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如何利用精準營銷大數據了解用戶行為數據的采集、分析和應用

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 2020-03-23 06:25:59 來源: 閱讀:-G0

越來越多的企業已開始挖掘用戶行為數據的商業價值,利用精準營銷大數據進行精準有效的數字營銷。以科技金融行業為例,某知名企業的數據表明:用戶行為數據的效力是金融數據的4倍。

一、企業的數據來源

企業收集、存儲、分析數據,其目的就是為了解決業務需求,優化業務運營流程,提高其經營效率并降低成本。企業業務數據通過數據挖掘、深度分析和可視化展現,充分發現業務運營中的問題,進而制定更科學合理的運營策略,實現數據的價值。


企業有三類數據:

企業內部的交易數據、企業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,開展商業應用。隨著“用戶時代”的到來,擁有數據的規模、靈活性,以及收集、運用數據的能力,將決定企業的核心競爭力。

通過挖掘收集的業務信息,企業可以預測市場需求,進行智能化決策分析,從而制定更加有效的戰略,此外,以用戶數據和業務數據為核心優化運營,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/發帖等行為,行為數據其實有很大的商業價值,只是很多企業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,企業在正常商業活動中獲取的個人隱私數據并不違反法規,在沒有得到用戶授權的情況下,個人隱私數據被企業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,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,需要在真實數據環境進行實戰,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,幫助企業準確且高效的采集數據,中智顥天小蜜蜂在積累的大量業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,中智顥天小蜜蜂全程為您保駕護航,從數據分析需求梳理,埋點文檔整理,到最終的技術執行,手把手讓您走穩數據分析的第一步。


三、用戶行為數據的商業價值

為了保證用戶的產品使用流程流暢平滑,從用戶出發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形式從非結構數據轉為結構化數據,并進行歸類和統計;

標簽化,指根據業務場景將行為數據打上業務標簽,圍繞設備并與業務場景深度結合。

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生的時間段和持續時間,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。持續時間關注行為發生的過程,記錄了行為起始和結束時間。

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起會話、結束會話的時間點。

持續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。在一些數據模型分析中具有較高的商業價值,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,從而優化產品布局,進行關聯產品的銷售。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,基于業務需要也可采集填充的數值實現進一步的應用。

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。


四、行為數據的場景化應用

從業務需求(業務場景)出發,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。

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。

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