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1，如何分析客戶
在現(xiàn)今數(shù)據(jù)的發(fā)掘和運用越來越受重視的信息時代，很多企業(yè)在選擇客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的時候會比較關(guān)注其數(shù)據(jù)分析的功能是否強大，強大的數(shù)據(jù)整理和分析能力對于企業(yè)的不管是長期計劃的調(diào)整決策還是短期的營銷活動計劃都有重要的參考作用。因此，對于CRM系統(tǒng)來說，這一方面的能力必須要體現(xiàn)出應有的作用。不管是市場營銷人員，還是銷售人員，都可以借助客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)分析結(jié)果來調(diào)整自己的工作。比如市場營銷人員可以更加準確的定位自己的目標客戶人群，從而制定相應的營銷計劃；銷售人員可以知道自己的客戶更加關(guān)注什么樣的需求，喜歡什么樣的服務，從而提供更加有針對性的服務，提高客戶的滿意度。那么，如此重要的數(shù)據(jù)分析，在CRM系統(tǒng)中是怎樣進行的呢？為了滿足企業(yè)對數(shù)據(jù)分析的需求，Rushcrm系統(tǒng)提供了全面的數(shù)據(jù)分析解決方案。它可以為系統(tǒng)中的客戶、潛在客戶、銷售機會、產(chǎn)品等各個模塊都集成了相應的數(shù)據(jù)報表生成功能，幫助用戶快速的觀察數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，進行數(shù)據(jù)分析。當客戶想要更加深入的分析數(shù)據(jù)的時候，可以在每個模塊生成報表的時候，選擇任意的字段，篩選出需要的目標數(shù)據(jù)，幫助用戶從多方面，多維度的觀察數(shù)據(jù)。Rushcrm系統(tǒng)提供了21個標準報表，并且支持企業(yè)全方位的跨模塊生成自定義報表，為企業(yè)對數(shù)據(jù)進行高級的多面處理，并深入發(fā)掘客戶價值提供強有力的支撐。除了數(shù)據(jù)報表之外，Rushcrm系統(tǒng)還提供了統(tǒng)計圖表功能，通過柱狀圖或則圓餅圖，按照不同的條件統(tǒng)計對應的目標數(shù)據(jù)，能讓用戶及時的從多角度了解系統(tǒng)中各項數(shù)據(jù)有清晰的認識，讓用戶對客戶的信息了然于胸。企業(yè)借助客戶關(guān)系管理系統(tǒng)對客戶數(shù)據(jù)進行收集、統(tǒng)計和科學的分析，往往可以發(fā)現(xiàn)意想不到的問題甚至商機，這也是為什么大部分企業(yè)都期望他們是用是CRM系統(tǒng)具有強大的數(shù)據(jù)分析功能的原因之一。2，如何進行有效的用戶調(diào)研
根據(jù)產(chǎn)品的生命周期，有針對性地開展相應的市場調(diào)研。如產(chǎn)品開發(fā)階段可以做市場細分，行業(yè)研究，品牌定位；產(chǎn)品上市前可做一些概念測試，產(chǎn)品測試，價格測試；產(chǎn)品上市中可以做消費者研究，品牌研究，渠道研究等等。具體要看你的需要。把握用戶需求，才能做出用戶真正喜歡的網(wǎng)站。如果不考慮用戶需求，網(wǎng)站的頁面設計得再漂亮，功能再強大，也只能作為擺設，無法吸引到用戶，更談不上將網(wǎng)站用戶變?yōu)槟愕目蛻簟！ ?、用戶類型劃分 對用戶需求的分析，首先要考慮的，就是用戶類型。 網(wǎng)站是面對國外客戶，還是國內(nèi)客戶？ 網(wǎng)站是面對經(jīng)銷商，還是面對終端客戶？ 網(wǎng)站是面對家庭購買者，還是面對個人消費者？ 網(wǎng)站是服務老客戶為主，還是吸引新客戶？ …… 面對不同的用戶類型，網(wǎng)站需要滿足的用戶需求也不同。 2、用戶需求分析 確定好用戶類型之后，接下來就是研究用戶所關(guān)注的內(nèi)容了。怎樣確定用戶關(guān)注哪些內(nèi)容呢，除了向企業(yè)的銷售人員調(diào)研，也可以做一個簡單的“角色互換”思考，如果你是用戶，那么你會從哪些方面來考察企業(yè)呢？如果你是用戶，你會希望看到怎樣的網(wǎng)站？ 1）用戶的明確需求 如產(chǎn)品的展示、公司的介紹、服務介紹等等，這些是屬于用戶最基礎的需求，一般的企業(yè)網(wǎng)站都會有，但是不同網(wǎng)站之間的差別在于細節(jié)，比如產(chǎn)品應如何展示才更美觀？公司介紹要怎樣寫才能突出企業(yè)優(yōu)勢呢？只有將細節(jié)做好，才能打動用戶。 2）用戶的潛在需求 除了滿足用戶的基礎需求，網(wǎng)站策劃者還要深入挖掘用戶的潛在需求。比如，一種復雜的技術(shù)型產(chǎn)品，用戶很可能需要及時的“技術(shù)咨詢”以幫助了解；而一款家庭清潔的日化產(chǎn)品，如果網(wǎng)站有“家庭清潔常識”的介紹，相信會比單純的產(chǎn)品介紹更吸引用戶?！ 摹?網(wǎng)絡調(diào)研 ”到“ 網(wǎng)站診斷”，再到“用戶需求分析”，網(wǎng)站策劃者完成了網(wǎng)站規(guī)劃前必要的準備工作，而接下來，才真正到了考驗網(wǎng)站策劃者功力時候了3，大數(shù)據(jù)之如何進行用戶行為分析
而消費者們作為這場游戲中的弱者，不斷地被這些真假價格戰(zhàn)挑逗著和引導著。然而，在當今的商場上，還有另外一類企業(yè)不是通過簡單粗暴的價格戰(zhàn)，而是通過對數(shù)據(jù)的充分使用和挖掘而在商戰(zhàn)中獲勝的。 最典型的當屬全球電子商務的創(chuàng)始者亞馬遜(Amazon.com)了，從 1995 年首創(chuàng)網(wǎng)上售書開始，亞馬遜以迅雷不及掩耳之勢，徹底顛覆了從圖書行業(yè)開始的很多行業(yè)的市場規(guī)則及競爭關(guān)系，10 年之內(nèi)把很多像 Borders 以及 Barnes and Noble 這樣的百年老店被逼到破產(chǎn)或瀕臨破產(chǎn)。亞馬遜在利潤并不豐厚的圖書行業(yè)競爭中取勝的根本原因在于對數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略性認識和使用，在大家還都不太明白什么是電子商務時，亞馬遜已經(jīng)通過傳統(tǒng)門店無法比擬的互聯(lián)網(wǎng)手段，空前地獲取了極其豐富的用戶行為信息，并且進行深度分析與挖掘。 何為“用戶行為信息”(User Behavior Information)呢?簡單地說，就是用戶在網(wǎng)站上發(fā)生的所有行為，如搜索、瀏覽、打分、點評、加入購物筐、取出購物筐、加入期待列表(Wish List)、購買、使用減價券和退貨等;甚至包括在第三方網(wǎng)站上的相關(guān)行為，如比價、看相關(guān)評測、參與討論、社交媒體上的交流、與好友互動等。 和門店通常能收集到的購買、退貨、折扣、返券等和最終交易相關(guān)的信息相比，電子商務的突出特點就是可以收集到大量客戶在購買前的行為信息，而不是像門店收集到的是交易信息。 在電商領域中，用戶行為信息量之大令人難以想象，據(jù)專注于電商行業(yè)用戶行為分析的公司的不完全統(tǒng)計，一個用戶在選擇一個產(chǎn)品之前，平均要瀏覽 5 個網(wǎng)站、36 個頁面，在社會化媒體和搜索引擎上的交互行為也多達數(shù)十次。如果把所有可以采集的數(shù)據(jù)整合并進行衍生，一個用戶的購買可能會受數(shù)千個行為維度的影響。對于一個一天 PU 近百萬的中型電商上，這代表著一天近 1TB 的活躍數(shù)據(jù)。而放到整個中國電商的角度來看，更意味著每天高達數(shù)千 TB 的活躍數(shù)據(jù)。 正是這些購買前的行為信息，可以深度地反映出潛在客戶的購買心理和購買意向。例如，客戶 A 連續(xù)瀏覽了 5 款電視機，其中 4 款來自國內(nèi)品牌 S，1 款來自國外品牌 T;4 款為 LED 技術(shù)，1 款為 LCD 技術(shù);5 款的價格分別為 4599 元、5199 元、5499 元、5999 元、7999 元;這些行為某種程度上反映了客戶 A 對品牌認可度及傾向性，如偏向國產(chǎn)品牌、中等價位的 LED 電視。而客戶 B 連續(xù)瀏覽了 6 款電視機，其中 2 款是國外品牌 T，2 款是另一國外品牌 V，2 款是國產(chǎn)品牌 S;4 款為 LED 技術(shù)，2 款為 LCD 技術(shù);6 款的價格分別為 5999 元、7999 元、8300 元、9200 元、9999 元、11050 元;類似地，這些行為某種程度上反映了客戶 B 對品牌認可度及傾向性，如偏向進口品牌、高價位的 LED 電視等。 亞馬遜通過對這些行為信息的分析和理解，制定對客戶的貼心服務及個性化推薦。例如：當客戶瀏覽了多款電視機而沒有做購買的行為時，在一定的周期內(nèi)，把適合客戶的品牌、價位和類型的另一款電視機促銷的信息通過電子郵件主動發(fā)送給客戶;再例如，當客戶再一次回到網(wǎng)站，對電冰箱進行瀏覽行為時，可以在網(wǎng)頁上給客戶 A 推薦國產(chǎn)中等價位的冰箱，而對客戶 B 推薦進口高檔價位的商品。 這樣的個性化推薦服務往往會起到非常好的效果，不僅可以提高客戶購買的意愿，縮短購買的路徑和時間，通常還可以在比較恰當?shù)臅r機捕獲客戶的最佳購買沖動，也降低了傳統(tǒng)的營銷方式對客戶的無端騷擾，還能提高用戶體驗，是一個一舉多得的好手段。 縱觀國內(nèi)外成功的電商企業(yè)，對用戶行為信息的分析和使用，無不在這個兵家必爭之地做大量投入。他們對數(shù)據(jù)戰(zhàn)略性的高度認識和使用，非常值得國內(nèi)的電商學習和借鑒。數(shù)據(jù)本身是客觀的，但被解讀出來的數(shù)據(jù)一定是主觀的。那么我們要如何使用這些數(shù)據(jù)為我所用呢? 1、通過各項數(shù)據(jù)展示網(wǎng)站運營情況，調(diào)整網(wǎng)站的運營策略; 2、通過用戶操作的習慣，進行分析優(yōu)化產(chǎn)品功能。(讓用戶用的更舒心即用戶體驗); 3、通過關(guān)聯(lián)分析，拓展產(chǎn)品，挖掘產(chǎn)品價值(最大化的釋放用戶欲望或需求)即運營推廣、用戶體驗、個性化挖掘。4，如何做用戶行為路徑分析
行為路徑分析就是分析用戶在產(chǎn)品使用過程中的訪問路徑。運用dm hub通過對行為路徑的數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)用戶最常用的功能和使用路徑，并從頁面的多維度分析，追蹤用戶轉(zhuǎn)化路徑，提升產(chǎn)品用戶體驗。通過分析用戶的這些行為軌跡數(shù)據(jù)，來驗證訪問路徑是否和預期指標的一致，如有偏差就是產(chǎn)品可能存在的問題，需要及時對產(chǎn)品進行優(yōu)化，找到縮短路徑的空間。提前預判，使用流量地圖，分析產(chǎn)品真實用戶體驗和訪問路徑，比如社群鴨，最后就是對比差距。用戶行為分析是網(wǎng)站分析最為關(guān)鍵的要素，也是決定網(wǎng)站運營分析最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，用戶分析分析能幫你判斷出你的客戶群是否精準，你的廣告費是否花到位，通過用戶行為分析，實現(xiàn)精準營銷。什么是用戶行為分析用戶行為分析，是指在獲得網(wǎng)站訪問量基本數(shù)據(jù)的情況下，對有關(guān)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、分析，從中發(fā)現(xiàn)用戶訪問網(wǎng)站的規(guī)律，并將這些規(guī)律與網(wǎng)絡營銷策略等相結(jié)合，從而發(fā)現(xiàn)目前網(wǎng)絡營銷活動中可能存在的問題，并為進一步修正或重新制定網(wǎng)絡營銷策略提供依據(jù)。這是狹義的只指網(wǎng)絡上的用戶行為分析。重點分析的數(shù)據(jù)用戶的來源地區(qū)、來路域名和頁面；用戶在網(wǎng)站的停留時間、跳出率、回訪者、新訪問者、回訪次數(shù)、回訪相隔天數(shù)；注冊用戶和非注冊用戶，分析兩者之間的瀏覽習慣；用戶所使用的搜索引擎、關(guān)鍵詞、關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞和站內(nèi)關(guān)鍵字；用戶選擇什么樣的入口形式（廣告或者網(wǎng)站入口鏈接）更為有效；用戶訪問網(wǎng)站流程，用來分析頁面結(jié)構(gòu)設計是否合理；用戶在頁面上的網(wǎng)頁熱點圖分布數(shù)據(jù)和網(wǎng)頁覆蓋圖數(shù)據(jù)；用戶在不同時段的訪問量情況等：用戶對于網(wǎng)站的字體顏色的喜好程度。訪客流量分析用戶群：用戶者主要所在區(qū)域，24小時之內(nèi)有多少回訪。訪問者：訪問主要來源哪個區(qū)域，如國家、省份、城市。訪問量：分析網(wǎng)站月訪問，日訪問，時訪問，來確定網(wǎng)站的高峰是在是何月何日何時。瀏覽量：訪客在一定時間內(nèi)所瀏覽內(nèi)容，日最大瀏覽量多少，日最小瀏覽量多少。流量來源：分析網(wǎng)站是從哪方便來的流量。流量頁面：哪些頁面主要引來的流量。訪問者分析：在24小時的回訪次數(shù)，訪客瀏覽多少頁面，在網(wǎng)站中逗留多長時間。訪客訪問分析：用戶電腦所采用的系統(tǒng)語言，所使用的瀏覽器，屏幕尺寸，屏幕顏色位數(shù)。搜索引擎：搜索引擎是提供信息查詢的工具，通過分析網(wǎng)站來源關(guān)鍵詞，來確定搜索引擎 用戶主要關(guān)注網(wǎng)站哪些方面。廣告效果分析廣告效果、性價比分析、成本分析、轉(zhuǎn)化率等 惡意點擊分析損耗分析、防御策略等等用戶行為分析的維度行為分析數(shù)據(jù)的記錄與整理電子商務網(wǎng)站到手不是立刻開展優(yōu)化，而是記錄之前的數(shù)據(jù)情況，記錄之后要進行一系列維度的數(shù)據(jù)整合。可以說，數(shù)據(jù)分析和整理做好對以后的優(yōu)化有很大的幫助。我一直很強調(diào)基礎，我們做網(wǎng)站優(yōu)化要善于記錄日志，操作日志，異常日志都要有據(jù)可循。也許你會覺得一時很麻煩，但是會免去你以后的很多失誤。舉個例子：除了基本的收錄、外鏈、錨文本、UV、關(guān)鍵詞排名等，你至少還要注意，訪客地區(qū)分布情況，頻道流量情況，頁面點擊行為等，而且要把搜索流量與廣告流量區(qū)分開。 對于基礎的數(shù)據(jù)還要記錄主要競爭對手的。關(guān)鍵詞分析一個電子商務網(wǎng)站需要擁有大量的產(chǎn)品和目錄，同時海量的頁面信息。這些頁面是否能帶來搜索引擎流量取決于網(wǎng)站自身構(gòu)架的良好性，頁面體驗與SEO優(yōu)化做的到位程度有關(guān)。SEO優(yōu)化怎么樣，從網(wǎng)站的關(guān)鍵詞策略能大概分析的出，包括很多長尾布局，頻道關(guān)鍵詞以及首頁title的書寫。良好的關(guān)鍵詞策略是獲得大量長尾關(guān)鍵詞流量的利器! 所以前期對關(guān)鍵詞進行有效的整理，例如對首頁核心關(guān)鍵詞，頻道關(guān)鍵詞和重點的一些關(guān)鍵詞排名進行檢測和記錄，必要時要針對專題或者單頁面進行特別的seo優(yōu)化處理。數(shù)據(jù)分析對于基礎的數(shù)據(jù)進行記錄是第一步要做的，但那是熱身。需要對具體的數(shù)據(jù)進行更加細致的分解，看到一個網(wǎng)站日PV 10W，日IP 5W并不能證明太多，我們需要分析更多的維度，例如，著陸頁面的跳出率情況，直接流量與總流量對比，端到端的ROI等等。 推廣流量與自然流量要做好區(qū)分，基本上我們所談及與seo有關(guān)的流量是自然流量部分，推廣流量中有直接流量，自然流量中也含有直接流量，這勢必造成數(shù)據(jù)上的誤導與混淆;所以要安裝監(jiān)控代碼識別出來，必要的時候要使用第三方的數(shù)據(jù)分析工具（如GA.99click旗下的siteflow）。網(wǎng)站易用性分析你要了解網(wǎng)站如何呈現(xiàn)給用戶的，因為一切seo都是站在用戶角度，而不是你的角度，所以網(wǎng)站體驗非常重要。尤其對于一個電子商務網(wǎng)站來說，用戶體驗就是重中之重了。作為電商網(wǎng)站的運營或者seo來說，易用性體現(xiàn)在網(wǎng)站具有清晰的導航系統(tǒng)，方便的搜索系統(tǒng)與醒目的引導系統(tǒng)。三大系統(tǒng)結(jié)合起來，會使用戶有“流連忘返”的感覺。用戶分析的主要目的把握網(wǎng)站整體布局顏色等。分析用戶行為數(shù)據(jù)進行網(wǎng)站調(diào)整。掌握大多數(shù)網(wǎng)站用戶心理。網(wǎng)站用戶行為策劃。思維活躍，隨時根據(jù)用戶與改變。通過對用戶行為監(jiān)測獲得的數(shù)據(jù)進行分析，可以讓企業(yè)更加詳細、清楚地了解用戶的行為習慣，從而找出網(wǎng)站、推廣渠道等企業(yè)營銷環(huán)境存在的問題，有助于企業(yè)發(fā)掘高轉(zhuǎn)化率頁面，讓企業(yè)的營銷更加精準、有效，提高業(yè)務轉(zhuǎn)化率，從而提升企業(yè)的廣告收益，實現(xiàn)銷量的提升。問題比較泛，只能粗略回答了 :) 一、精細化運營的目標 比如說你的產(chǎn)品只是個工具，那恐怕談不上過多的精細化運營，一般做好常規(guī)的用戶行為分析、再配合用戶定性研究，用于指導產(chǎn)品的設計即可;如果是內(nèi)容型產(chǎn)品，或者功能和內(nèi)容兼具的產(chǎn)品，那確實需要考慮。 2.設計統(tǒng)計框架 假設用戶在你的app上會頻繁進行交互和使用功能，同時還會瀏覽或者產(chǎn)生內(nèi)容，那么需要在產(chǎn)品設計的同時，把你的統(tǒng)計框架設計好。 二、簡要的操作流程 1.數(shù)據(jù)采集首先列出你需要的數(shù)據(jù)項，接著評估哪部分是需要APP上報的，哪部分是后臺可以統(tǒng)計的，然后分別在前后臺加上。一般來講，APP上報采集的數(shù)據(jù)，在發(fā)布前一定要經(jīng)過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本發(fā)布出去而數(shù)據(jù)采集出了問題，不僅之前的功夫都白做了，還會帶來一大堆臟數(shù)據(jù)，同時還有可能降低客戶端的運行效率，得不償失。 2.數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)采集完之后，需要將各種原始數(shù)據(jù)加工成為產(chǎn)品經(jīng)理需要的直觀的可看數(shù)據(jù)，這里需要做一些基本的數(shù)據(jù)邏輯關(guān)聯(lián)和展示，就不贅述了。 3.數(shù)據(jù)分析按照一開始設計的統(tǒng)計框架，你可以很清楚的看到自己需要的數(shù)據(jù)了。 當然以上只是基礎得不能再基礎的分析，再深入一點的，例如你拿到這些數(shù)據(jù)，可以分析使用A功能的用戶同時還喜歡B功能，二者關(guān)聯(lián)性較強，是否可以在前端設計時更多的考慮整合，或者界面上的調(diào)整;比如分析點擊流，大部分用戶訪問或使用APP的路徑是怎么樣的，是不是把核心功能藏得太深了?再比如可以分析不同用戶屬性，比如男性用戶和女性用戶，他們在用戶行為上是否有明顯差異?等等。 不同產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析方式和模型差距非常大，沒法一下子就說清楚。所以以上更多的是舉例。 三、一些需要注意的原則 1.數(shù)據(jù)本身是客觀的，但被解讀出來的數(shù)據(jù)一定是主觀的，同樣的數(shù)據(jù)由不同的人分析很可能得出完全相反的結(jié)論，所以一定不能提前帶著觀點去分析(比如已經(jīng)有了假設，再用數(shù)據(jù)去論證); 2.APP采集數(shù)據(jù)，一定是優(yōu)先級比較低的事情，不能因為數(shù)據(jù)的采集而影響產(chǎn)品的性能和用戶體驗，更不能采集用戶的隱私數(shù)據(jù)(雖然國內(nèi)很多APP并沒有這么做); 3.數(shù)據(jù)不是萬能的，還是要相信自己的判斷。首先你得對用戶行為有數(shù)據(jù)的支撐才好做分析，你可以用表單大師試試，做一個表單能收集用戶行為的數(shù)據(jù)，表單做好后把表單鏈接地址或者二維碼發(fā)布出去，讓你的用戶填寫表單進行反饋，你就可以對收集上來的數(shù)據(jù)通過表單大師的報表進行圖形化分析了?？梢灾С质謾C端的
本文題目：如何用戶分析，如何分析客戶
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