如何發(fā)掘用戶行為數據的商業(yè)價值？
數據分析網 | 2017-11-23 17:42
【數據猿導讀】 越來越多的企業(yè)已開始挖掘用戶行為數據的商業(yè)價值，利用行為數據進行精準有效的數字營銷。以科技金融行業(yè)為例，某知名企業(yè)的數據表明：用戶行為數據的效力是金融數據的4倍
越來越多的企業(yè)已開始挖掘用戶行為數據的商業(yè)價值，利用行為數據進行精準有效的數字營銷。以科技金融行業(yè)為例，某知名企業(yè)的數據表明：用戶行為數據的效力是金融數據的4倍。
一、企業(yè)的數據來源
企業(yè)收集、存儲、分析數據，其目的就是為了解決業(yè)務需求，優(yōu)化業(yè)務運營流程，提高其經營效率并降低成本。企業(yè)業(yè)務數據通過數據挖掘、深度分析和可視化展現(xiàn)，充分發(fā)現(xiàn)業(yè)務運營中的問題，進而制定更科學合理的運營策略，實現(xiàn)數據的價值。
企業(yè)有三類數據：
·企業(yè)內部的交易數據
·企業(yè)同用戶之間的交互數據
·第三方數據，或稱為外部數據
過去，企業(yè)的數據資產大多是建立在交易數據之上的，利用用戶屬性、銷售數據、物流數據、內部流程等數據建立數據資產，開展商業(yè)應用。隨著“用戶時代”的到來，擁有數據的規(guī)模、靈活性，以及收集、運用數據的能力，將決定企業(yè)的核心競爭力。
通過挖掘收集的業(yè)務信息，企業(yè)可以預測市場需求，進行智能化決策分析，從而制定更加有效的戰(zhàn)略，此外，以用戶數據和業(yè)務數據為核心優(yōu)化運營，通過用戶畫像、市場和渠道分析、銷售數據的分析提升產品性能、優(yōu)化運營效率、進行精準營銷。
二、行為數據的采集和分析
用戶行為數據：主要包含用戶在網站和移動App中的瀏覽/點擊/發(fā)帖等行為，行為數據其實有很大的商業(yè)價值，只是很多企業(yè)不知懂如何進行應用。用戶行為數據采集基本上采用SDK方式，采集用戶在頁面的點擊行為，同時也可進行參數回傳。SDK就是幾行輕量級代碼，采集數據的類型取決于埋點。SDK在數據采集上沒有技術壁壘，行為數據應用的主要技術壁壘在于海量行為數據的處理和分析。
1、SDK采集數據的私密性？
很多企業(yè)總認為SDK采集數據會涉及個人隱私，這主要還是不了解SDK數據采集的技術原理。
SDK，Software Development Kit，直譯過來就是軟件開發(fā)包，用N行軟件代碼采集數據。SDK采集的任何數據都來自用戶的主觀行為，企業(yè)在正常商業(yè)活動中獲取的個人隱私數據并不違反法規(guī)，在沒有得到用戶授權的情況下，個人隱私數據被企業(yè)和第三方使用才是違法行為。
2、數據處理與分析，有多難？
用戶行為數據的處理和分析具有較高的技術門檻：
SDK會采集到大量的“臟數據”，包含一些空白區(qū)域和特殊符號，甚至根本沒有見過的數據類型，這些臟數據的處理和分析具有較大的技術挑戰(zhàn)，特別是數據的實時采集和處理。通常技術人員只有經歷了海量數據采集和處理，填平了大量“技術坑”之后，才能形成成熟的技術架構。
數據的采集和處理是個臟活累活，需要在真實數據環(huán)境進行實戰(zhàn)，具有較高的技術壁壘和門檻。
3、難道，就這樣放棄了嗎？
為了降低數據采集和處理的技術壁壘，幫助企業(yè)準確且高效的采集數據，諸葛io在積累的大量業(yè)務實踐中總結出一系列成功經驗，供您直接“拿來主義”，直接跨過這條技術鴻溝。在數據采集階段，諸葛io全程為您保駕護航，從數據分析需求梳理，埋點文檔整理，到最終的技術執(zhí)行，手把手讓您走穩(wěn)數據分析的第一步。
三、用戶行為數據的商業(yè)價值
為了保證用戶的產品使用流程流暢平滑，從用戶出發(fā)進行產品設計就需要密切關注用戶的反饋和需求，通過觀察用戶行為數據或者直接與用戶對話來得到這些反饋，找到用戶在哪里卡住了、出錯了，如此才能打磨出最佳的用戶體驗路徑，這就是用戶行為數據的價值所在。在行為數據發(fā)揮價值之前，需要進行結構化和標簽化：
·結構化，指將行為數據的展現(xiàn)形式從非結構數據轉為結構化數據，并進行歸類和統(tǒng)計；
·標簽化，指根據業(yè)務場景將行為數據打上業(yè)務標簽，圍繞設備并與業(yè)務場景深度結合。
為行為數據打標簽，通常有以下3個數據維度：時間、頻次、結果。
1、時間
行為數據時間維度主要關注行為發(fā)生的時間段和持續(xù)時間，其中時間段數據用于目標設備時間范圍選擇，用于營銷活動分析和營銷推廣計劃設定。時間段也可以用于風控和反欺詐的場景，特殊群體的App使用行為在時間段具有較高的相似性。持續(xù)時間關注行為發(fā)生的過程，記錄了行為起始和結束時間。
某一用戶的全部會話記錄
說明：全視角的用戶畫像，包括用戶訪問時間段，訪問時長，甚至可以精確到用戶發(fā)起會話、結束會話的時間點。
持續(xù)時間對于分析用戶行為具有重要意義，不同時間長短代表用戶不同特征，根據用戶所處的生命周期，可洞察到用戶與產品的交互狀態(tài)。在一些數據模型分析中具有較高的商業(yè)價值，既可以用于購買人群分析、產品體驗分析，甚至用于反欺詐分析。
2、頻次
行為數據的頻次主要關注某些特定行為發(fā)生的次數和趨勢，其中次數同用戶的興趣具有較大的正相關度，在一定時間段內，點擊瀏覽次數同用戶購買需求成正比。次數經過標簽化之后可以用于營銷，識別潛在用戶。
此外，通過頁面的點擊分析，了解產品體驗和用戶需求，從而優(yōu)化產品布局，進行關聯(lián)產品的銷售。次數同產品成交和用戶購買需求是弱相關關系，但是結合點擊瀏覽次數等趨勢數據，這些數據即可反應出產品轉化和用戶購買行為。
例如：用戶在某段時間內突然頻繁登錄汽車類產品，從趨勢分析上可以預測用戶的購買需求，在某些場景下，趨勢數據比頻次數據的商業(yè)價值更高，可以直接預測客戶的購買需求。
3、結果
行為數據的結果主要關注是否完成交易，用于判斷用戶點擊瀏覽的結果。結果數據分為成交和不成交，基于業(yè)務需要也可采集填充的數值實現(xiàn)進一步的應用。
成交數據，可用于產品體驗分析，用戶體驗分析，渠道ROI分析；
不成交數據，可用于二次營銷，對潛在用戶進行再次營銷，結合時間段、持續(xù)時間、頻次數據進行綜合分析，篩選出目標客群。此外，結合成交數據和時間數據，在鎖定產品問題后，更精準的優(yōu)化產品體驗，分析轉化漏斗。
結果數據可用于直接營銷，可加入到數據模型中，作為一個重要維度的參考數據。
場景舉例：
篩選出有長期理財產品偏好的用戶
說明：通過條件設置，在最近30天內搜索并查看長期理財產品分類及詳情頁大于等于3次的用戶篩選出來，定義為有長期理財產品偏好的用戶，可以針對這一客群進行潛在用戶的二次營銷，比如為其推送長期理財產品的加息券等，鼓勵其完成投資。
四、行為數據的場景化應用
從業(yè)務需求（業(yè)務場景）出發(fā)，尋找同其高度相關的行為數據，是建立場景化行為數據標簽的思路之一，分析某個業(yè)務在產品中的交易路徑（交易步驟）。在接近交易路徑的前幾步，根據時間、頻次和結果來建立其場景化標簽。
基于行為數據的營銷，需要將重點放在營銷效果的衡量和營銷方案迭代優(yōu)化上，通過多次營銷嘗試找到一個比較合適的行為標簽建立方式，確定頻次、時間段、結果等選值，并逐步建立起一個穩(wěn)定的運營方案和運營計劃，其中一些固定運營方案可以固化在一周的某一天，甚至某個時段，形成固定的運營計劃。
營銷成功的關鍵在于不斷的嘗試，優(yōu)化場景化標簽中的各個數據維度和數值，同時在效果達到預期的方案固化，形成標準的運營方案。
場景舉例：
1、促進首單轉化：不斷減少從新增到首投的時長周期
以首單轉化場景為例，給新增用戶設定一個條件：如果注冊成功后一天未完成開戶行為，即推送一條短信/移動端PUSH。在完成運營動作后，可自動衡量效果，統(tǒng)計出在執(zhí)行運營動作后3天內實現(xiàn)“首單投資”的用戶數，分析絕對數量/轉化率/交易額。
2、促進追加投資：引導追加資產促進用戶價值層級遷越
對于新手期的活躍用戶，可通過手動設置完成運營：篩選出資產小于5萬且最近30天內沒有投資行為的用戶，為其精準推送現(xiàn)金券，通過自動衡量查看效果：3天內實現(xiàn)使用現(xiàn)金券投資的用戶數，自動分析絕對數量/轉化率/交易額。
基于用戶行為數據，以用戶為中心，所有的功能體驗都圍繞用戶需求、用戶感知而展開，才能很好地提升用戶滿意度，那么轉化率的提升也就顯得水到渠成。
來源：數據分析網
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