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如何快速上手用户行为分析?了解5个数据,掌控用户数据
2021-03-31 16:18 小鹿竞价

在企业营销的过程中,我们不可避免的要和用户面对面,我一直都觉得,营销人和用户的相处模式要像谈恋爱一样,要让对方觉得你很了解他,这样无论你怎样营销,对于用户来说都是管用的,这就涉及到了用户行为分析,通过用户行为分析,了解用户的行为和需求,对于营销人来说,用户行为分析是一项必修课。

用户需求很多人都知道,但是用户行为分析却很少会有人注意到,而用户行为分析恰恰是营销人的秘密武器,今天我们就来聊聊什么是用户行为?用户行为分析都需要分析什么?

什么是用户行为?

晚上八点,我打开抖音

在发现页看到一个美食主播,点击查看

然后我进入主播页面,查看其它作品

发现一个我很喜欢的作品,点赞,转发

我觉得作者的作品不错,关注他

到晚上12点,关手机睡觉

第二天上班的路上,我收到一条推送信息,昨天关注的主播发了新作品

紧接着,我在发现页面不断刷到更多美食的作品

请问,我第二天为什么会收到通知?又为什么会刷到更多美食作品?

这是因为,系统把我的行为数据,记录了下来,这个信息就是用户行为,平台通过对用户行为分析确定我身上的某种标签,这就叫做用户行为分析。用户行为分析的数据是从一次次的行为中而来的,行为数据是通过埋点进行监控。其实我们很多营销人做用户行为分析的目的就是为了更加了解用户。给我们提供更多的营销机会。接下来我们来聊聊用户行为分析对营销人来说,有什么作用?

用户行为分析的作用

1、通过用户行为分析,可以还原用户使用的真实过程

总结一句话就是,一个什么样的人,在什么时间点,处于什么状态,做了什么事,都有哪些行为,结果如何?

通过这一项用户行为分析,就足以让企业掌握我的行为轨迹,商家可以在任何的环节中“等待”我,又或者是,商家可以为我“量身定制”任何一种营销策略。

2、“了解用户,还原用户”是“以用户中心”的第一步

只有详细、清楚的了解用户的行为习惯、真实的使用路径、进而找出 产品使用、渠道推广等过程中存在的问题,提高用户/页面/业务过程中的转化率。

3、降低渠道成本,提升渠道转化

人口红利期已过,产品推广渠道在增多,无论从市场执行人员的角度还是公司角度,都在评估ROI。通过对用户行为分析更有利于企业去选择最合适的渠道,把转化率高的渠道精细化运营,从而提升渠道转化。

4、实现精准营销

通过对用户行为的分析,可以知道用户最近在关注什么、对哪一类商品感兴趣、对哪一类文章感兴趣、用属性+行为的方式,无限接近真实用户,还原购买场景,营销更精准,用户体验更佳。 

用户行为分析哪些数据?

用户行为分析——分群

通过了解用户画像,可以帮助运营理解用户。根据用户画像的标签信息将用户分群。

通过对用户行为分析进一步了解,不同群体对产品的反馈,有针对性的优化产品。用户行为分析——路径

用户行为分析的路径分析其实就是还原用户的使用流程,以文章开头的例子来说,我从发现页进入到号主页,还是通过好友推荐进入到号主页,这些都是用户行为分析的路径。发现路径问题,进而优化,使用户尽可能短路径体验到产品核心价值。当然了,这个路径分析,也可以用于流失用户的分析,分析用户是在哪个环节流失。

用户行为分析——留存

留存是衡量用户是否再次使用产品的指标,各行业的产品也都用留存指标来衡量自己的产品是否处于健康状态。通过留存分析,能够剖析用户留在产品的原因,从而优化产品核心功能提升留存。

用户行为分析——行为

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的人群有什么特征?

通过两类人群的分析,找出影响用户行为的原因,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。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。

用户行为分析——漏斗

这个漏斗你也可以理解为我们之前提到过的营销漏斗,通过转化率的异常数据找出有问题的环节并解决。

产品营销初期,通过用户行为分析的漏斗可以找到用户触达的瓶颈,帮助用户触达产品核心价值。

产品营销中期,通过用户行为分析的漏斗可以优化用户在各模块的体验。

产品营销后期,通过用户行为分析的漏斗改善用户生命周期,减少用户损失。

以上就是关于用户行为分析的几个组成部分,但是这并不意味着占我这几方面的数据就完成用户行为分析,为了保障用户行为分析数据的有效,需要一套完整的用户行为分析系统,需要包括:数据埋点设计、埋点开发、数据上报、数据模型开发、行为数据分析等所有过程。                                                                                                                                       文章来源:赵阳博客

标签: 用户分析
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