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如何搭建用户行为分析体系?
127 2022-01-14 11:05 Ruby

用户行为分析,是对用户使用产品过程中的所有数据(包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存等等)进行收集、整理、统计,进而分析用户使用产品的规律,为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。那么我们应该如何有效的搭建用户行为分析体系呢?

一、用户分析做什么?

用户分析解答四个问题:

1、用户特征是什么(我的用户是谁?)

2、从哪里获得用户(用户从哪里来?)

3、用户的活跃行为(用户做了什么?)

4、用户的行为预测(用户会到哪去?)

这样做完分析以后,就能对用户状况有清晰的了解,还能根据预测结果,做出针对性的服务/营销动作。

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二、用户特征分析

用户特征分析,就是把用户基础的性别、年龄、职业、收入、家庭地址、兴趣爱好等展示出来,告诉大家我们的用户是什么样的。但是这部分受数据来源局限,实际工作中,很多公司无法记录到足够多的真实数据。所以,有哪些数据就展示哪些吧,无法强求。

但是,有一项特征分析,是一定能做的,就是:消费分层,对用户消费进行分层,识别出哪些用户消费很高,哪些很低。这个结果,在后边的各个分析中都能用到。

三、用户来源分析

用户来源分析,就是从获取用户角度,把用户来源渠道、转化路径,结合用户消费分层与用户特征进行分析。从而识别出:

1、哪个渠道获客效率更高;

2、高价值的用户在哪里集中;

3、获取用户的方式,是否能进一步优化;

用户来源分析,对于广告投放、销售培训、市场推广都有重要意义,因此备受关注。

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四、用户行为分析

用户行为分析,针对已经注册,具有ID的用户,分析其活跃行为,包括:

1、用户消费行为:用户买了多少钱、买了什么货、上次消费距今多久了;

2、用户咨询行为:用户向客服咨询了什么问题,投诉了什么问题;

3、用户互动行为:用户浏览了什么内容、点击了什么页面、看了什么直播;

这里最重要的就是消费行为。大部分公司都是依靠用户消费赚取利润的,运营/营销的策略,也是从消费行为分析里推导出来的。

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五、用户行为预测

用户行为预测包含宏观、微观两个层面。

宏观层面,针对用户群体总量进行预测,比如预测整体上用户会流失多大比例?用户增长到什么规模?活跃用户预计是什么水平?通过宏观预测,能指导企业整体经营计划的制定。

微观层面,则是对每一个用户的行为进行预测,包括:

1、预测用户是否消费:找出不消费的用户,进行激活;

2、预测用户是否流失:对于高流失概率的用户,体现促活;

3、预测用户需求:通过关联规则、协同规律,找用户可能购买的产品;

 

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