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                  GrowingIO聯(lián)合創(chuàng)始人吳繼業(yè):為什么要做用戶行為分析?

                  【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 對(duì)用戶行為進(jìn)行分析,要將其定義為各種事件。比如用戶搜索是一個(gè)事件,在什么時(shí)間、什么平臺(tái)上、哪一個(gè)ID、做了搜索、搜索的內(nèi)容是什么。這是一個(gè)完整的事件,也是對(duì)用戶行為的一個(gè)定義;我們可以在網(wǎng)站或者是 APP 中定義千千萬萬個(gè)這樣的事件

                  GrowingIO聯(lián)合創(chuàng)始人吳繼業(yè):為什么要做用戶行為分析?

                  來源:數(shù)據(jù)猿  作者:吳繼業(yè)

                  一、什么是用戶行為?

                  用戶行為由最簡(jiǎn)單的五個(gè)元素構(gòu)成:時(shí)間、地點(diǎn)、人物、交互、交互的內(nèi)容。

                  (一)什么是用戶行為?

                  對(duì)用戶行為進(jìn)行分析,要將其定義為各種事件。比如用戶搜索是一個(gè)事件,在什么時(shí)間、什么平臺(tái)上、哪一個(gè)ID、做了搜索、搜索的內(nèi)容是什么。這是一個(gè)完整的事件,也是對(duì)用戶行為的一個(gè)定義;我們可以在網(wǎng)站或者是 APP 中定義千千萬萬個(gè)這樣的事件。

                  有了這樣的事件以后,就可以把用戶行為連起來觀察。用戶首次進(jìn)入網(wǎng)站后就是一個(gè)新用戶,他可能要注冊(cè),那么注冊(cè)行為就是一個(gè)事件。注冊(cè)要填寫個(gè)人信息,之后他可能開始搜索買東西,所有這些都是用戶行為的事件。

                  (二)如何獲取用戶行為數(shù)據(jù)?

                  那么,我們又該如何去監(jiān)測(cè)這些用戶行為數(shù)據(jù)呢?

                  一種非常傳統(tǒng)、非常普遍的方式就是通過寫代碼去定義這個(gè)事件。在網(wǎng)站需要監(jiān)測(cè)用戶行為數(shù)據(jù)的地方加載一段代碼,比如說注冊(cè)按鈕、下單按鈕等。加載了監(jiān)測(cè)代碼,我們才能知道用戶是否點(diǎn)擊了注冊(cè)按鈕、用戶下了什么訂單。

                  所有這些通過寫代碼來詳細(xì)描述事件和屬性的方式,國(guó)內(nèi)都統(tǒng)稱為“埋點(diǎn)”。這是一種非常耗費(fèi)人力的工程,并且過程非常繁瑣重復(fù);但是大部分互聯(lián)網(wǎng)公司仍然雇傭了大批埋點(diǎn)團(tuán)隊(duì)。

                  二、為什么要做用戶行為分析?

                  既然這么麻煩,那為什么要做用戶行為分析?

                  因?yàn)橹挥凶隽擞脩粜袨榉治霾拍苤烙脩舢嬒瘛⒉拍苤烙脩粼诰W(wǎng)站上個(gè)各種瀏覽、點(diǎn)擊、購(gòu)買背后的商業(yè)真相。

                  簡(jiǎn)單講,分析的主要方式就是關(guān)注流失,尤其是對(duì)轉(zhuǎn)化有要求的網(wǎng)站。我們希望用戶不要流失,上來之后不要走。像很多 O2O 產(chǎn)品,用戶一上來就有很多補(bǔ)貼;一旦錢燒完了,用戶就都走了。這樣的產(chǎn)品或者商業(yè)模式并不佳,我們希望用戶真正找到平臺(tái)的價(jià)值,不停的來,不要流失。

                  用戶行為分析幫助分析用戶怎么流失、為什么流失、在哪里流失。

                  比如最簡(jiǎn)單的一個(gè)搜索行為:某一個(gè) ID 什么時(shí)間搜索了關(guān)鍵詞、看了哪一頁(yè)、哪幾個(gè)結(jié)果,同時(shí)這個(gè) ID 在哪個(gè)時(shí)間下單購(gòu)買了,這個(gè)整個(gè)行為都非常重要的。如果中間他對(duì)搜索結(jié)果不滿意,他肯定會(huì)再搜一次,把關(guān)鍵詞換成別的,然后才能夠搜索到結(jié)果。

                  用戶行為分析還能做哪些事情?

                  當(dāng)你有了很多用戶行為數(shù)據(jù)、定義事件之后,你可以把用戶數(shù)據(jù)做成一個(gè)按小時(shí)、按天,或者按用戶級(jí)別、事件級(jí)別拆分的一個(gè)表。這個(gè)表用來做什么?一個(gè)是知道用戶最簡(jiǎn)單事件,比如登錄或者是購(gòu)買,也可以知道哪些是優(yōu)質(zhì)用戶、哪些是即將流失的客戶,這樣的數(shù)據(jù)每天或每個(gè)小時(shí)都能看到。

                  三、用戶行為分析的五大場(chǎng)景

                  有了用戶的行為數(shù)據(jù)以后,我們有哪些應(yīng)用場(chǎng)景呢?

                  第一個(gè),拉新,也就是獲取新用戶。

                  第二個(gè),轉(zhuǎn)化,比如電商特別注重訂單轉(zhuǎn)化率。

                  第三個(gè),促活,如何讓用戶經(jīng)常使用我們的產(chǎn)品。

                  第四個(gè),留存,提前發(fā)現(xiàn)可能流失用戶,降低流失率。

                  第五個(gè),變現(xiàn),發(fā)現(xiàn)高價(jià)值用戶,提高銷售效率。

                  (一)拉新

                  2008年我在 eBay 時(shí),我的工作就是分析 SEM 和 SEO 的每個(gè)關(guān)鍵詞的 ROI。eBay 每天要向谷歌買400萬個(gè)關(guān)鍵詞,除了SEM、SEO 我們還要分析其它各種合作伙伴渠道。比如一家小電商網(wǎng)站上面放了 eBay 的鏈接,而后用戶通過該鏈接最終在 eBay 上完成了購(gòu)買,eBay 就會(huì)分錢給這家網(wǎng)站。

                  eBay 特別注重是哪個(gè)搜索引擎、哪個(gè)關(guān)鍵詞帶來的流量;關(guān)鍵詞是付費(fèi)還是免費(fèi)的。從谷歌那邊搜素引擎詞帶來了很多流量,但是這些流量是否在 eBay 上成單,所以這個(gè)數(shù)據(jù)還要跟 eBay 本身數(shù)據(jù)結(jié)合、然后再做渠道分配,到底成單的是哪個(gè)渠道。整個(gè)數(shù)據(jù)鏈要從頭到尾打通,需要把兩邊的數(shù)據(jù)整合之后才能做到。

                  (二)轉(zhuǎn)化

                  以注冊(cè)轉(zhuǎn)化漏斗為例,第一步我們知道網(wǎng)頁(yè)上有哪些注冊(cè)入口,很多網(wǎng)站的注冊(cè)入口不只一個(gè),需要定義每個(gè)事件;我們還想知道下一步多少人、多少百分比的人點(diǎn)擊了注冊(cè)按鈕、多少人打開了驗(yàn)證頁(yè);多少人登錄了,多少人完成了整個(gè)完整的注冊(cè)。

                  期間每一步都會(huì)有用戶流失,漏斗做完后,我們就可以直觀看到,每個(gè)環(huán)節(jié)的流失率。

                  (三)促活

                  還有一個(gè)是用戶使用產(chǎn)品的流暢度。我們可以分析具體用戶行為,比如訪問時(shí)長(zhǎng),在那個(gè)頁(yè)面上停留時(shí)間特別長(zhǎng),尤其在 APP 上會(huì)特別明顯。再有是完善用戶畫像,拿用戶行為分析做用戶畫像是比較準(zhǔn)的。

                  舉個(gè)例子,在美國(guó)有一個(gè)非常有名的在線視頻網(wǎng)絡(luò) Netflix。Netflix 非常有意思,通過用戶行為分析,他把你一家人都進(jìn)行精準(zhǔn)分析定義。你們一家人有多少人,是大人還是小孩,你最喜歡看的是哪三部電影?你的行為輸出越多,他的推薦就會(huì)越來越精準(zhǔn)。

                  (四)留存

                  用戶流失不是說一下子就流失了,一些細(xì)微、小的一些行為,就能預(yù)示他將來會(huì)流失。

                  在LinkedIn的時(shí)候,我們要去追蹤用戶的使用行為。比如說有沒有登錄、登錄之后有沒有搜簡(jiǎn)歷、有沒有上傳簡(jiǎn)歷等等。用戶這些點(diǎn)點(diǎn)滴滴的行為,都很重要。有了這些數(shù)據(jù)支撐,LinkedIn的產(chǎn)品、銷售每天都要去看用戶報(bào)告,最簡(jiǎn)單的就是用戶使用行為有沒有下降、哪些行為下降、哪些用戶用的特別好等,以此來維護(hù)用戶關(guān)系。

                  (五)變現(xiàn)

                  LinkedIn 是一家 2C 又 2B 的公司,在全球有4億的用戶,有很多真實(shí)用戶的簡(jiǎn)歷信息。2B 的業(yè)務(wù)是LinkedIn 為每一個(gè)企業(yè) HR 銷售的,目的就是幫助美國(guó)的企業(yè)去找中高端的人才,這里面有很多的不同的產(chǎn)品線。LinkedIn 本身就是一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò),用戶是經(jīng)理、VP還是總監(jiān),還是業(yè)務(wù)類的,市場(chǎng)的、銷售的等等這些數(shù)據(jù)在 LinkedIn 上都聚合成一個(gè)公司的緯度。

                  有了這個(gè)公司的緯度之后,我們就能夠很快讓銷售拿著這個(gè)賣給客戶。比如要跟星巴克談業(yè)務(wù),最能震撼到星巴克 HR 的數(shù)據(jù)是人才流失率的列表。

                  如上圖,其員工在最近一年有哪些是從別的公司加入進(jìn)來,上一家公司是誰,用藍(lán)色顯示。左邊做的是星巴克員工流失,其跳槽去了哪家公司,用紅色顯示。

                  通過這個(gè)簡(jiǎn)單的分布,就可以迅速看出來人才流失情況。如果是藍(lán)的多,說明這家公司的人才吸引方面是強(qiáng)的,如果是紅色的多,說明這家公司人才儲(chǔ)備和招聘方面正處于頹勢(shì)。我們把數(shù)據(jù)展示給最終客戶,基本上就可以拿到單子。我們可以通過數(shù)據(jù)來講故事。我們一開始做了很多的報(bào)告,銷售可以拿去講故事,可以很快促進(jìn)成單。

                  所有這些是通過用戶行為分析做出來的,不是通過拍腦門或者是第三方數(shù)據(jù),用戶行為分析的價(jià)值不言而喻。

                  關(guān)于作者:

                  吳繼業(yè),GrowingIO 聯(lián)合創(chuàng)始人 & 銷售VP,前 LinkedIn 數(shù)據(jù)工程總監(jiān)


                  注:本文由 GrowingIO 投稿數(shù)據(jù)猿發(fā)布。

                  歡迎更多大數(shù)據(jù)企業(yè)、愛好者投稿數(shù)據(jù)猿,來稿請(qǐng)直接投遞至:tougao@datayuan.cn


                  來源:數(shù)據(jù)猿

                  聲明:數(shù)據(jù)猿尊重媒體行業(yè)規(guī)范,相關(guān)內(nèi)容都會(huì)注明來源與作者;轉(zhuǎn)載我們?cè)瓌?chuàng)內(nèi)容時(shí),也請(qǐng)務(wù)必注明“來源:數(shù)據(jù)猿”與作者名稱,否則將會(huì)受到數(shù)據(jù)猿追責(zé)。

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