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用戶在線行為學(xué),從點(diǎn)擊數(shù)據(jù)背后說起
2016-03-14
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用戶在線行為學(xué),從點(diǎn)擊數(shù)據(jù)背后說起

在國(guó)內(nèi),消費(fèi)者在線行為學(xué)領(lǐng)域找不到腕兒的原因有多種:

礙于實(shí)踐及專注問題,傳統(tǒng)行為學(xué)(消費(fèi)者心理學(xué))領(lǐng)域就沒有出現(xiàn)專家;

互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)(GA/Ominture等)工具使用,關(guān)注度低。

用戶在線行為學(xué),如果不使用用戶瀏覽行為、使用數(shù)據(jù)、點(diǎn)擊數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、眼動(dòng)圖等,那就無異于盲人摸象。但是非??蓱z,這個(gè)領(lǐng)域連摸的人都不多,都忙著上炒作,融資,忽悠去了。

周末受老朋友宋星邀請(qǐng),參加WAW網(wǎng)站分析年度聚會(huì),看到一群小伙伴在很低調(diào)地從微觀數(shù)據(jù)、定量角度分析網(wǎng)民行為,DSP、互聯(lián)網(wǎng)廣告投放的數(shù)據(jù)解析。結(jié)合他們思考,也觸發(fā)我的思考,下面將會(huì)議碎片思考與大家交流。(編者注:下文序號(hào)不因標(biāo)題改變?cè)写涡颍?/span>

1、國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷、電商、金融等行業(yè)數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)狀是:極致追求對(duì)數(shù)據(jù)的處理,用數(shù)學(xué)模型、工具等想渴望完美,然而上帝是不會(huì)讓這些基于西方科學(xué)實(shí)證主義的家伙得逞。滿嘴實(shí)證主義的數(shù)據(jù),其實(shí)數(shù)據(jù)背后意義的詮釋還缺天才級(jí)的洞察和框架。定性VS定量,爭(zhēng)論將永存。

2、Cookie作為在線用戶訪問標(biāo)識(shí),是行業(yè)垂直重度使用的一個(gè)技術(shù)和維度。現(xiàn)狀是經(jīng)常被定期清除,比例很高,周期上接近48%清除。Cookie的接近38%是在國(guó)內(nèi)公用電腦上的問題,也會(huì)給精準(zhǔn)數(shù)據(jù)追求帶來挑戰(zhàn),只能采取變通的方法,繼續(xù)垂直分類,或者刻畫區(qū)別用戶。

3、當(dāng)下在線行為學(xué)領(lǐng)域擅長(zhǎng)的沖動(dòng)是:打標(biāo)簽。給用戶的不同維度貼上標(biāo)簽,從之前的人口屬性標(biāo)簽,走向行為標(biāo)簽,興趣標(biāo)簽,更精細(xì)的標(biāo)簽。人物畫像,是個(gè)不錯(cuò)的思考角度和方向。

QQ圖片20151214115403.png

4、行為碎片化、跨屏化,User ID監(jiān)測(cè)難度加大。傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析,都是塊狀、連貫性、多屏互動(dòng)的時(shí)代,如何有效評(píng)估一個(gè)用戶前后順序、訪問行為,銷售轉(zhuǎn)換效果評(píng)估等?行業(yè)解決的思路是打通數(shù)據(jù),尤其是規(guī)模性的(淘寶ID、微信ID、微博ID、百度ID等)資源方的合作。

互聯(lián)網(wǎng)上沒有人,只有賬號(hào)!

5、未來的世界,數(shù)據(jù)將成為各家企業(yè)互相PK的資源,誰掌握DT,誰就擁有未來資源的財(cái)產(chǎn)權(quán)。當(dāng)然這樣的財(cái)產(chǎn)權(quán)也是有期限的,例如當(dāng)微博引爆時(shí),微博上的用戶及行為數(shù)據(jù)的價(jià)值是爆棚的,隨著微博的衰落,數(shù)據(jù)資源價(jià)值下降。BAT手里掌握的用戶在線行為數(shù)據(jù)量是個(gè)誘惑的金礦,但開采水平很低。

QQ圖片20151214114454.png

跨屏行為數(shù)據(jù)的分析,目前業(yè)界轉(zhuǎn)向和運(yùn)營(yíng)商合作(移動(dòng)、電信),通過多維度的流量使用、手機(jī)賬號(hào)、家庭寬帶數(shù)據(jù)等綜合解析被低估,重來沒有開放使用好的資源。

6、DSP程序化購(gòu)買熱門背后,是互聯(lián)網(wǎng)正在形成一張密織的網(wǎng),網(wǎng)與網(wǎng)開始連接,通過ID或數(shù)據(jù)匹配來打通,形成用戶互聯(lián)網(wǎng)上瀏覽的閉環(huán)。給我們很好地從群體或圍觀個(gè)體來看用戶在線行為。

7、百度指數(shù):搜索指數(shù);淘寶指數(shù):購(gòu)買指數(shù);天氣預(yù)報(bào)指數(shù)、賽況指數(shù)、路況指數(shù)以及消極指數(shù)——積極指數(shù)場(chǎng)景;通過數(shù)據(jù)變化來進(jìn)行精準(zhǔn)投放和引導(dǎo)。通過大的數(shù)據(jù)趨勢(shì),來把握大方向及變化。如果我們可以通過分析社交網(wǎng)絡(luò)上的群體消費(fèi)者情緒,我們就可以針對(duì)性投放不同角度(積極/消極)的廣告。

未來即時(shí)性的反饋和要求越來越明顯,靈活是王道

8、如何刻畫,描述在線情緒?“調(diào)節(jié)游戲節(jié)奏,改善情緒旅途”很酷的觀點(diǎn)。游戲忒簡(jiǎn)單,沒興趣,游戲忒難,玩家就會(huì)有焦慮。如何平衡焦慮和爽?通過心流(Flow)來調(diào)整游戲難度,背后也是數(shù)據(jù)的支持。例如在某些游戲中功能分為2個(gè)范疇:

  1. 內(nèi)政系統(tǒng),游戲需要高度思考、低決策、慢節(jié)奏,關(guān)注話題如何構(gòu)建城邦、經(jīng)營(yíng)等。
  2. 戰(zhàn)斗模塊,游戲中需要低思考、高決策、快節(jié)奏,不同的人對(duì)游戲的方向有不同偏好,針對(duì)社群處理即可。

QQ圖片20151214115144.jpg

9、客戶留存率、新客獲得、平均生命周期數(shù)據(jù)問題,培養(yǎng)用戶生命周期及分層對(duì)待的思維。從行為學(xué)及互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來刻畫用戶行為路線圖,找出用戶熱情消減、變遷的模型,以此來干預(yù)客戶流失問題。

社群營(yíng)銷的熱,實(shí)質(zhì)問題是客戶管理的升級(jí)和創(chuàng)新。

10、我們?nèi)绾卧谌粘9ぷ鳌W(xué)習(xí)中培養(yǎng)自己的數(shù)據(jù)思維?國(guó)人一直沒有數(shù)據(jù)導(dǎo)向的習(xí)慣,從現(xiàn)在開始不妨養(yǎng)成習(xí)慣數(shù)據(jù)化。

11、場(chǎng)景越來越性感,用戶行為學(xué)的核心問題是:場(chǎng)景感知和用戶行為動(dòng)機(jī)的融合。大數(shù)據(jù),帶來場(chǎng)景感知的時(shí)代,微觀、宏觀都有較大幅度的創(chuàng)新。

記錄思考,一起碰撞!

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