做者简介:谢荣生,数极客 创始人 & CEO,前国美金融产品总监、淘宝网高级产品经理。前端
笔者在中国互联网行业从业16年,经历了多个互联网发展阶段,也前后负责过产品、运营、营销等工做,发现最近几年来由于流量成本激增和竞争压力的缘由,互联网公司对数据分析的依赖愈来愈大,但对于如何作好数据分析却倍受困扰。
如何让企业更好的应用好数据分析?数极客由此应运而生,成立2年来服务了3百多家企业客户,累计拥有5000多家试用用户,在此给你们分享一些用户行为分析的应用方面心得体会。android
近几年你们频繁的在各种媒体上看到企业精细化运营、数据驱动增加、增加***这样的字眼,这背后的核心就是数据分析,可是不少人并不理解用户行为和业务增加有什么因果关系,只是由于别的企业经过用户行为分析得到了成功,所以跟风学习,但只学到皮毛,这就致使了在应用层面存在如下几个极端:
1).购买了用户行为分析系统,由于缺少数据分析方法而处于闲置状态;
2).低估了用户行为分析的难度,因坚持内部自建而致使业务部门一直都在等待可用的系统,浪费了大量资源和发展良机。
3).不了解用户行为分析的价值,只关注常规的PV、UV指标。
如何破解以上困局,让咱们先从了解用户行为分析开始。后端
1、什么是用户行为分析?
用户行为能够用5W2H来总结:
Who(谁)、What(作了什么行为)、When(什么时间)、Where(在哪里)、Why(目的是什么)、How(经过什么方式),How much (用了多长时间、花了多少钱)。
用户行为分析就是经过对这些数据进行统计、分析,从中发现用户使用产品的规律,并将这些规律与网站的营销策略、产品功能、运营策略相结合,发现营销、产品和运营中可能存在的问题,解决这些问题就能优化用户体验、实现更精细和精准的运营与营销,让产品得到更好的增加。安全
2、为何须要用户行为分析?
在PC互联网时代,网民的年增加率达到50%,随便建个网站就能获得大量流量; 在移动互联网早期,APP也经历了一波流量红利,获取一个客户的成本不到1元; 而近几年随着流量增加的红利消退,竞争愈来愈激烈,每一个领域均有成百上千的同行竞争,获客成本也飙升到难以承受的水平,业务增加愈来愈慢甚至倒退。
图:互联网行业竞争愈来愈激烈
在如此高成本、高竞争的环境下,若是企业内部不能利用数据分析作好精细化运营,将产生巨大的资源浪费,势必会让企业的运营成本高涨,缺少竞争力。 对于互联网平台来讲,传统的数据分析主要针对结果类的数据进行分析,而缺少对产生结果的用户行为过程的分析,所以数据分析的价值相对较局限,这也是为何近几年不少企业感受作了充分的数据分析,但却没有太大效果的缘由。经过对用户行为的5W2H进行分析能够掌握用户从哪里来,进行了哪些操做,为何流失,从哪里流失等等。从而提高提高用户体验,平台的转化率,用精细化运营使企业得到业务增加。iphone
3、如何采集用户行为数据?
用户行为分析如此重要,为何互联网公司中能作好用户行为分析的百里挑一?主要是缘由是数据采集不全面和分析模型不完善。
1.如何高效采集用户行为数据
传统的数据分析由于数据精细度不够和分析模型不完善等缘由,致使分析过于粗放,分析结果的应用价值低。而咱们要想作好分析,首先必需要有丰富的数据,所以要从数据采集提及,传统的用户行为数据采集方法比较低效,例如:咱们获取用户的某个行为数据时,须要在相应的按钮、连接、或页面等加入监测代码,才能知道有多少人点击了这个按钮,点击了这个页面。这种方式被称为“埋点”,埋点须要耗费大量的人力,精力,过程繁琐,致使人力物力投入成本太高。ide
在移动互联网时代,埋点成了更痛苦的一件工做,由于每次埋点后都须要发布到应用商店,苹果应用商店的审核周期又是硬伤,这使得数据获取的时效性更加大打折扣。因为数据分析是业务发展中极其重要的一个环节,即使人力物力成本太高,这项工做仍然没法省掉。
所以,咱们也看到国内外有一些优秀的用户行为分析工具,实现了无埋点采集的功能,例如:国外有Mixpanel,国内的数极客在WEB、H五、Android、iOS四端均可以无埋点采集数据。经过无埋点的采集,能够极大的加强数据的完善性和及时性。工具
2.如何精准采集用户行为数据
有些核心业务数据,咱们但愿确保100%准确,所以还能够经过后端埋点的方式做为补充,这样既能够体验到无埋点带来的高效便捷,又能保障核心业务数据的精准性。数极客在数据采集方面支持无埋点、前端埋点、后端埋点以及数极客BI导入数据这四种方式的数据整合。学习
4、如何作好用户行为分析?
首先要明确业务目标,深入理解业务流程,根据目标,找出须要监测的关键数据节点,作好基础的数据的收集和整理工做,有了足够的数据,还要有科学的模型,才能更有效的支持分析结果。测试
上一代的用户行为分析(更确切的说法应该是:网站统计或APP统计)工具,主要功能仍是局限于浏览行为的分析,而没有针对用户的深度交互行为进行分析,所以分析价值相对有限,目前大部份互联网从业人员对用户行为分析的印象还停留在这个阶段。大数据
我认为要作好用户行为分析,应该掌握如下的分析模型:
1.用户行为全程追踪,支持AARRR模型
500 Startups 投资人Dave McClure提出了一套分析不一样阶段用户获取的“海盗指标”这套分析模型,在硅谷获得了普遍应用。
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写,分别对应用户生命周期中的5个重要环节,首先要基于用户的完整生命周期来作用户行为分析。
1).获取用户
在营销推广中,什么渠道带来的流量最高,渠道的ROI如何?不一样广告内容的转化率如何,都是在这一步进行分析的数据。
来源渠道是获客的第一步,经过系统自动识别和自定义渠道相结合,分析每个来源渠道的留存、转化效果。网站的访问来源,App 的下载渠道,以及各搜索引擎的搜索关键词,经过数据分析平台均可以很方便的进行统计和分析,利用UTM推广参数的多维分析、经过推广渠道、活动名称、展现媒介、广告内容、关键词和着陆页进行交叉分析,能够甄别优质渠道和劣质渠道,精细化追踪,提升渠道 ROI。
经过渠道质量模型,制定相应的获客推广策略:
图:渠道质量模型
以上图形中的所示渠道为示例,渠道质量也会动态的变化。 第一象限,渠道质量又高流量又大,应该继续保持渠道的投放策略和投放力度; 第二象限 渠道的质量比较高但流量比较小。应该加大渠道的投放,并持续关注渠道质量变化; 第三象限 这个象限里渠道质量又差,带来流量又小,应该谨慎调整逐步优化掉这个渠道; 第四象限 渠道质量比较差,可是流量较大,应该分析渠道数据作更精准的投放,提升渠道质量。
2).激活用户
激活用户是实现商业目标最关键的第一步,若是天天有大量用户来使用你的产品,但没有用户和你创建强联系,你就没法进行后续的运营行为。
3).用户留存
现在一款产品要得到成功的关键因素不是病毒性机制或大笔营销资金,而是用户留存率。开发出吸引用户回头的产品相当重要。 Facebook平台存在“40 – 20 – 10”留存法则。数字表示的是日留存率、周留存率和月留存率,若是你想让产品的DAU超过100万,那么日留存率应该大于40%,周留存率和月留存率分别大于20%和10%。
留存是 AARRR 模型中重要的环节之一,只有作好了留存,才能保障新用户在注册后不会白白流失。这就好像一个不断漏水的篮子,若是不去修补底下的裂缝,而只顾着往里倒水,是很难得到持续的增加的。
4).获取收入
实现收入是每一个平台生存的根本,所以找到适合本身的商业模式相当重要。根据不一样的业务模式,获取收入的方式也不一样:媒体类平台依靠广告变现,游戏类依靠用户付费,电商类经过收取佣金或卖家付费的方式等,而在企业服务领域LTV: CAC大于3,才能有效良性增加。
5).病毒传播
经过模型前四个阶段的优化分析,从不稳定用户、活跃用户再到最终的忠实用户,将获客作最大的留存和转化,培养为企业的忠实用户,经过社交口碑传播能够给企业带来高效的收益。
在获客成本高昂的今天,社交传播能够为企业带来更优质的用户群,更低的获客成本。
2.转化分析模型
转化率是持续经营的核心,所以我也用较大篇幅来详细解读。转化分析经常使用的工具是转化漏斗,简称漏斗(funnel)。新用户在注册流程中不断流失,最终造成一个相似漏斗的形状。用户行为数据分析的过程当中,咱们不只看最终的转化率,也关心转化的每一步的转化率。
1).如何科学的构建漏斗
以往咱们会经过产品和运营的经验去构建漏斗,但这个漏斗是否具备表明性,优化这个漏斗对于总体转化率的提高有多大做用,内心没有底气,这时咱们能够经过用户流向分析去了解用户的主流路径。
图:用户流向分析
用户流向分析,很是直观,但须要分析人员有必定的经验和判断能力。为了解决这个问题,数极客研发了智能路径分析功能,只须要选择转化目标后,一键就能分析出用户转化的主流路径。将建立漏斗的效率缩短到了几秒钟。
图:智能转化分析
2).漏斗对比分析法
转化分析仅用普通的漏斗是不够的,须要分析影响转化的细节因素,可否进行细分和对比分析很是关键。例如:转化漏斗按用户来源渠道对比,能够掌握不一样渠道的转化差别用于优化渠道; 而按用户设备对比,则能够了解不一样设备的用户的转化差别(例如:一款价格较高的产品,从下单到支付转化率,使用iphone的用户比android的用户明显要高)。
图:漏斗对比分析
3).漏斗与用户流向结合分析法
通常的转化漏斗只有主干流程,而没有每一个步骤流入流出的详细信息,当咱们在分析用户注册转化时,若是能知道没有转化到下一步的用户去了哪,咱们就能更有效的规划好用户的转化路径。例以下图中的转化路径,没有进入第二步的用户,有88%是直接离开了,而还有10%的用户是注册用户选择直接登陆,只有2%的用户绕过了落地页去网站首页了; 而没有从第二步转化至第三步的用户100%都离开了。这是比较典型的封闭式落地页,所以只须要优化第三步的转化率便可提高总体转化率。
4).微转化行为分析法
不少行为分析产品只能分析到功能层级和事件层级的转化,但在用户交互细节分析方面存在严重的缺失, 好比:在上图的漏斗中咱们分析出最后一步是影响转化的关键,但最后一步是注册表单,所以对于填写表单的细节行为分析就相当重要, 这种行为咱们称为微转化。
例如:填写表单所花费的时长,填写但没有提交表单的用户在填哪一个字段时流失,表单字段空白率等表单填写行为。
图:表单填写转化漏斗
图:表单填写时长
经过上述表单填写的微转化分析,用户从开始填写到注册成功转化率达85%,而流量到填写只有8%,能够得出影响转化的最大泄漏点就是填写率,那么如何提升填写率就是咱们提高注册转化的核心。有效的内容和精准的渠道是影响填写的核心因素,渠道因素咱们在获客分析中已经讲过,这就引出咱们微转化分析的第4种工具:用户注意力分析。
5).用户注意力分析法
用户在页面上的点击、浏览、在页面元素上的停留时长、滚动屏幕等用户与页面内容的交互行为,这些都表明用户对产品要展现的信息的关注程度,是否能吸引用户的眼球。
业务数据能够可视化,那么行为数据如何可视化呢? 数极客把上述行为转化成了分屏触达率热图、连接点击图、页面点击图、浏览热图、注意力热图这5种热图,经过5种热图的交叉分析,能够有效的分析出用户最关注的内容。
图:注意力热图
只有能掌握微转化的交互行为分析,才能更有效的提升转化率。而一切不能有效提升平台转化率的分析工具都在浪费企业的人力和时间资源,这也是众多企业没有从用户行为分析中获益的根本缘由。
3.精细化运营模型
之前作运营只能针对全体用户,若是要针对部分目标客户作精准运营行为。
图:用户分群画像
例如:当咱们但愿对某个地区使用iphone的注册但三天不活跃或未造成交易转化的用户进行精准营销时,须要运营人员、产品人员、技术人员 全体配合去调取数据、制定运营规则,其中涉及到大量人力和时间投入。而新一代的用户行为分析能够采用用户分群、用户画像、自定义用户活跃和留存行为,精准的定位用户,从而实现精细化运营。
图:建立用户分群
4.定性分析模型
用户体验是企业的头等大事,在产品设计、用户研究、研发、运营、营销、客户服务等众多环节,都须要掌握用户的真实体验过程。但如何优化用户体验向来是内部争议较多,主要缘由仍是难以具体和形象的描述。经过行为分析分现异经常使用户行为时,可否重现用户使用你的产品时的具体场景,这对于优化产品的体验相当重要。
之前我在淘宝时,用户体验部门会经过邀请用户到公司进行访谈,作可用性实验的方式来进行体验优化,但这种方式须要化费比较多的时间和费用投入,样本不必定具备表明性。为了解决这个难题,数极客研发了用户行为录屏工具,无需邀请用户到公司实地录制节省成本,直观高效的以视频形式还原用户的真实操做,使得企业各岗位均能掌握用户体验一手信息,帮助产品研发提升用户体验。
图:用户行为录屏播放界面
总结:经过AAARRR模型分析用户生命周期全程; 经过转化率分析模型 提升产品转化率; 经过精细化运营 提升运营有效性; 经过定性分析方法 优化用户体验; 若是以上4方面都作好了,就必定能够经过用户行为分析实现业务增加。
5、用户行为分析的将来方向是什么?
有不少人问我,为何已经有几家作用户行为分析的公司了,你还要创办数极客? 我认为数据分析的目标是应用分析结果优化经营效率,而国内外主要的分析工具,还只停留在分析层面,对于如何高效的应用还有很大的空间。所以数极客除了要在分析层面作得更专业和更有效,还要在应用层面实现新的突破。数据分析结果反映的问题主要是两类:运营(含营销)和产品。因此须要针对这两类问题提供针对性的解决方案。
1.运营的自动化
咱们前面讲了,经过用户行为分析能够实现精细化运营,但具体应用还须要人工制定运营策略,经过产品、研发开发才能应用,并且当策略改变时,须要从新开发相应的工具,这也占用了不少时间,影响运营效率。数极客研发了自动化运营工具,运营人员直接设置规则,系统根据规则自动将精准的活动信息推送给符合条件的用户,直接提升运营人员工做效率,运营人员能够将工做重心转移到策划而不是浪费太量时间在重复执行,自动化运营可为企业节约大量运营成本。
图:建立自动化运营规则
2.产品、运营(营销)方面的科学决策
用户行为数据分析,每每是在行为发生以后进行分析,而产品、运营都是经过经验,拍脑壳进行决策,一旦决策失误就会形成难以挽回的结果。所以若是能在产品、运营方案上线前,经过用户分流A/B测试进行小范围验证,选择其中最优的方案发布,这样就能够大大提升决策的科学性。
Google每一年经过运行数万次A/B测试优化产品、运营,为公司带来了100亿美圆的收益。
A/B测试的方法很是有效,但国内互联网公司应用不广泛,主要和应用A/B测试的复杂性有关,
数极客拥有完整的A/B测试工具,业务人员能够在网站和APP上自助使用可视化试验编辑工具,建立并运行试验,经过自动解读测试报告,使得A/B测试门槛大大下降。
图:网站端可视化编辑试验工具
3.分析的自动化
数据分析有必定专业性,不只须要掌握不一样的分析方法,还要熟悉业务,结合业务才能给出有价值的分析结果。 若是能像360安全卫士同样,只须要加载SDK,就能自动诊断和分析,并给出解决方案,这是数据分析的将来方向,数极客在这方面也有积极的尝试,并有了初步成果,目前拥有数据自动预警、自动报表等功能。
用户行为分析是一门科学,善于获取数据、分析数据、应用数据,是每一个人作好工做的基本功,每家企业都应该增强对用户行为分析大数据的应用,从数据中找出规律,用数据驱动企业增加。