用户行为数据包括哪些 详解用户行为数据知识
越来越多的企业开始挖掘用户行为数据的商业价值，利用精准营销大数据进行精准有效的数字营销。以科技和金融行业为例，某知名企业的数据显示，用户行为数据的有效性是财务数据的4
越来越多的企业开始挖掘用户行为数据的商业价值，利用精准营销大数据进行精准有效的数字营销。以科技和金融行业为例，某知名企业的数据显示，用户行为数据的有效性是财务数据的4倍。
一、企业数据来源
收集、存储和分析数据的目的是为了解决业务需求，优化业务运营流程，提高其运营效率，降低成本。企业数据通过数据挖掘、深度分析、可视化展示，可以充分发现企业运营中的问题，进而制定更加科学合理的运营策略，实现数据的价值。
企业有三种类型的数据:
企业内部的交易数据、企业与用户之间的交互数据、第三方数据或外部数据。
以往企业的数据资产多以交易数据为基础，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，开展商业应用。随着“用户时代”的到来，数据的规模和灵活性，以及收集和使用数据的能力，将决定企业的核心竞争力。
通过挖掘收集到的商业信息，企业可以预测市场需求，进行智能决策分析，从而制定更有效的策略。此外，他们可以以用户数据和业务数据为核心优化运营，并通过用户画像、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，进行精准营销。
二。行为数据的收集和分析
用户行为数据:主要包括用户在网站和手机app中的浏览/点击/发帖行为。行为数据其实有很大的商业价值，但是很多企业不知道如何应用。用户行为数据采集基本采用SDK的方法采集用户在页面上的点击行为，同时也可以返回参数。SDK只是几行轻量级代码，收集的数据类型取决于埋点。SDK的数据采集不存在技术壁垒，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收集的数据的隐私？
很多企业总认为SDK收集数据会涉及个人隐私，这主要是因为不了解SDK数据收集的技术原理。
SDK，软件开发工具包，直译为软件开发工具包，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。企业在正常经营活动中获取的个人隐私数据不违反法律法规。企业和第三方未经用户授权使用个人隐私数据是违法的。
2。数据处理和分析，难度如何？
用户行为数据的处理和分析有很高的技术门槛:
SDK会收集大量的“脏数据”，包括一些空白色区域和特殊符号，甚至是以前没有见过的数据类型。这些脏数据的处理和分析具有很大的技术挑战，尤其是实时数据采集和处理。通常情况下，技术人员要经过海量的数据收集和处理，填补大量的“技术坑”，才能形成成熟的技术框架。
数据采集和处理是个脏活，需要在真实的数据环境中进行，技术壁垒和门槛很高。
3。难道你就这么放弃了吗？
为了降低数据采集和处理的技术壁垒，帮助企业准确高效地采集数据，中智昊天蜂在大量积累的业务实践中总结了一系列成功经验，让你直接“拿来”，直接跨越这一技术鸿沟。在数据收集阶段，中智昊天蜂将全程为您保驾护航，从整理数据分析需求，整理埋藏文档，到最后的技术实现，让您携手迈出数据分析的第一步。
三。用户行为数据的商业价值
为了保证用户产品的顺畅流动，从用户角度设计产品时，需要密切关注用户的反馈和需求。通过观察用户的行为数据，或者直接与用户对话，得到这些反馈，找出用户卡在哪里，哪里出错，从而打磨出最佳的用户体验路径，这就是用户行为数据的价值。行为数据在有价值之前需要被结构化和标记:
结构化是指将行为数据的呈现形式由非结构化数据变为结构化数据，并对其进行分类统计；
标注是指根据业务场景标注行为数据，以设备为中心，与业务场景深度融合。
标注行为数据通常有以下三个数据维度:时间、频率、结果。
1。时间
行为的时间维度主要关注行为的时间段和持续时间，其中时间段数据用于选择目标设备的时间范围，分析营销活动，制定营销推广计划。时间段也可以用于风险控制和反欺诈场景，特殊群体的App使用行为在时间段上具有较高的相似性。时长关注行为的过程，记录行为的起止时间。
描述:全视图用户画像，包括用户的访问时间段和访问时长，甚至可以精确到用户发起和结束对话的时间点。
时长对于用户行为的分析有着重要的意义。不同的时长代表不同的用户特征。根据用户的生命周期，可以洞察用户与产品的交互状态。在一些数据模型分析上有很高的商业价值，可以用于购买人群分析，产品体验分析，甚至反欺诈分析。
2。频率
行为频率主要关注一些具体行为的发生频率和趋势，其中发生频率与用户的兴趣有很大的正相关性。在一定时间内，点击量和浏览量与用户的购买需求成正比。经过多次标记后，它可以用于营销和识别潜在用户。
另外，通过页面的点击分析，了解产品体验和用户需求，从而优化产品布局，销售相关产品。与产品交易次数和用户购买需求的相关性较弱，但结合点击量、浏览量等趋势数据，这些数据可以反映产品转化和用户的购买行为。
比如用户在某段时间内突然频繁登录汽车产品，从趋势分析可以预测用户的购买需求。在某些场景下，趋势数据的商业价值高于频率数据，可以直接预测客户的购买需求。
3。结果
行为的结果主要着眼于交易是否完成，用来判断用户点击浏览的结果。数据可以分为成交和没有成交。根据业务需要，还可以收集填充的值以供进一步应用。
交易数据，可用于产品体验分析、用户体验分析、渠道ROI分析；
无交易数据，可用于二次营销，重新营销潜在用户，综合分析时间段、时长、频次数据筛选出目标客户。另外，结合交易数据和时间数据，锁定产品问题后，可以更精准的优化产品体验，分析转化漏斗。
研究结果可用于直接营销，并可作为参考数据的重要维度添加到数据模型中。
四。行为数据的场景应用
从业务需求(业务场景)出发，寻找与之高度相关的行为数据，分析产品中某项业务的交易路径(交易步骤)，是思路之一。在接近交易路径的前几个步骤中，根据时间、频率和结果建立场景标签。
基于行为数据的营销需要重点关注营销效果的衡量和营销方案的迭代优化。通过多次营销尝试，找到更合适的建立行为标签的方式，确定频率、时间段、结果的选取值，逐步建立稳定的运营方案和运营计划，其中一部分可以固化在一周的某一天甚至某个时间段，形成固定的运营计划。
营销成功的关键在于不断尝试，优化场景标签中的每一个数据维度和价值，将方案与预期效果固化，形成标准的运营方案。
以用户行为数据为基础，以用户为中心，一切功能体验都围绕用户需求和用户感知展开，这样才能提升用户满意度，进而转化率的提升也就成了水到渠成的事情。
