为什么要做用户行为分析,怎么做好用户行为分

  为什么用户行为分析,如何做好用户行为分析?

  关于作者:谢荣生,国巨金融产品原董事,淘宝高级产品经理,数字极客公司首席执行官。笔者在中国互联网行业有16年的经验,经历了互联网发展的各个阶段。她还领导产品,运营和营销活动。近年来,互联网企业因交通成本和竞争压力的激增而依靠数据分析的方式越来越多,但如何做好数据分析工作却是一件非常困难的事情。如何使数据分析更好的业务应用?极客数量应运而生,成立2年来服务300多家企业客户,共有5000多名试用用户,分享一些用户行为分析应用经验。近年来,我们经常在各类媒体上看到企业精细化运作,数据驱动增长,增长黑客等。这背后的核心是数据分析,但是很多人不了解用户行为和业务增长关系的原因和结果,只是因为其他业务已经通过用户行为分析成功了,所以顺应潮流,而只学到了皮草,这就导致了在应用层面存在以下极端情况:1)购买用户行为分析系统,由于缺乏数据分析方法而空闲; 2)低估了用户行为分析的难度,由于坚持自建业务部门一直在等待可用系统,浪费了大量的资源和发展机会。 3)不了解用户行为分析的价值,只关注常规光伏,紫外线指标。如何破解上述困境,让我们先从理解用户行为分析入手。首先,用户行为分析是什么?用户行为可以概括为5W2H:谁,什么,何时,何处,为什么,如何,花多少时间,花多少钱。用户行为分析是通过对这些数据进行统计分析,从中发现用户使用产品的规则,以及这些规则和网站的营销策略,产品功能,运营策略,发现营销,产品和运营中可能存在的问题解决这些问题,可以优化用户体验,实现更精细,更精确的运营和营销,获得更好的产品增长。其次,你为什么需要用户行为分析?在PC互联网时代,互联网用户的年增长率达到50%,只要建网站就能获得大量的流量;在移动互联网早期,APP也经历了一波流量红利,获得的客户成本不到1元;近年来,随着交通分红逐渐减少,竞争日益激烈,每个地区都有数以百计的竞争对手。存取成本飙升至难以承受的水平,业务增长放缓甚至放缓。图:互联网行业竞争更加激烈在这样一个成本高,竞争激烈的环境下,如果企业不能用数据分析做精做大,就会产生巨大的资源浪费,必然会使公司的运营成本飙升,缺乏竞争力对于互联网平台,传统的数据分析主要是针对班级成绩的数据分析,而缺乏用户行为分析过程的结果,所以数据分析的价值相对有限,这就是为什么近年来,很多企业都感觉做了全面的数据分析,但效果并不太好,通过分析用户行为,5W2H可以把握用户从哪里来,做了什么,为什么损失,去哪里等等。从而提高用户体验和平台转化率,通过精细化运作实现业务增长。三,如何收集用户行为数据?用户行为分析如此重要,为什么互联网企业做好用户行为分析很少见?主要原因是数据收集分析模型不完善。 1.如何高效地收集用户行为数据传统的数据分析方法不够广泛,分析模型不完善等原因,导致分析过于广泛,分析结果应用价值不高。而我们要做好分析工作,首先要有丰富的数据,所以从数据收集来讲,传统的用户行为数据收集方法收集的效率比较低,比如:我们获取用户行为数据,按钮,链接或页面加入监控代码,知道有多少人点击了该按钮,点击此页面。这种方法被称为“埋点”,掩埋点需要大量的人力,精力和复杂的程序,造成高昂的人力和物力资源。在移动互联网时代,被埋没的任务已经成为一件非常痛苦的事情,因为每次需要将其发布到应用商店时,苹果商店的审计周期都是有缺陷的,这进一步降低了数据采集的及时性。由于数据分析是业务发展极为重要的一环,即使人力,物力成本过高,这项工作也无法消除。因此,我们也看到国内外有一些优秀的用户行为分析工具,实现了无边界收集的功能。比如国外有Mixpanel,WEB,H5,Android,iOS四大国内极客的数量都没有。通过收藏而不埋葬,可以大大提高数据的完整性和及时性。 2.如何准确捕捉用户行为数据有些核心业务数据,我们要保证100%的准确性,所以也可以以后台点的方式作为补充,让您可以体验无负担带来的高效便捷,同时也保障了准确性的核心业务数据。数据收集支持中的极客数量埋藏的,前端埋藏的,后端嵌入的和极客数据BI数据导入了这四种数据集成方法。四,如何做好用户行为分析?首先明确业务目标,深入了解业务流程,按照目标,确定需要监控的关键数据节点,做好基础数据收集和整理工作,用足够的数据,也是科学的模式更有效的支持分析结果。上一代用户行为分析(更确切地说:网站统计或APP统计)工具主要功能仅限于分析浏览行为,而不能对用户的深层交互行为进行分析,分析的价值相对较高有限,目前大多数互联网从业者对用户行为的印象仍处于现阶段。我认为要做好用户行为分析,应该有以下分析模型:1.用户行为跟踪,支持AARRR模式500 Startup Investor Dave McClure提出了一套分析用户访问不同阶段的“海盗指标”这个分析模型,已被广泛应用于硅谷。 AARRR是“采集,激活,保留,收入和引用”的缩写,分别对应于用户生命周期中的五个重要环节。用户行为分析应首先根据用户的完整生命周期进行:1)获取用户在营销中,哪个渠道带来最高的流量,如何渠道ROI?不同广告内容的转化率,这里分析的数据步骤来源渠道是获取客户通过系统自动识别和定制渠道的第一步,合并分析各渠道渠道的保留,转换效果,网站访问来源,App下载渠道以及搜索引擎搜索关键字,通过数据分析平台可以很方便的进行统计和分析,利用UTM推动多维度参数分析,通过推广渠道,事件名称,显示媒体,广告内容,关键词和登陆页面进行交叉分析,可以确定高质量的渠道和劣质渠道,精细追踪,提高渠道投资回报率。通过渠道质量模型,开发选择合适的客户推广策略:图:信道质量模型以上图中作为信道示例,信道质量会动态变化。第一象限,渠道质量高,流量大,要继续保持渠道投放战略并付出努力;第二象限信道质量较高,但话务量较小。渠道质量应该提高,渠道的质量应该被持续监控。该象限第三象限内的通道质量较差,导致交通流量较小,应慎重调整,逐步优化通道。第四象限的信道质量相对较差,但业务量较大,我们应该分析信道数据做更准确的传输,提高信道质量。 2)。激活用户激活用户是实现业务目标最关键的第一步。如果你有大量的用户每天使用你的产品,但没有用户与你有密切的关系,你将无法进行后续的操作。 3)。用户保留。当今产品成功的关键不在于病毒式传播或大规模营销,而在于用户保留。开发吸引用户的产品是非常重要的。 Facebook平台存在“40 -20 -10”保留规则。这些数字表明每日保留,每周保留和每月保留。如果您想在您的产品中使用超过100万个DAU,每日保留率应大于40%,每周保留率和每月保留率分别大于20%和10%。 。保留是AARRR模型中最重要的部分之一。只有在保存之后,才能防止新用户注册。它就像一个不断漏水的篮子,除非是修复底层裂缝,只能倒入水中,否则难以维持生长。 4)。获得收入实现收入是每个平台生存的基础,因此为您找到合适的业务模式至关重要。根据商业模式,获得收入的方式也有所不同:媒体平台依赖于广告,游戏依赖用户支付,电子商务提供商收取佣金或者卖方“费用”;在企业服务领域,LTV: CAC大于3,为了有效,良性的发展5)病毒传播通过对模式前四个阶段的优化分析,从不稳定用户到活跃用户到最终忠实用户,转化为最大程度的培训,作为企业的忠实用户,通过社会声誉传播可以为企业带来高效的回报在今天接入客户的成本高昂的情况下,社交媒体可以为企业带来更好的用户基础,降低客户获取成本2.转换分析模型转换率是持续经营的核心,所以我也用一个较大的空间来详细解释,转换分析的一个常用工具是转换在漏斗上,简称漏斗。新用户在注册过程中不断流失,最终形成类似的漏斗形状。在用户行为数据分析过程中,我们不仅要看最终转换率,还要看转换每一步的转换率。 1)。如何科学地构建漏斗在过去,我们利用产品和操作的经验来构建漏斗。但是,这个漏斗是否具有代表性,这个漏斗对整体转换率的影响是不容乐观的。图:用户流量分析用户流量分析,非常直观,但分析人员需要有一定的经验和判断能力,为了解决这个问题, ,极客开发的智能路径分析功能只需要选择转换目标,对用户进入主流的关键分析路径。缩短漏斗创建时间到几秒钟图2:智能转换分析2) 。漏斗对比分析仅使用普通漏斗进行转换分析是不够的,需要分析影响转换的因素的细节,是否细分和比较分析是否关键,例如转换漏斗可以用来优化通道根据用户的来源渠道比较不同渠道之间的转换差异,相比之下,转换渠道可以理解转换差异不同设备用户的比例(例如,来自Order的更高价格的产品支付转换率,使用iphone的用户比android用户明显更高)。图3:漏斗对比分析3)漏斗与用户流量的组合分析一般的转换漏斗只有主流程,而不是每一个步骤都流入详细的流出信息,当我们分析用户注册的转换时,如果我们无法知道转换到下一步如果是单步用户,我们可以更有效地规划用户的转换路径,例如下图中的转换路径,88%未直接进入第二步的用户,而有10%的用户是注册用户则选择直接登录,只有2%的用户绕过登陆页面到网站主页;而不是从第二步进入第三步的用户100%已经离开。是一个典型的封闭着陆页面,所以你只需要优化你的第三步转换率就可以提高你的整体转换率4)微转换行为分析许多行为分析产品只能分析功能级别和事件级别转换n,但用户交互细节分析存在严重缺陷。例如,在上图的漏斗中,我们分析了最后一步是转换的关键,但最后一步是注册一个表单,所以重要的是要分析表单的细节,例如:填写表单的时间长度,但是没有提交表单填写哪些字段的时候,用户是否缺少,填空表格填写表单等形式的行为。 :填写表格填写时间通过以上表格填写微观转换分析,用户从开始填写85%的注册转化率,而填写填写只有8%,可以得出最大的影响如何提高填充率是我们转换注册的核心内容有效的内容和准确的渠道是影响填充的关键因素和渠道因素正如我们在客户分析中看到的,这导致了我们的第四个微量分析工具:用户注意分析。 5)用户的注意力分析方法用户点击页面,浏览,留在页面元素上,滚动屏幕等与用户交互的页面内容,这些代表用户对产品信息的关注被显示出来,是否吸引用户眼球,业务数据是可视化的,行为数据是如何可视化的?极客数量将上述行为转化为五类热图,如分屏触摸热图,链接点击地图,页面点击图片,热点图和注意热点图,这些可以通过交叉分析来验证五个热图分析用户最关心的内容图:注意热图只能掌握微观的相互作用转换分析,以更有效地提高转换率,所有不能有效提高平台转换率的分析工具都在浪费企业的人力和时间资源,这也是导致许多企业不从用户行为分析中受益。 3.操作模式的细化在操作之前,只能针对所有用户,如果想为某些目标客户做一些精确的操作行为。比如:当我们想要使用某个地区注册的iphone,但是三天不活动或者没有交易转换时,我们需要操作人员,产品人员和技术人员的准确协调来检索数据,设置操作规则,这涉及到大量的人力和时间投资。新一代的用户行为分析可以使用用户组,用户肖像,自定义用户活动和保留行为,精确定位用户,从而实现操作的细化。图:创建用户组4.定性分析模型用户体验是企业在产品设计,用户研究,研发,运营,营销,客户服务等诸多方面的重中之重,需要掌握用户但是如何优化用户体验一直是内部争议的主要原因,难以描述具体的形象,重现用户在使用产品时所使用的具体场景的能力,不寻常用户行为的行为分析对于优化产品体验至关重要。过去,我在淘宝网的时候,用户体验部门通过邀请用户访问公司进行可用性实验,进行了体验优化。但是,这种方法需要花费更多的时间和费用,样本不一定具有代表性。为了解决这个问题,一些极客开发的用户行为屏幕录制工具,而不必邀请用户到公司现场录制,以节约成本,直观高效的方式来恢复用户的视频形式的实际操作,使所有职位都能掌握用户体验的第一手资料,帮助产品开发人员改善用户体验图:用户行为总结记录界面界面:整个AAARRR模型的生命周期;通过转化率分析模型提高产品转化率;通过精细化运作提高运营效率;通过定性分析方法优化用户体验;如果上述四个方面都做了,就可以通过用户行为分析来实现业务增长;第五,用户行为分析的未来方向是?有很多人问我为什么有几家公司正在做用户行为分析,我认为是目标的数据分析是应用分析的结果来优化运营效率。但国内外主要的分析工具仍然处于分析水平,高效应用的空间还很大。所以除了一些极客在分析中做的更专业更有效,还在应用层面上实现了新的突破。数据分析结果反映了两个主要问题:运营(包括营销)和产品。因此,我们需要针对这两类问题提供有针对性的解决方案。 1.操作自动化我们前面讲过,通过用户行为分析可以实现对操作的细化,但是具体的应用还需要手工开发操作策略,通过产品的研发和开发可以应用,而且当战略的变化,需要重新开发适当的工具,这也需要很多时间,影响运营效率。一些极客开发了自动化的操作工具,操作人员直接设置规则,系统自动按照规则的精确活动推送信息,以满足用户的要求,直接提高了操作人员的工作效率,操作人员可以把重点转移到计划而不是浪费太多时间被重复执行,自动化操作可以为企业节省大量的运营成本。图:创建自动化操作规则2.产品,操作(营销)的科学决策用户行为数据分析,往往是分析行为后的产物,操作是通过经验,做决定,一旦决策失误会导致无法挽回的结果。所以如果你能在产品上,在程序上线前操作,通过用户分解A / B测试进行小规模的验证,选择最优的程序进行发布,这样可以大大提高科学决策水平。 Google每年都会通过数万次A / B测试来优化产品和运营,为公司带来约100亿美元的收入。 A / B测试是非常有效的,但是国内的互联网公司并不是常用的应用,主要是应用A / B测试的复杂性,极客有完整的A / B测试工具,业务人员可以在网站上帮忙和APP使用可视化测试编辑工具创建和运行测试,通过自动解释测试报告大幅降低A / B测试阈值。图:网站端可视化编辑和测试工具3.分析自动化数据分析具有一定的专业知识,不仅需要掌握不同的分析方法,还要熟悉业务,结合业务给出有价值的分析结果。如果可以的话,就像360安全卫士一样,只需要加载SDK,就可以自动进行诊断和分析,并给出解决方案,这是未来数据分析的方向,极客在这方面也有了积极的尝试,而且初步成果,目前拥有自动数据提醒,自动上报等功能。用户行为分析是一门科学,擅长获取数据,分析数据和应用数据。大家做好工作是基本工作。每个企业都要加强大数据在用户行为分析中的应用,从数据驱动的业务增长中找出规律。