詳解用戶行為數據知識「用戶行為數據包括哪些」

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，提高其經營效率並降低成本。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。隨着“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、行為數據的採集和分析

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。用戶行為數據採集基本上採用SDK方式，採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，採集數據的類型取決於埋點。SDK在數據採集上沒有技術壁壘，行為數據應用的主要技術壁壘在於海量行為數據的處理和分析。

1、SDK採集數據的私密性？

很多企業總認為SDK採集數據會涉及個人隱私，這主要還是不了解SDK數據採集的技術原理。

SDK，Software Development Kit，直譯過來就是軟件開發包，用N行軟件代碼採集數據。SDK採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並不違反法規，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會採集到大量的“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，特別是數據的實時採集和處理。通常技術人員只有經歷了海量數據採集和處理，填平了大量“技術坑”之後，才能形成成熟的技術架構。

數據的採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？

為了降低數據採集和處理的技術壁壘，幫助企業準確且高效的採集數據，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。在數據採集階段，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，找到用戶在哪裡卡住了、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籤化：

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，並進行歸類和統計；

標籤化，指根據業務場景將行為數據打上業務標籤，圍繞設備並與業務場景深度結合。

為行為數據打標籤，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，其中時間段數據用於目標設備時間範圍選擇，用於營銷活動分析和營銷推廣計劃設定。時間段也可以用於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。

持續時間對於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徵，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，既可以用於購買人群分析、產品體驗分析，甚至用於反欺詐分析。

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。次數經過標籤化之後可以用於營銷，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係，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，用於判斷用戶點擊瀏覽的結果。結果數據分為成交和不成交，基於業務需要也可採集填充的數值實現進一步的應用。

成交數據，可用於產品體驗分析，用戶體驗分析，渠道ROI分析；

不成交數據，可用於二次營銷，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，在鎖定產品問題後，更精準的優化產品體驗，分析轉化漏斗。

結果數據可用於直接營銷，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籤的思路之一，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籤。

基於行為數據的營銷，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籤建立方式，確定頻次、時間段、結果等選值，並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。

營銷成功的關鍵在於不斷的嘗試，優化場景化標籤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。

基於用戶行為數據，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，那麼轉化率的提升也就顯得水到渠成。