用实例干货告诉你,用户行为分析如何提升营销与业务绩效?

作者: 来源:全网营销 2019-08-12 10:59

用户行为分析如何提升营销与业务绩效?先复盘一下,我们这些年无论做SEO/SEM、搜索分析、社交运营、还是用户引导的产品,其实都是在做用户行为分析,并根据分析结果优化执行和产品迭代。对于这类业务,数据分析就如每天呼吸一样自然,当看到很多人对数据要么诚惶诚恐,要么不置可否的时候,特别想有话要说。

数据分析可大可小,大可以是一个百万级的项目或产品组件,小可以是每天的运营日常,但是人们对于数据分析的态度却很复杂,有的认为它高大上不落地,有的又认为它盘枝错节太琐碎,造成这种两极化认知的主要原因之一,套用数据分析方法论的一个说法,可称之为“分类缺失”,即,不要笼统去看,任何事件或者对象,都是分类分群存在的,分门别类去看,才能看得清楚。

用实例干货告诉你,用户行为分析如何提升营销与业务绩效?

结合自身的实践经验,我们将数据分析总体分为三大类,不同的类分别对应着不同的数据模型与运营方法。

第一类、数据分析项目:最常见的,其分析目标往往是交付一个报告,其中包含一个指标体系,比如输出一套标签系统、一个客户旅程图谱或者是一个行业态势洞察等,本质就是拨开数据迷雾,发现事物的特质或规律。大手笔的数据报告,可用作辅助企业决策,比如产品选型、市场布局等等,小体量的分析可用作需求匹配、精准营销等。

第二类、数据分析产品组件:这可理解为项目制数据分析的抽象化输出,项目是为一个客户定制的,但产品组件是高度的抽象和标准化,可同时为多个客户输出。这类数据产品很多,比如谷歌分析、百度分析、友盟移动分析、舆情分析以及一些第三方DMP等。

第三类、运营分析日常:基于一个或多个KPI指标,通过运营去达到这些指标,所谓日常就是,你需要每天去看数据,根据数据走势,判断距离目标还有多远、原因是什么、短板是什么、优化策略是什么,等等。RTB广告优化、SEM、APP运营以及SaaS的客户成功都属于这个范畴。

别看仅是一个运营日常,实则包含万物,在一定维度和场景里,运营日常是1和2的综合解。你肯定要用到一些现成的数据产品,以及去获取特定量的数据组,基于这两个,才能去运营达到你的目标。

在我们的业务体系里,上述3个维度的工作任务都有广泛涉及。下面就用两个案例来分别解说一下,通过实际案例的具象演示,希望能帮大家对数据分析和用户行为分析的业务价值、对,是业务价值,形成清晰的正解。

案例A

通过用户搜索旅程与行为分析,建立原生用户画像与关键词库,提升搜索排名能力/数据分析项目类

数据分析周期参考:2个月

任务:围绕大批量用户对某类药品适应征的搜索行为进行全景分析,找到用户进入目标站点之前、针对每个目标关键词的的来源去向搜索行为,建立搜索旅程图谱与用户动态行为画像。

目标:

1、通过挖掘真实的用户搜索行为规律,优化推广策略,建立触达效率最高的推广路径以及最为匹配的推广内容。

2、找到竞争因素与潜在威胁,进而建立防御机制

3、根据用户真实的搜索需求,为产品的细化选型建立数据仓库

方法:

1、建模:基于本案任务与目标,建立3种数据模型(逻辑)与数据采集规则

2、数据采集:使用5-7种数据工具,基于3种模型逻辑、从不同的维度采集数据,这些数据源均为全网公开的(搜索引擎)群体批量数据,不涉及个人ID跟踪与隐私。

3、分析处理:对源数据进行调取与处理,根据模型算法输出不同的数据组和集。

用实例干货告诉你,用户行为分析如何提升营销与业务绩效?

目标完成情况:

1、可视化报告交付与数据仓库EXCEL

2、针对目标1,基于颗粒度极为细化的选词分组,各个词组以及句式的搜索结果均保持稳定首页排名,SEO自然搜索流量总量达到与广告流量持平,但成本仅有其50%。

3、业务部门根据数据仓库制定针对性的生产计划与医疗渠道分发计划。

结论:企业是不缺数据的,无论是公共还是私域数据,现在数字化触点很多,或者说数字化资源也很多,但很多企业不知道怎样去使用这些数据资源。关键是一定要建立任务和目标驱动的数据分析体系:首先罗列出你想解决的问题list,1,2,3,将其提炼成任务和目标,然后根据目标反推确定数据源、采集逻辑和算法模型。采集逻辑是重中之重,在哪里采集、怎样采集,在行动之前目标就需要非常清楚,而不是反过来,从各个散乱的渠道弄一堆数据过来清洗一下,然后再看怎么使用、怎么匹配业务场景,这样的做法是劳人伤财还不解决问题。

案例B:产品交付培训场景下的用户旅程分析,提供产品迭代与客户成功运营依据/数据分析产品组件类

部署上线周期参考:标准版15天;定制版45天

场景需求:某SaaS产品功能复杂,并具有多级管理员权限,几千家客户(上万个用户)遍布全国各地包括一些偏远地区,交付培训主要靠有限的人工,配合一些视频演示。每次功能上新都面临交付培训的挑战,而且每次交付培训都缺乏数据跟踪,导致每次功能上新都处于盲打状态。整体导致交付效率低下,用户粘性走低,客户流失明显。该案的需求是改变这种状态,建立系统的用户行为跟踪体系,提升粘性与客户留存、进而提升续约。

目标:

1、针对交付培训建立持续可量化、可追踪的指标体系

2、三个月内,可量化的交付效率提升

3、半年内,用户粘性(每日登录用户数与时长)回升并超过起始水平

4、一年后,续约率提升(至85%)以及up--sales或cross--sales提升

方法:

1、在管理员后台加载作为交付培训的主要数字化工具

2、在管理员届面,针对要交付的模块或流程,自由创建各种引导步骤,引导框里自有添加文本、图片、音频、视频等交互内容;同时,可根据不同的ID权限,进行定向引导。

3、用户(即被培训者)点击引导步骤的行为均被实时记录,包括一系列量化指标:引导打开数、完成数、跳出数、单一用户完成率、群体用户完成率等等。需要注意的是,但凡添加引导的模块或流程均为重点业务流程,因此相应的引导互动数据也是优质的用户行为数据。

这里就涉及到了运营日常。通过实时数据输出对该SaaS客户的运营人员助力很大,比如专业版引导套餐里,除了定期发送的数据报表之外,客户还可以通过接口自行调取源数据1000次/月。运营人员可以根据各种引导数据的实时变化,及时调整优化引导内容或者配置引导流程,以更好的完成每次交付培训。

目标完成情况:

1、上线使用的1个月末,用户粘性(每日登录用户数与时长)就回升到起始水平;半年内,用户粘性每月平均增速25%持续稳定提升。

2、三个月末,引导总点击数提升近400%,打开引导的用户数达到90%、完成数达到85%;

用实例干货告诉你,用户行为分析如何提升营销与业务绩效?

3、半年内cross--sales占比提升了20%;与此同时,客户用于交付培训的人力成本包括差旅、工资等下降了30%。

结论:本案例,作为数据分析的产品组件(SaaS)输出,由客户自行运营,提供不定期适当培训,随着客户对使用的熟练程度增加,各个指标增长势头持续走高。

近年来,各行业数字化规模明显提速,数字产品的上新也更加频繁,但随之而来的交付培训压力也急剧加大,传统的人工交付不仅成本高昂(据不完全统计,中大企业交付培训成本占总运营成本的10%),效率也极为低下,这已经成为数字产品交付的硬伤。管理员界面的用户引导正日渐成为产品交付的标配。

当然数字化的引导交付并非意味着100%替代人力,但通过合理运营,可以把人力支出降到尽可能低,同时显著提升交付培训的绩效。某客户由售前部门承担交付培训,共有15个人,通过引入半年内减员到8个人,但总体管理的客户/用户数却在增加。

从数据角度看,案例A是从公共数据中提取对自身有用的信息,而案例B则是企业从自有系统中抓取数据信息,属于企业自建CDP的范畴。在这方面具有独到优势,在自有系统上加载组件,你就能充分掌控自有系统上的流量、用户行为与数据。


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