如何挖掘用户行为数据的商业价值？

越来越多的企业开始挖掘用户行为数据的商业价值，利用行为数据进行准确有效的数字营销。以科技金融业为例，某知名企业的数据显示，用户行为数据的效力是金融数据的4倍。1、企业收集、存储和分析数据的目的是解决业务需求，优化业务运营流程，提高运营效率，降低成本。通过数据挖掘、深入分析和可视化显示，充分发现业务运营中的问题，制定更科学合理的运营策略，实现数据价值。企业有三种数据：过去，企业的数据资产大多基于交易数据，利用用户属性、销售数据、物流数据、内部流程等数据建立数据资产进行商业应用。随着“用户时代”的到来，数据的规模、灵活性、数据的收集和应用能力将决定企业的核心竞争力。通过挖掘收集的业务信息，企业可以预测市场需求，智能决策分析，制定更有效的战略，以用户数据和业务数据为核心，通过用户肖像、市场和渠道分析、销售数据分析，提高产品性能，优化运营效率，准确营销。2、行为数据的收集和分析：主要包括用户在网站和移动应用程序中的浏览/点击/发布。行为数据实际上具有很大的商业价值，但许多企业不知道如何应用。用户行为数据采集基本采用SDK收集用户在页面上的点击行为，也可以回传参数。SDK是几行轻量级代码，采集数据的类型取决于埋点。SDK在数据采集方面没有技术壁垒，行为数据应用的主要技术壁垒在于海量行为数据的处理和分析。1、SDK收集数据的隐私性？许多企业总是认为SDK数据采集涉及个人隐私，这主要是因为他们不了解SDK数据采集的技术原理。SDK，SoftwareDevelopmentKit，直译是软件开发包，用N行软件代码收集数据。SDK收集的任何数据都来自用户的主观行为。企业在正常业务活动中获取的个人隐私数据并不违反法律法规。企业和第三方在未经用户授权的情况下使用个人隐私数据是违法的。2、数据处理和分析有多难？用户行为数据的处理和分析具有较高的技术门槛：数据的收集和处理是一项肮脏的工作，需要在真实的数据环境中进行实际的战斗，具有较高的技术壁垒和门槛。3、就这样放弃了吗？为了减少数据采集和处理的技术障碍，帮助企业准确高效地收集数据，诸葛io总结了一系列积累了大量业务实践的成功经验，让您直接“接受”，直接跨越这一技术差距。在数据采集阶段，诸葛io全程护送您，让您从数据分析需求梳理、埋藏文档整理到最终技术实施，走稳数据分析的第一步。三、用户行为数据的商业价值为了确保用户产品使用流程平稳，从用户设计产品需要密切*用户反馈和需求，通过观察用户行为数据或直接与用户对话获得这些反馈，找出用户卡在哪里，错误，打磨最佳用户体验路径，这是用户行为数据的价值。在行为数据发挥价值之前，需要进行结构化和标签化：通常有以下三个数据维度：时间、频率和结果。1、时间行为数据的时间维度主要*行为的时间段和持续时间，其中时间段数据用于目标设备的时间范围选择、营销活动分析和营销推广计划设置。时间段还可用于风险控制和反欺诈场景，特殊群体的App使用行为在时间段内具有较高的相似性。持续*行为的过程，记录行为的开始和结束。用户的所有会话记录说明：用户肖像的全视角，包括用户访问时间段、访问时间，甚至可以准确到用户启动会话和结束会话的时间点。持续时间对分析用户行为具有重要意义。不同的时间长度代表用户的不同特征。用户和产品之间的互动状态可以根据用户的生命周期进行洞察。它在一些数据模型分析中具有很高的商业价值，可用于购买者分析、产品体验分析，甚至反欺诈分析。2、频率行为数据的频率主要集中在某些特定行为的频率和趋势上，这与用户的兴趣有很大的正相关性。在一定时间内，点击浏览次数与用户的购买需求成正比。标签化后，可用于营销，识别潜在用户。此外，通过页面点击分析，了解产品体验和用户需求，优化产品布局，销售相关产品。次数与产品交易和用户购买需求关系不大，但结合点击浏览次数等趋势数据，这些数据可以反映产品转换和用户购买行为。3、行为数据的结果主要集中在是否完成交易，以判断用户点击浏览的结果。结果数据分为交易和非交易，也可以根据业务需要收集填充值，实现进一步应用。结果数据可用于直接营销，并可添加到数据模型中作为重要维度的参考数据。场景例如：筛选长期金融产品偏好用户描述：通过条件设置，在过去30天内搜索和查看长期金融产品分类和细节页面大于或等于3用户筛选，定义为长期金融产品偏好用户，可以对潜在用户进行二次营销，如推动长期金融产品加息券等，鼓励其完成投资。4、从业务需求（业务场景）出发，寻找与其高度相关的行为数据，是构建基于场景的行为数据标签的理念之一。分析产品中业务的交易路径（交易步骤）。根据时间、频率和结果，在接近交易路径的前几步建立场景标签。基于行为数据营销，需要*营销效果和营销计划迭代优化，通过多次营销尝试找到更合适的行为标签，确定频率、时间段、结果等价值，逐步建立稳定的经营计划和经营计划，一些固定经营计划可以固化在一周的某一天，甚至一定时间，形成固定的经营计划。营销成功的关键在于不断尝试，优化场景标签中的数据维度和值，固化预期的方案，形成标准的运营方案。场景举例：1、促进第一次订单转换：以第一次订单转换场景为例，不断减少从新增到第一次投资的持续时间周期，为新用户设定条件：如果注册成功后一天未完成开户，则推送短信/移动PUSH。运营完成后，可以自动测量效果，统计运营完成后3天内实现“首次投资”的用户数量，分析绝对数量/转化率/交易金额。2、促进额外投资：引导额外资产促进用户价值水平的转移。对于新手期的活跃用户，可通过手动设置完成操作：筛选资产小于5万且近30天内无投资行为的用户，准确推送现金券，自动测量检查效果：3天内投资现金券的用户数量，自动分析绝对数量/转化率/交易量。基于用户行为数据，以用户为中心，围绕用户需求和用户感知展开所有功能体验，从而提高用户满意度，从而提高转化率。