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聊聊用戶行為分析

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
對(duì)不同部門(mén)關(guān)注的用戶行為重點(diǎn)缺乏了解。不知道重點(diǎn),就可勁拼湊數(shù)據(jù),忽視了如何從數(shù)據(jù)提煉結(jié)論,結(jié)果反而畫(huà)蛇添足。想破局,就得從認(rèn)真思考:到底業(yè)務(wù)看用戶行為能看出啥?

用戶行為實(shí)在太多了,拿到這樣的分析需求,一是不知道如何著手,二是做完了不是被抱怨“沒(méi)分析到位”,就是被埋怨“沒(méi)重點(diǎn),分析了啥!”。

到底該怎么辦?

一、用戶行為分析的常見(jiàn)錯(cuò)誤

錯(cuò)誤1:亂擺指標(biāo),一鍋亂燉。

最典型的就是,把性別、年齡、職業(yè)、身高體重,這種用戶基礎(chǔ)信息往上擺。注意,用戶行為,要分析的是行為,不是基礎(chǔ)信息。無(wú)關(guān)指標(biāo)太多,只會(huì)干擾視線,亂上加亂。

錯(cuò)誤2:羅列數(shù)據(jù),沒(méi)有判斷。

最典型的就是,羅列了用戶登錄數(shù)、點(diǎn)擊數(shù)、頁(yè)面跳轉(zhuǎn)一大堆數(shù)據(jù),到底說(shuō)明啥問(wèn)題?沒(méi)結(jié)論。這種東西根本不能被稱作“分析”,只算是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)展示。既然是分析就要有結(jié)論,有問(wèn)題,有解答。

錯(cuò)誤3:望文生義,亂下結(jié)論。

最常見(jiàn)的這種分析:

  • 用戶登錄少了,所以要搞高
  • 這個(gè)商品用戶買(mǎi)的多,所以要多賣(mài)
  • 這個(gè)內(nèi)容用戶點(diǎn)的多,所以繼續(xù)出

基本上就是數(shù)據(jù)低了就搞高,高了就保持。其結(jié)論之無(wú)腦,業(yè)務(wù)部門(mén)都看哭了……

以上種種亂象,主要來(lái)自:對(duì)不同部門(mén)關(guān)注的用戶行為重點(diǎn)缺乏了解。不知道重點(diǎn),就可勁拼湊數(shù)據(jù),忽視了如何從數(shù)據(jù)提煉結(jié)論,結(jié)果反而畫(huà)蛇添足。想破局,就得從認(rèn)真思考:到底業(yè)務(wù)看用戶行為能看出啥?

二、用戶行為是什么

一個(gè)用戶ID,在企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)產(chǎn)生的,可記錄的動(dòng)作,都可以稱為:用戶行為。

一個(gè)完整的用戶行為,包括6要素:

  • 時(shí)間:何時(shí)發(fā)生
  • 地點(diǎn):在XX渠道/平臺(tái)/系統(tǒng)發(fā)生
  • 人物:誰(shuí)發(fā)生的
  • 起因:第一個(gè)動(dòng)作
  • 經(jīng)過(guò):所有動(dòng)作組成的鏈路
  • 結(jié)果:行為帶來(lái)的結(jié)果

這些要素,在不同平臺(tái)上表現(xiàn)方式不同(如下圖)。

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在不同系統(tǒng)平臺(tái),收集的用戶行為的方式也不同。常見(jiàn)的有三類:

1、后臺(tái)記錄:用戶注冊(cè)表單、服務(wù)請(qǐng)求表單、交易訂單等

2、埋點(diǎn)記錄:用戶在APP、小程序、H5瀏覽記錄

3、業(yè)務(wù)人員反饋:通過(guò)銷售、客服、售后工作人員反饋的信息

總之,這也是為啥用戶行為相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)顯得很多、很雜、很亂的原因:本來(lái)用戶行為就有很多種,不結(jié)合具體業(yè)務(wù)需求,就是講不清楚。

三、不同業(yè)務(wù)的需求

業(yè)務(wù)方關(guān)注用戶行為,有四種情況。

情況一:一無(wú)所知,看看再說(shuō)。

常見(jiàn)的,比如:

  • 新官上任,不清楚情況
  • 新業(yè)務(wù)線,沒(méi)做過(guò)復(fù)盤(pán)
  • 新年伊始,要做各種新計(jì)劃

總之,對(duì)基礎(chǔ)情況不甚了解。

這種情況下,宜粗不宜細(xì),宜全不宜精。先給一個(gè)整體概貌,讓領(lǐng)導(dǎo)/業(yè)務(wù)同事找找感覺(jué),之后有具體議題了,再深入分析(如下圖)。不然一上來(lái)雞毛蒜皮一堆東西,很有可能把人看暈,感慨“這一大堆到底說(shuō)了啥?”

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情況二:心有所指,關(guān)注結(jié)果。

這種情況,一般出在某個(gè)具體業(yè)務(wù)流程、產(chǎn)品功能點(diǎn)、內(nèi)容發(fā)布以后。業(yè)務(wù)方目標(biāo)很明確:看看這東西做的咋樣了。

常見(jiàn)的,比如:

  • 內(nèi)容板塊:用戶點(diǎn)擊、參與討論、轉(zhuǎn)發(fā)動(dòng)作
  • 功能點(diǎn):用戶使用數(shù)量、使用頻次、使用時(shí)長(zhǎng)
  • 商品:用戶瀏覽、購(gòu)買(mǎi)、重復(fù)購(gòu)買(mǎi)、一次性大額購(gòu)買(mǎi)

此時(shí)就不能鋪開(kāi)了說(shuō),而是聚焦業(yè)務(wù)關(guān)注的功能點(diǎn),從大到小展示數(shù)據(jù)(如下圖)。

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注意!用戶行為分析第一個(gè)大坑點(diǎn),就是:用戶行為多不等于業(yè)績(jī)好。比如電商業(yè)務(wù),運(yùn)營(yíng)興致勃勃的上個(gè)一澆水種樹(shù)領(lǐng)優(yōu)惠的活動(dòng),企圖拉一拉活躍人數(shù),結(jié)果發(fā)現(xiàn)用戶都玩游戲去了,都在等優(yōu)惠,反而下單的人在減少!

此時(shí),可以用矩陣法、前后對(duì)比法、行為關(guān)系分析等方法,具體看這個(gè)行為對(duì)業(yè)績(jī)的影響(如下圖)。

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情況三:業(yè)績(jī)壓力,焦頭爛額。

這種情況,一般是評(píng)價(jià)具體業(yè)務(wù)流程,且該流程是核心流程。比如新用戶注冊(cè),大型活動(dòng)參與,交易流程,關(guān)鍵問(wèn)題投訴等等。

這時(shí)候分析目標(biāo)非常具體:

  • 注冊(cè)轉(zhuǎn)化率要搞高!
  • 活動(dòng)參與率要搞多!
  • 成交比例要做高!
  • 關(guān)鍵投訴堅(jiān)決撲滅!

這種目標(biāo)清晰的用戶行為分析,可以說(shuō)是最簡(jiǎn)單輕松了。核心思路就是以下四個(gè)模塊。

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這里要注意的是,很多同學(xué)會(huì)直接插入轉(zhuǎn)化流程分析。這樣做呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)太細(xì),容易模糊整體判斷。好/壞的判斷始終是第一位的。如果連“好”“壞”都判斷錯(cuò)了,那后邊的原因分析全是錯(cuò)的。所以先對(duì)整體形勢(shì)做判斷,看看是否能接受是第一位的。

還有一點(diǎn),就是補(bǔ)救措施分析,會(huì)被很多同學(xué)忽視。用戶行為分析的第二大坑點(diǎn),就是用戶行為分析是“知其然、不知其所以然”的分析。用戶行為是各種因素影響結(jié)果,在企業(yè)實(shí)際中,不可能像實(shí)驗(yàn)室一樣每個(gè)項(xiàng)目都做控制變量研究,即使提前做過(guò)ABtest,真正上線時(shí)也會(huì)因?yàn)樘鞎r(shí)地利有各種差異。

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所以真遇到問(wèn)題的時(shí)候,很有可能短時(shí)間內(nèi)分析不出來(lái)原因,或者即使大概知道原因,也沒(méi)辦法把活動(dòng)停掉/渠道換掉。此時(shí)的思路,不是糾結(jié):這個(gè)到底是用戶不喜歡文案還是不喜歡產(chǎn)品,而是:我們還能做什么挽回。

因此補(bǔ)救措施分析一定不能省。這樣比孤零零喊:“這個(gè)流程不行啦!”要有價(jià)值得多。這也是為啥很多數(shù)據(jù)明明給了用戶轉(zhuǎn)化路徑的問(wèn)題,可業(yè)務(wù)方還是喊:“沒(méi)有建設(shè)性”的原因。沒(méi)人喜歡報(bào)喪鳥(niǎo)天天喊:“要完啦!要完啦!”人們想聽(tīng):“試試這個(gè)!試試這個(gè)!”

情況四:情況不明,疑神疑鬼。

這種情況,一般是某個(gè)業(yè)務(wù)做得不行,業(yè)務(wù)方又沒(méi)有明確假設(shè)的時(shí)候。就想著:“能不能深入挖掘下用戶行為?找找原因?”至于挖啥、挖出來(lái)啥原因,可能他們自己都不知道……

這是最難搞的情況。因?yàn)榉治瞿繕?biāo)完全不清楚。這里有兩個(gè)基本思路:

思路一:業(yè)務(wù)方先圈出來(lái)自己的目標(biāo)客戶,然后看目標(biāo)客戶在干啥

思路二:先找出一個(gè)行為的重度客戶,然后問(wèn)業(yè)務(wù)方:這是你們想要的不

總之,從極端情況里,更容易找到解決問(wèn)題的靈感。

比如積分兌換,業(yè)務(wù)方只是覺(jué)得這個(gè)業(yè)務(wù)不行,哪里不行又說(shuō)不上來(lái)。此時(shí)可以如下圖,分兩個(gè)思路看數(shù)據(jù)(如下圖)。

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如果發(fā)現(xiàn)高價(jià)值用戶明顯偏好某些禮品兌換,則可以對(duì)應(yīng)設(shè)計(jì)吸引高價(jià)值用戶禮品方案。如果發(fā)現(xiàn)重度用戶明顯存在薅羊毛嫌疑,則可以對(duì)應(yīng)修改獎(jiǎng)勵(lì)規(guī)則??傊?,只要用戶群體行為差異足夠大,就能產(chǎn)生策略。

四、小結(jié)

從上邊四大情況可以看出來(lái),即使是同樣的數(shù)據(jù),面對(duì)不同情況,可以有不同展現(xiàn)方法。這就要求同學(xué)們?cè)诠ぷ髦校J(rèn)真理解業(yè)務(wù)需求。

很多同學(xué)會(huì)說(shuō):直接問(wèn)業(yè)務(wù)不就好了。問(wèn)題是,四個(gè)情況里,除了情況三是很明確的有KPI壓力以外,其他三個(gè)情況都很含糊,最后口頭表達(dá)的需求就是:“做個(gè)用戶行為分析看看”。

這就要求做數(shù)據(jù)的同學(xué)們,自己有一定的判斷能力。以上四種情況是層層遞進(jìn)的,其邏輯關(guān)系如下圖,同學(xué)們可以剝洋蔥般的引導(dǎo)業(yè)務(wù),找到真正關(guān)心的問(wèn)題,從而做出有價(jià)值的分析。

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責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 接地氣的陳老師
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