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什么是用戶行為分析 分析模型及工具詳解？

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2021年，私域運營成為各行各業的必做之事，用戶行為分析也越來越受到重視，其理論和工具的發展日漸成熟 。
用戶行為分析的重要之處，是提供數據結論，幫助我們了解在當前場景下優化運營策略解決我們在業務上遇到的具體問題 。
本文將分享用戶行為分析的全景，從采集到分析幫助你理解其邏輯與思路，希望對你的運營工作有一定的啟發和幫助 。
1 First Point
初識用戶行為分析
2015年開始，傳統的線下行業紛紛進行線上轉型 。在轉型的過程中，形成用戶行為從線下向線上遷移的大趨勢 。
用戶行為分析越來越受到關注，其重要性也在今天的行業實踐中得到了凸顯，原因主要有兩點：

  • 行業轉型線上后，用戶產生的行為數據相比之前的線下數據，維度更多、更具有豐富性 。
  • 線上的數據從采集、獲取到分析，能夠進行實時的處理 。
這就賦予了企業及時優化運營策略的可能 。例如，客戶要做購物節的促銷活動，活動開始后，數據化工具實時跟蹤活動投放之后的落地頁，抓取用戶訪問數據 。根據獲得的數據，就可以在活動開始后半小時內就調整策略 。再去觀察用戶的反饋，如果效果不佳，還可以進一步調整 。
什么是用戶行為分析
用戶行為分析是對用戶在產品或觸點上產生的行為及行為背后的數據進行分析，通過構建用戶行為數據分析體系和用戶畫像，來改變產品、營銷、運營決策，實現精細化運營，指導業務增長 。
數據來源
用戶行為的數據的來源，可以分為線上觸點和線下觸點兩部分 。線上觸點主要有APP、H5、Web、小程序、企業微信、電商平臺等；線下觸點包括門店動線、400（客服電話）、可穿戴設備等 。
數據歸屬
在數據歸屬上，我們將用戶行為數據分為一方數據、二方數據、三方數據 。
  • 一方數據：即客戶自身的行為和經營活動所產生的數據 。例如，因訪問或點擊自建APP、小程序而產生的用戶行為數據 。
  • 二方數據：一般指通過客戶的經營活動或營銷活動附帶產生的數據 。在廣告投放領域比較典型，客戶投放廣告后，會在廣告媒介上額外產生用戶設備等數據 。
  • 三方數據：一般指和客戶的實際經營沒有關系，通過外部采買等方式，合法公開地獲得用戶或潛在訪客的相關數據 。
從數據價值上看：一方數據的價值最大，二方數據其次，三方數據最小 。因為一方數據從客戶自身的觸點或平臺上產生，與客戶的業務聯系最直接、親密 。
2 Second Point
用戶行為數據的采集方式
用戶行為數據的采集方式也非常重要，因為高效的數據采集是做好分析的前提和基礎 。用戶行為數據采集可以分為三類，客戶端SDK(注：Software Development Kit，軟件開發工具包)、服務端SDK及工具導入 。
客戶端SDK
目前，針對客戶端有各種各樣支持的SDK 。無論是易觀數科或是國內外功能相似的產品，基本的方式都是通過SDK采集用戶在平臺的行為數據 。如，使用SDK在IOS、安卓、H5小程序、支付寶小程序等用戶觸點上進行數據采集 。
服務端SDK
服務端SDK的數據采集，是在后端的服務器中完成的，不會在APP上被用戶直觀地感受到 。例如，用戶在APP上點擊了加入購物車的按鈕，這個行為背后會有用戶加購商品的價格、庫存狀態、甚至是商品在調倉過程中動態庫存等相關數據產生 。
通過服務端SDK的采集，可以豐富數據的范圍和維度，得出更理想的分析結果 。
工具導入
很多零售的客戶，不止使用自身的小程序作為用戶觸點，還使用第三方的電商平臺 。
出于數據安全性上的考慮，抖音電商、淘寶、京東等大平臺都將數據做得越來越封閉 。以往通過API（注：Application Programming Interface，應用程序接口）的形式把數據同步到客戶自身服務器上的做法，如今很難行得通 。
目前第三方電商平臺的數據，很難通過正規的服務商去做同步，直接導致了融合電商平臺數據的門檻越來越高 。
3 Third Point
用戶行為分析的基本邏輯
用戶行為分析的核心對象是用戶 。其跟BI分析的最大區別在于，BI分析還包括財務分析、庫存分析、互動量分析、人力分析等 。因此BI分析的對象可以是商品、財務表，也可以是供應鏈 。
但用戶行為分析聚焦于用戶，主要回答在實際的經營過程當中，某一業務場景下發生了怎樣的用戶事件 。用戶事件包括了五個基本的元素：誰（Who）、在什么地方（Where）、在什么時候（When）、發生了什么(What)、怎么發生的（How） 。

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