為什么在科技金融行業(yè)，用戶行為數(shù)據(jù)的效力是金融數(shù)據(jù)的4倍

越來(lái)越多的企業(yè)已開(kāi)始挖掘用戶行為數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，利用行為數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)有效的數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)。以科技金融行業(yè)為例，某知名企業(yè)的數(shù)據(jù)表明：用戶行為數(shù)據(jù)的效力是金融數(shù)據(jù)的4倍。

一、企業(yè)的數(shù)據(jù)來(lái)源

企業(yè)收集、存儲(chǔ)、分析數(shù)據(jù)，其目的就是為了解決業(yè)務(wù)需求，優(yōu)化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)流程，提高其經(jīng)營(yíng)效率并降低成本。企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、深度分析和可視化展現(xiàn)，充分發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中的問(wèn)題，進(jìn)而制定更科學(xué)合理的運(yùn)營(yíng)策略，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。

企業(yè)有三類數(shù)據(jù)：

企業(yè)內(nèi)部的交易數(shù)據(jù)企業(yè)同用戶之間的交互數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)，或稱為外部數(shù)據(jù)

過(guò)去，企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)大多是建立在交易數(shù)據(jù)之上的，利用用戶屬性、銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、內(nèi)部流程等數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)，開(kāi)展商業(yè)應(yīng)用。隨著“用戶時(shí)代”的到來(lái)，擁有數(shù)據(jù)的規(guī)模、靈活性，以及收集、運(yùn)用數(shù)據(jù)的能力，將決定企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

通過(guò)挖掘收集的業(yè)務(wù)信息，企業(yè)可以預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求，進(jìn)行智能化決策分析，從而制定更加有效的戰(zhàn)略，此外，以用戶數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為核心優(yōu)化運(yùn)營(yíng)，通過(guò)用戶畫(huà)像、市場(chǎng)和渠道分析、銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的分析提升產(chǎn)品性能、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)效率、進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。

二、行為數(shù)據(jù)的采集和分析

用戶行為數(shù)據(jù)：主要包含用戶在網(wǎng)站和移動(dòng)App中的瀏覽/點(diǎn)擊/發(fā)帖等行為，行為數(shù)據(jù)其實(shí)有很大的商業(yè)價(jià)值，只是很多企業(yè)不知懂如何進(jìn)行應(yīng)用。用戶行為數(shù)據(jù)采集基本上采用SDK方式，采集用戶在頁(yè)面的點(diǎn)擊行為，同時(shí)也可進(jìn)行參數(shù)回傳。SDK就是幾行輕量級(jí)代碼，采集數(shù)據(jù)的類型取決于埋點(diǎn)。SDK在數(shù)據(jù)采集上沒(méi)有技術(shù)壁壘，行為數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要技術(shù)壁壘在于海量行為數(shù)據(jù)的處理和分析。

1、SDK采集數(shù)據(jù)的私密性？

很多企業(yè)總認(rèn)為SDK采集數(shù)據(jù)會(huì)涉及個(gè)人隱私，這主要還是不了解SDK數(shù)據(jù)采集的技術(shù)原理。

SDK，Software Development Kit，直譯過(guò)來(lái)就是軟件開(kāi)發(fā)包，用N行軟件代碼采集數(shù)據(jù)。SDK采集的任何數(shù)據(jù)都來(lái)自用戶的主觀行為，企業(yè)在正常商業(yè)活動(dòng)中獲取的個(gè)人隱私數(shù)據(jù)并不違反法規(guī)，在沒(méi)有得到用戶授權(quán)的情況下，個(gè)人隱私數(shù)據(jù)被企業(yè)和第三方使用才是違法行為。

2、數(shù)據(jù)處理與分析，有多難？

用戶行為數(shù)據(jù)的處理和分析具有較高的技術(shù)門(mén)檻：

SDK會(huì)采集到大量的“臟數(shù)據(jù)”，包含一些空白區(qū)域和特殊符號(hào)，甚至根本沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)類型，這些臟數(shù)據(jù)的處理和分析具有較大的技術(shù)挑戰(zhàn)，特別是數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和處理。通常技術(shù)人員只有經(jīng)歷了海量數(shù)據(jù)采集和處理，填平了大量“技術(shù)坑”之后，才能形成成熟的技術(shù)架構(gòu)。

數(shù)據(jù)的采集和處理是個(gè)臟活累活，需要在真實(shí)數(shù)據(jù)環(huán)境進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)，具有較高的技術(shù)壁壘和門(mén)檻。

3、難道，就這樣放棄了嗎？

為了降低數(shù)據(jù)采集和處理的技術(shù)壁壘，幫助企業(yè)準(zhǔn)確且高效的采集數(shù)據(jù)，諸葛io在積累的大量業(yè)務(wù)實(shí)踐中總結(jié)出一系列成功經(jīng)驗(yàn)，供您直接“拿來(lái)主義”，直接跨過(guò)這條技術(shù)鴻溝。在數(shù)據(jù)采集階段，諸葛io全程為您保駕護(hù)航，從數(shù)據(jù)分析需求梳理，埋點(diǎn)文檔整理，到最終的技術(shù)執(zhí)行，手把手讓您走穩(wěn)數(shù)據(jù)分析的第一步。

三、用戶行為數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值

為了保證用戶的產(chǎn)品使用流程流暢平滑，從用戶出發(fā)進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)就需要密切關(guān)注用戶的反饋和需求，通過(guò)觀察用戶行為數(shù)據(jù)或者直接與用戶對(duì)話來(lái)得到這些反饋，找到用戶在哪里卡住了、出錯(cuò)了，如此才能打磨出最佳的用戶體驗(yàn)路徑，這就是用戶行為數(shù)據(jù)的價(jià)值所在。在行為數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值之前，需要進(jìn)行結(jié)構(gòu)化和標(biāo)簽化：

結(jié)構(gòu)化，指將行為數(shù)據(jù)的展現(xiàn)形式從非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并進(jìn)行歸類和統(tǒng)計(jì)；標(biāo)簽化，指根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景將行為數(shù)據(jù)打上業(yè)務(wù)標(biāo)簽，圍繞設(shè)備并與業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度結(jié)合。

為行為數(shù)據(jù)打標(biāo)簽，通常有以下3個(gè)數(shù)據(jù)維度：時(shí)間、頻次、結(jié)果。

1、時(shí)間

行為數(shù)據(jù)時(shí)間維度主要關(guān)注行為發(fā)生的時(shí)間段和持續(xù)時(shí)間，其中時(shí)間段數(shù)據(jù)用于目標(biāo)設(shè)備時(shí)間范圍選擇，用于營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)分析和營(yíng)銷(xiāo)推廣計(jì)劃設(shè)定。時(shí)間段也可以用于風(fēng)控和反欺詐的場(chǎng)景，特殊群體的App使用行為在時(shí)間段具有較高的相似性。持續(xù)時(shí)間關(guān)注行為發(fā)生的過(guò)程，記錄了行為起始和結(jié)束時(shí)間。

某一用戶的全部會(huì)話記錄

說(shuō)明：全視角的用戶畫(huà)像，包括用戶訪問(wèn)時(shí)間段，訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)，甚至可以精確到用戶發(fā)起會(huì)話、結(jié)束會(huì)話的時(shí)間點(diǎn)。

持續(xù)時(shí)間對(duì)于分析用戶行為具有重要意義，不同時(shí)間長(zhǎng)短代表用戶不同特征，根據(jù)用戶所處的生命周期，可洞察到用戶與產(chǎn)品的交互狀態(tài)。在一些數(shù)據(jù)模型分析中具有較高的商業(yè)價(jià)值，既可以用于購(gòu)買(mǎi)人群分析、產(chǎn)品體驗(yàn)分析，甚至用于反欺詐分析。

2、頻次

行為數(shù)據(jù)的頻次主要關(guān)注某些特定行為發(fā)生的次數(shù)和趨勢(shì)，其中次數(shù)同用戶的興趣具有較大的正相關(guān)度，在一定時(shí)間段內(nèi)，點(diǎn)擊瀏覽次數(shù)同用戶購(gòu)買(mǎi)需求成正比。次數(shù)經(jīng)過(guò)標(biāo)簽化之后可以用于營(yíng)銷(xiāo)，識(shí)別潛在用戶。

此外，通過(guò)頁(yè)面的點(diǎn)擊分析，了解產(chǎn)品體驗(yàn)和用戶需求，從而優(yōu)化產(chǎn)品布局，進(jìn)行關(guān)聯(lián)產(chǎn)品的銷(xiāo)售。次數(shù)同產(chǎn)品成交和用戶購(gòu)買(mǎi)需求是弱相關(guān)關(guān)系，但是結(jié)合點(diǎn)擊瀏覽次數(shù)等趨勢(shì)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)即可反應(yīng)出產(chǎn)品轉(zhuǎn)化和用戶購(gòu)買(mǎi)行為。

例如：用戶在某段時(shí)間內(nèi)突然頻繁登錄汽車(chē)類產(chǎn)品，從趨勢(shì)分析上可以預(yù)測(cè)用戶的購(gòu)買(mǎi)需求，在某些場(chǎng)景下，趨勢(shì)數(shù)據(jù)比頻次數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值更高，可以直接預(yù)測(cè)客戶的購(gòu)買(mǎi)需求。

3、結(jié)果

行為數(shù)據(jù)的結(jié)果主要關(guān)注是否完成交易，用于判斷用戶點(diǎn)擊瀏覽的結(jié)果。結(jié)果數(shù)據(jù)分為成交和不成交，基于業(yè)務(wù)需要也可采集填充的數(shù)值實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的應(yīng)用。

成交數(shù)據(jù)，可用于產(chǎn)品體驗(yàn)分析，用戶體驗(yàn)分析，渠道ROI分析；不成交數(shù)據(jù)，可用于二次營(yíng)銷(xiāo)，對(duì)潛在用戶進(jìn)行再次營(yíng)銷(xiāo)，結(jié)合時(shí)間段、持續(xù)時(shí)間、頻次數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，篩選出目標(biāo)客群。此外，結(jié)合成交數(shù)據(jù)和時(shí)間數(shù)據(jù)，在鎖定產(chǎn)品問(wèn)題后，更精準(zhǔn)的優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)，分析轉(zhuǎn)化漏斗。

結(jié)果數(shù)據(jù)可用于直接營(yíng)銷(xiāo)，可加入到數(shù)據(jù)模型中，作為一個(gè)重要維度的參考數(shù)據(jù)。

場(chǎng)景舉例：

篩選出有長(zhǎng)期理財(cái)產(chǎn)品偏好的用戶

說(shuō)明：通過(guò)條件設(shè)置，在最近30天內(nèi)搜索并查看長(zhǎng)期理財(cái)產(chǎn)品分類及詳情頁(yè)大于等于3次的用戶篩選出來(lái)，定義為有長(zhǎng)期理財(cái)產(chǎn)品偏好的用戶，可以針對(duì)這一客群進(jìn)行潛在用戶的二次營(yíng)銷(xiāo)，比如為其推送長(zhǎng)期理財(cái)產(chǎn)品的加息券等，鼓勵(lì)其完成投資。

四、行為數(shù)據(jù)的場(chǎng)景化應(yīng)用

從業(yè)務(wù)需求（業(yè)務(wù)場(chǎng)景）出發(fā)，尋找同其高度相關(guān)的行為數(shù)據(jù)，是建立場(chǎng)景化行為數(shù)據(jù)標(biāo)簽的思路之一，分析某個(gè)業(yè)務(wù)在產(chǎn)品中的交易路徑（交易步驟）。在接近交易路徑的前幾步，根據(jù)時(shí)間、頻次和結(jié)果來(lái)建立其場(chǎng)景化標(biāo)簽。

基于行為數(shù)據(jù)的營(yíng)銷(xiāo)，需要將重點(diǎn)放在營(yíng)銷(xiāo)效果的衡量和營(yíng)銷(xiāo)方案迭代優(yōu)化上，通過(guò)多次營(yíng)銷(xiāo)嘗試找到一個(gè)比較合適的行為標(biāo)簽建立方式，確定頻次、時(shí)間段、結(jié)果等選值，并逐步建立起一個(gè)穩(wěn)定的運(yùn)營(yíng)方案和運(yùn)營(yíng)計(jì)劃，其中一些固定運(yùn)營(yíng)方案可以固化在一周的某一天，甚至某個(gè)時(shí)段，形成固定的運(yùn)營(yíng)計(jì)劃。

營(yíng)銷(xiāo)成功的關(guān)鍵在于不斷的嘗試，優(yōu)化場(chǎng)景化標(biāo)簽中的各個(gè)數(shù)據(jù)維度和數(shù)值，同時(shí)在效果達(dá)到預(yù)期的方案固化，形成標(biāo)準(zhǔn)的運(yùn)營(yíng)方案。

場(chǎng)景舉例：

1、促進(jìn)首單轉(zhuǎn)化：不斷減少?gòu)男略龅绞淄兜臅r(shí)長(zhǎng)周期

以首單轉(zhuǎn)化場(chǎng)景為例，給新增用戶設(shè)定一個(gè)條件：如果注冊(cè)成功后一天未完成開(kāi)戶行為，即推送一條短信/移動(dòng)端PUSH。在完成運(yùn)營(yíng)動(dòng)作后，可自動(dòng)衡量效果，統(tǒng)計(jì)出在執(zhí)行運(yùn)營(yíng)動(dòng)作后3天內(nèi)實(shí)現(xiàn)“首單投資”的用戶數(shù)，分析絕對(duì)數(shù)量/轉(zhuǎn)化率/交易額。

2、促進(jìn)追加投資：引導(dǎo)追加資產(chǎn)促進(jìn)用戶價(jià)值層級(jí)遷越

對(duì)于新手期的活躍用戶，可通過(guò)手動(dòng)設(shè)置完成運(yùn)營(yíng)：篩選出資產(chǎn)小于5萬(wàn)且最近30天內(nèi)沒(méi)有投資行為的用戶，為其精準(zhǔn)推送現(xiàn)金券，通過(guò)自動(dòng)衡量查看效果：3天內(nèi)實(shí)現(xiàn)使用現(xiàn)金券投資的用戶數(shù)，自動(dòng)分析絕對(duì)數(shù)量/轉(zhuǎn)化率/交易額。

基于用戶行為數(shù)據(jù)，以用戶為中心，所有的功能體驗(yàn)都圍繞用戶需求、用戶感知而展開(kāi)，才能很好地提升用戶滿意度，那么轉(zhuǎn)化率的提升也就顯得水到渠成。

Growth Hacker
介于技術(shù)和市場(chǎng)之間的新型團(tuán)隊(duì)角色；
懂?dāng)?shù)據(jù)，懂人性，懂方法，懂執(zhí)行…