用户行为数据分析的四种方法

1.明确用户的生命周期

如果花点心思,你就会从你的用户行为数据中发现:有明显的迹象显示用户目前处于什么样的阶段。这需要你观察发现,分析决策并且去行动。其中一个方法是使用用户的生命周期法,定义用户处于一个什么样的生命阶段,在这个阶段中去分析。

首先,针对你的产品业务,整理出用户的生命周期分成哪几个阶段,可以根据你的需要划分得足够细致。比如可以分成:

  • 早期刚进入的阶段
  • 被吸引的阶段
  • 处于流失风险的阶段
  • 流失了的阶段。

然后,你需要定义清楚每个阶段用户是什么样的。

例如:对于电商类应用,早期刚进入的阶段,可以定义为一个用户在他首次购买后15天内的阶段。一个被吸引的用户阶段,可以定义为该用户有至少三次购买或者在一周内访问你的应用超过了10次。另外要确保你对用户生命周期的分类是一个闭环状态,在特定的时间,每个用户都只处于一个阶段,这是用户生命周期得以实行的必要条件。

2.依靠你的数据

在定义了不同的用户生命周期阶段之后,你要有可以用来建立用户分类的行为数据。对比一个处在被吸引阶段的用户和一个处于流失风险的用户之间本质上有哪些区别,据此来建立数据模型。搞清楚这些,对用户生命周期每个阶段的建模至关重要。

通过数据识别出哪些用户对你的产品满意,分析他们的行为数据,这些分析结果对于策划营销活动,做精细化运营有着方向性的指导意义。严格的定义加上可以衡量的行为,就可以给用户打标签并分类进行画像,并且能够知道那些处于流失风险的客户需要你做出什么样的决策来进行挽回。

3.确定用户的终生价值

怎么区分一个好的用户和一个坏的用户?那些让你赚到最多钱的用户与那些实际上花掉你钱和资源的用户,哪个是好的哪个是坏的?要分清这些,首先要确立一个平均的用户终生价值,再结合维护不同用户的成本,并将成本整合到他的用户价值中去。

举个例子:有一些用户,他们重度消费了你们的免费支持服务,有些用户令你花费时间去处理很多但很没有必要的数据。把成本考虑进去能帮助你提高划分结果的准确性,并且能够保证哪些是你所关注的、想要留住的目标用户。你也可以增加一些生命周期的阶段来匹配那些利润相对较低的用户,并针对这一人群策划一些营销方案,精准化运营。考虑到他们的终生价值,你也可以直接把他们从你策划的某次活动中去除。

4.全局考虑

有些你认为很好的运营方案很可能会造成用户的流失。那么如何防止这样的事情发生?这就需要避免只依赖于活动的指标来衡量活动的成功与否,而应该全方位综合来考虑。试想这样一种场景:你策划了一次活动并通过消息推送通知了全部用户,立马发现了转化率的大幅度提高,购买增长,于是你觉得这次活动运营很成功,并且准备继续推行这个方法。但事实上,这次活动反而导致部分用户取消了消息推送功能,甚至卸载了app。这正是在你采取这项推广活动时发生的,你没有考虑用户的全局信息,没有对他们区别对待,不明确他们和你的品牌的关系,这是冒着牺牲未来的风险换来的蝇头小利。

这时就需要对用户进行精细化运营,应该将用户的整个生命时期考虑进来,衡量并跟踪用户在每个时期的情况,而不是只关注活动实行后的立刻的变化。你可以这么做,把用户分成两部分,一部分用户不对他们做任何推送,而对另一部分用户实行活动推送,定期地比较这两组用户的价值。对于关注长期的用户留存和用户参与度有很大的帮助。

我们正在一步步地进入到数据驱动决策的运营时代,以后将会很少见到类似赢回流失用户这样的的策略,更多的是提高用户留存率以及活跃度,策划如何驱动用户真正价值的推广活动。运用户生命周期的框架并不是新提出来的,但做到这些的前提是我们能够准确收集到用户的行为数据,只有这样才能将它成熟地运用起来。如果在你的运营工作中做到以上几点,你将会更了解你的用户,知道哪些用户值得你投入,将你的资源发挥最大的价值。

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