面向精確營銷的用戶行為分析模型研究與應用

『壹』 如何通過應用統計進行用戶行為分析，在APP做到精細化運營

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，一般做好常規的用戶行為分析、再配合用戶定性研究，用於指導產品的設計即可；如果是內容型產品，或者功能和內容兼具的產品，那確實需要考慮。 2.設計統計框架 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生內容，那麼需要在產品設計的同時，把你的統計框架設計好。 二、簡要的操作流程 1.數據採集首先列出你需要的數據項，接著評估哪部分是需要APP上報的，哪部分是後台可以統計的，然後分別在前後台加上。一般來講，APP上報採集的數據，在發布前一定要經過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本發布出去而數據採集出了問題，不僅之前的功夫都白做了，還會帶來一大堆臟數據，同時還有可能降低客戶端的運行效率，得不償失。 2.數據整理數據採集完之後，需要將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據，這里需要做一些基本的數據邏輯關聯和展示，就不贅述了。 3.數據分析按照一開始設計的統計框架，你可以很清楚的看到自己需要的數據了。 當然以上只是基礎得不能再基礎的分析，再深入一點的，例如你拿到這些數據，可以分析使用A功能的用戶同時還喜歡B功能，二者關聯性較強，是否可以在前端設計時更多的考慮整合，或者界面上的調整；比如分析點擊流，大部分用戶訪問或使用APP的路徑是怎麼樣的，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。 不同產品的數據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.數據本身是客觀的，但被解讀出來的數據一定是主觀的，同樣的數據由不同的人分析很可能得出完全相反的結論，所以一定不能提前帶著觀點去分析（比如已經有了假設，再用數據去論證）； 2.APP採集數據，一定是優先順序比較低的事情，不能因為數據的採集而影響產品的性能和用戶體驗，更不能採集用戶的隱私數據（雖然國內很多APP並沒有這么做）； 3.數據不是萬能的，還是要相信自己的判斷。

『貳』 微營銷技巧之微商如何通過數據分析，找到精準客戶

1. 先了解所從事行業的背景和行業信息；

2. 通過網路搜索分析行版業對手的優勢；

3. 通過日常數據對自身進行定位，權確定自己的方向；

4. 通過網路指數定位用戶群體和意向用戶；

5. 通過網路知道和網路文庫分析用戶年齡和用戶行為及搜索習慣；

6. 了解自己的優勢，對比競爭對手優勢，找到差異化；

7. 選擇自己適合的平台，將自己優勢和與競爭對手的不同展示在用戶；

8. 市場推廣方式進行，要符合用戶的愛好和行為；

9. 通過網路經驗和文庫及論壇，解決用戶需求，形成品牌和口碑；

10. 不斷與用戶交流及時解決他們的問題。

『叄』 分析消費者行為的理論模型有哪些

分析消費者行為的理論模型有：

一、AIDMA模型

AIDMA是消費者行為學領域很成熟的理論模型之一，由美國廣告學家E.S.劉易斯在1898年提出。該理論認為，消費者從接觸到信息到最後達成購買，會經歷這5個階段：

A: Attention（引起注意）——花哨的名片、提包上綉著廣告詞等被經常採用的引起注意的方法。

I: Interest （引起興趣）——一般使用的方法是精製的彩色目錄、有關商品的新聞簡報加以剪貼。

D: Desire（喚起慾望）——推銷茶葉的要隨時准備茶具，給顧客沏上一杯香氣撲鼻的濃茶，顧客一品茶香體會茶的美味，就會產生購買欲。推銷房子的，要帶顧客參觀房子。餐館的入口處要陳列色香味具全的精製樣品，讓顧客倍感商品的魅力，就能喚起他的購買欲。

M: Memory（留下記憶）—— 一位成功的推銷員說：「每次我在宣傳自己公司的產品時，總是拿著別公司的產品目錄，一一加以詳細說明比較。

因為如果總是說自己的產品有多好多好，顧客對你不相信。反而想多了解一下其他公司的產品，而如果你先提出其他公司的產品，顧客反而會認定你自己的產品。」

A: Action（購買行動）——從引起注意到付諸購買的整個銷售過程，推銷員必須始終信心十足。過分自信也會引起顧客的反感，以為你在說大話、吹牛皮。從而不信任你的話。

二、AISAS模型

AISAS模式是由電通公司針對互聯網與無線應用時代消費者生活形態的變化，而提出的一種全新的消費者行為分析模型。營銷方式正從傳統的AIDMA營銷法則（Attention 注意Interest 興趣 Desire 慾望 Memory 記憶 Action 行動）逐漸向含有網路特質的AISAS發展。

1、Attention——引起注意

2、Interest——引起興趣

3、Search——進行搜索

4、Action——購買行動

5、Share——人人分享

AISAS模式的轉變。在全新的營銷法則中，兩個具備網路特質的「s」——search（搜索），share（分享）的出現，指出了互聯網時代下搜索（Search）和分享（Share）的重要性，而不是一味地向用戶進行單向的理念灌輸，充分體現了互聯網對於人們生活方式和消費行為的影響與改變。

(3)面向精確營銷的用戶行為分析模型研究與應用擴展閱讀：

所謂消費者行為的研究是指研究個人，集團和組織究竟怎樣選擇、購買、使用和處置商品、服務、創意或經驗以滿足他們的需要和願望。

消費者行為研究就是要研究不同消費者的各種消費心理和消費行為，以及分析影響消費心理和消費行為的各種因素，揭示消費行為的變化規律。

言之，消費者行為學的研究對象是各類消費者的消費行為產生和發展的規律。

三個基本問題：

1、消費支出及支出預算影響消費傾向的因素，消費傾向變化趨勢；

2、消費者的消費結構，消費者的支出結構計劃，消費結構變化規律及其影響因素；

3、購買產品的心理和具體行為。

三個應用問題：

1、企業根據消費者心理和行為制訂營銷原則和策略；

2、消費支出，消費結構，購買行為是否合理及其合理化的標准；

3、國家消費政策。

消費者行為指消費者對市場區位的反應和需求特徵。中心地理論和空間相互作用模型均把消費者群體行為作為研究對象。

中心地理論假定消費者將趨於最近的一個可提供所需商品或服務的中心，即認為消費者行為符合經濟人的准則；空間相互作用模型認定消費者行為與中心吸引力、距離的反作用和系統中其他中心的競爭等方面的影響緊密相關。

在消費者個體行為研究基礎上發展起來的消費者行為理論，包括理論性、經驗性、認識性途徑。理論性途徑是通過計算中心吸引指數，把任一特定中心歸並到相應的區位類型，從而概括出消費者選擇的空間結構。

經驗性途徑包括對貿易區、多目的的購物行為研究、影響購物行為的因素、對購物行為的限制、購物中心內的消費者活動特點等內容。認識性途徑探討消費者行為的感應方面，認為對可獲的選擇性的感應是消費者決策的最重要刺激因素。

參考資料來源：網路-消費者行為

『肆』 大數據技術中，關於用戶行為分析方面的有哪些技術

做用戶行為分析的基礎是獲得用戶行為數據，例如用戶頁面停留時間、跳轉來源等等。這些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些計算才能拿到的。一般來說用戶訪問時的一些信息都是以日誌的形式打到web容器的日誌空間中去，這其中包含了最通用的一些訪問信息以及一些自定義的日誌打點。

題主提到了大數據技術中對用戶行為進行分析，那麼可以假定網站或者App的訪問量是比較傲多的。由於系統流量比較大，計算維度又比較多，後續數據消費者的需求增長比較快，所以對計算分析平台有了一定的要求。具體表現為：
1.負載能力。流量增大以後帶來的壓力是多方面的，比如網路帶寬的壓力、計算復雜度帶來的壓力、存儲上的壓力等等。一般來說這些都是比較顯而易見的，會對產生比較直接的影響，比如計算實時性下降、消息出現了堆積、OOM等等。為了解決這一現象，一般來說會選擇一些分布式的框架來解決這個問題，比如引入分布式計算框架storm、spark，分布式文件系統hdfs等。
2.實時性。在系統資源捉襟見肘時消息的實時性會立即受到嚴重影響，這使得部分演算法失效（例如對計算和收集上來的數據進行行為分析後，反饋到推薦系統上，當整體響應時間過場時會嚴重影響推薦效果和准確度）。對於這個情況來說可能會選擇storm這種具有高實時性的分布式流式計算框架來完成任務。
3.系統管理和平台化相關技術手段。在大數據情景下，企業內數據環境和應用環境都是比較復雜的，用戶行為分析應用不是一成不變的，那麼就要求用戶行為分析這種多變的應用在復雜環境中能有效生存，這包括演算法數據材料的獲得、系統運維、系統任務調度、系統資源調度等等，相關的技術很多時候要求團隊自研，但也有ganglia、yarn、mesos這類開源系統可以參考或者直接使用。
4.數據鏈路。企業技術環境一般來說是非常復雜的，一層一層交錯在一起，遠不是一句MVC三層架構能夠概括得了的，為了避免消息流通呈復雜的網狀結構，一般會考慮應用服務化、企業服務匯流排（ESB）及消息匯流排來做傳輸，有興趣的話題主可以網路一下這幾個方向的技術和開源工具。
5.應用快速生成工具。我個人認為在大數據環境下應用都擺脫不了一個快速開發的要求，用戶行為分析也是如此，這時候要考慮對接一些開源的分布式數據分析演算法庫而不是通過自己去實現，比如像spark ml，mahout這類的庫用得好能減少很多工作量。

『伍』 你好，請問研究口碑對顧客行為的影響應該用哪個模型分析呢緊急求助，萬分感謝！！

PRAC法則是口碑互動總裁楊飛在「2011中國企業微博論壇」上提出的，我從口碑互動官網上找到這個微博營銷理論的具體內容，給你參考！
PRAC法則，是針對企業微博整合營銷的理論。涵蓋微博運營體系中的四個核心板塊，分別是Platform（平台管理）、Relationship（關系管理）、Action（行為管理）、Crisis（風險管理）。在平台管理層面，PRAC法則倡導"2+N微博矩陣模式"，即以品牌微博、客戶微博為主平台，補充添加運營領導員工微博、粉絲團微博、產品微博及活動微博；針對企業做微博時一直困惑的用戶關系處理問題，PARC則梳理出粉絲關注者、媒體圈、意見領袖為主的"3G關系管理"群體；而對於行為管理，PARC系統介紹了引起注意、品牌推介等七類典型營銷行為。

『陸』 用戶行為分析有哪些比較好的公司

企業在選擇用戶行為分析工具時，大都不清楚如何選擇適合自己業務的用戶行為分析工具。筆者自己公司之前網站分析用網路統計APP分析用友盟，公司是做電商行業的，最近公司提出要精細化運營，用數據驅動業務增長，因此在10月份分別考察了國內做得比較出色的幾家公司：數極客(阿里系)、神策數據(網路系)和GrowingIO(LinkedIn系)三家公司的用戶行為分析產品。

我在選型過程中將各家公司的功能和服務對比文檔進行整理，從團隊背景和產品定位、數據接入方式、定量分析功能、定性分析功能、二次開發與數據應用、服務項目等六個主要方面深入對比數極客、神策、GrowingIO三大用戶行為分析平台，希望能對有用戶行為分析需求的企業在選擇分析平台時有所幫助。
分享一篇比較全面的文章：國內主流新一代用戶行為分析系統選型過程分享，請自己網路搜索。

『柒』 數據營銷中的用戶行為應該從哪幾個方面入手

數據營銷中的用戶行為應該從以下方面入手：
第一：用戶行為研究能幹什麼?
需求分析、產品評估、行為分析合三為一，就構成了企業或個人研究用戶到底能幹些什麼?這三個部分缺一不可，缺乏任何一個，都無法構成最為基礎的數據營銷分析，否則，你做出來的產品是有缺陷的，是無法被用戶所接納的。
第二：用戶研究的方法
用戶研究方法主要分為兩個部分：
1：定性分析
定性分析中的原理是要找到組成事物的最小元素，理清他們之間的相互關系，然後進行回答問題，如：Why、How等。它最重要的就是要進行語言、行為、使用的痕跡三個方面採集數據，最後進行數據的處理方法：分析、整理、歸納、拆解、理解和解釋。它比較適合深度理解、挖掘和提供假設，但是缺陷就是無法推及總體。
2：定量分析
數據分析中的原理是指將實際問題轉化為數字指標，用過解決數學問題獲得答案，然後再進行回答問題，如：Who、What、When、Where、Which、How many、How much等。然後進行數據指標的採集，最後使用統計進行數據處理。不過它比較適合描述當前現象、假設的驗證、解決邊界比較清楚、較容易量化的問題。
比如說我們可以通過訪談法、焦點小組、脈絡訪查、競品分析、卡片分類、用戶模型、專家評估、認知走查、滿意度評估、問卷調查、產品可用性測試、網站數據統計等用戶研究的方法。
第三：用戶研究方法在產品流程中的使用方法
第二點最後說到我們可以通過某些方法去研究用戶，那麼這些方法如何具體使用在產品研發過程中呢?這塊就要針對四個點：
1：產品概念
訪談法、焦點小組、脈絡訪查、問卷調查、競品分析、用戶模型這五點是產品的概念，通過這五點我們可以發掘、驗證、用戶用戶的需求，從而明確產品的最後設計目標，這也是產品研發過程中最重要的一環。
2：產品設計
可用性測試、卡片分類、合理性研究、認知走查、專家評估這五點是產品在設計中需要掌握的，用過這五點可以明確視覺及設計方案的確定，交互設計體驗的方案評價及可用性分析。
3：產品研發
可用性測試、認知走查、專家評估這三點是針對產品在迭代開發過程中，不同版本的易用性問題等進行復查，它們是組成產品設計和研發過程中最需要的三個要點。
4：產品發布
在產品發布之後，企業需要進行調查問卷、滿意度評估、用戶訪談等了解產品在發布後用戶的反饋、各個功能點的使用情況、新功能點的發掘及產品的推廣策略等。這里就回到了第一點的用戶行為研究能幹什麼了。

『捌』 什麼是用戶行為分析怎麼做用戶行為分析

第一個問題，什麼是用戶行為分析：
過去的用戶行為分析普遍的問題是：分析不聚焦、採集不全面、開發周期長、完全依靠人工埋點、事後分析、維度單一、指標傳統。

所以當下可以把用戶行為分析定義為：基於用戶生命周期管理模型、全面採集所有數據、事中分析、提前預測、實時多維組合、科學維度劃分、自定義指標的分析。
第二個問題：怎麼做用戶行為分析
你提出這個問題，證明你可能暫時沒有數據分析團隊，或者數據分析團隊尚不成熟和完善，所以需要開展數據分析工作的話建議是藉助第三方的平台。
這一塊業務目前國內已經相對成熟，也有很多不錯的合作夥伴可以選擇了，矽谷的明星公司可以選擇Google Analytics或者Mixpanel等，不過我最推薦的還是國內的數極客。
具體如何開展，我個人的建議是：
選擇採用AARRR模型的平台，通過對用戶全程行為的跟蹤，讓我們在經營中運營中，擁有Acquisition(獲客)、Activation(激活與活躍)、Retention(留存)、Revenue(收入)、Refer(二次傳播) 全程數據分析功能。