通过行为数据补充,对用户模型构建出精细、完整的用户画像。以行为触发为起点,向上关联用户,向下关联业务,这样最大限度的保证数据完整性,进而驱动业务增长。 一、用户行为主要包括哪些数据
…… 用户使用产品的有很多场景,所以用户行为数据有很多,在这里不一一介绍了,当然欢迎大家留言补充。 总的来说,这些数据反映的都是产品业务线的总体情况,数据的价值除了反映现状,还有更重要的是应用。 如何应用这些数据,通过分析,来驱动业务增长呢? 二、如何分析用户行为数据,来驱动业务增长1. 了解产品业务线的整体用户情况如,PV、日均访问量、用户总数、订单数、会员数、总销售额、用户来源分布及占比、有购买行为的用户数量、用户的客单价、复购率分别是多少?等等整体用户概况数据。 2. 利用用户行为转化漏斗梳理用户的全行为路径如,Toc的购买路径一般为打开APP→点击商品页面→浏览商品详细页→ 添加购物车→ 完成支付。 Tob的路径一般用户会经历认知→熟悉→试用→使用→忠诚→购买的过程。可以清晰的看到用户在路径中的每一步转化。 比如,从查看商品详情到最终支付成功每一步的转化率,从而对既定路径不断调优。 若用户点击加购物车的转化率较低得到话 ,需要提高用户的购买意愿,可通过活动促销、精准营销等方式。 3. 根据不同的行为进行用户分群,了解人群特征如,完成支付与未完成支付的人群有什么特征?添加购物车与未添加购物车的人群有什么特征?注册用户和非注册用户,分析两者之间的浏览特征等等。 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,驱动业务增长。 比如,通过用户分群了解到近期用户有高频次搜索的同一类关键词的特征。可同步到前端页面,设置成可点击元素,提高搜索效率。还可以知道有明确目标客户,受促销和广告影响少。 4. 根据不同时间段维度,了解用户行为习惯如,用户在不同时段的访问量情况分布、活跃情况、新增情况、使用间隔分布等。 看出不同时间段的用户行为趋势,通过分析,看出趋势高低的原因;进而优化运营策略,加大或者减少投放费用等,驱动业务增长。 比如,通过分析不同时段用户的搜索行为习惯及峰值和低谷,为不同时段的用户补充不同的商品/课程/服务。加大活动力度、优化搜索结果页结构、优化搜索推荐等提供数据支持。 还可以根据用户的活跃时间段精准推送商家的折扣优惠或促销活动,提高购买率。 5. 基于RFM模型进行用户分析RFM模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况;基于一个理想的客户特征来衡量现实中客户价值的高低。 通过此类分析,定位最有可能成为品牌忠诚客户的群体,让我们把主要精力放在最有价值的用户身上。进而实现精准的营销以及用户维护,驱动业务增长。 比如,通过RFM模型进行用户分类,可以显示出该各类客户的占比。显而易见一般挽留客户与一般发展客户占据多数,说明该产品业务线用户结构不是很合理,需要尽快采取措施进行优化。 还可以通过对R 和 F 的数据监测,推测客户异常状况,挽回流失客户。 我们也需要思考一般挽留客户与一般发展客户占据多数,这个是比较正常的情况。 根据正态分布,中间的数字确实是挺高的,所以这一点可能需要琢磨一下。 根据二八原则,一个公司百分之八十的利润,是百分之二十的客户带来的,所以资源一般是向这百分之二十的客户去倾斜,而不是剩下的百分之八十。挽回流失的客户也是需要成本的,可能还是得考虑投入产出比的问题。 总之,透过用户行为数据深挖用户表面行为的背后真实、本质的需求。全面视角的分析用户行为数据,实现用户精准营销和精细化运营,从而驱动业务实现增长。 还有一个值得需要考虑的是成本问题,朋友如是说:
而对于用户进行分析不局限于“RFM模型”,可以根据分析的目的,灵活选择常用的分析模型,对用户进行分析和分类区分。 引用朋友的一句话:
所以,我们需要找到合适的“数据分析”工具方法及模型。
作者:木兮,数据运营小白;公众号:木木自由 本文素材来自互联网 (编辑:广州站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |