第1章 走近用户行为分析

用户分析是企业经营中最受关注的领域之一，在日常生活中，大家或多或少都经历过如下场景：在街头被邀请参与某商品的问卷调查；在饭店被服务员询问对菜品的意见；在试驾后被邀请填写对车况、内饰的感受和评价。这些场景体现的就是各行各业的经营者惯用的用户分析手段。如图1-1所示，企业获取的用户数据越充分，对消费者的了解就会越全面、真实，得到的有助于产品改良的启发就会越多，提供给用户的服务也会更加符合用户的真实需要。这就是用户分析的意义所在。

用户分析可以分为“问卷调查”“体验邀请”“行为分析”“用户画像”“趋势预测”等细分领域。不同的分析方法需要不同的条件来支持，如问卷调查需要有题库支持，体验邀请需要有场地支持，行为分析需要有技术支持等。因此，不难理解，不同的分析领域会受到不同条件的制约。有些分析过程可以与用户产生直接的接触，得到用户亲自表达的态度，而有些分析则没有条件直面用户，只能通过技术手段得出结果。例如，一个电商网站的经营者，他所面对的用户只是坐在计算机屏幕另一端的“游客/访客”，这种“网友”看不见摸不到，不愿填写问卷，也没有线下体验店可以去体验，这样的困境是很多电商经营者正在面临的挑战。

“某用户通过在线商城选购了一款吹风机，但我们并不知道她为什么选择这款昂贵的，而不是其他廉价的？是因为外观好看，还是因为某个特别的功能？我们连询问他的机会都没有。我们以为这款吹风机会是很多用户的选择，于是把它放到显眼的地方让更多用户看到，但在接下来的很长一段时间里，并没有其他用户选购它。”

行为分析正是在此类场景下非常有效的用户分析手段，因为它既不需要“与用户完成问答式对话”，也不需要“用户主动留下态度”，它能够真实地观察用户的行为，并总结出用户的偏好规律，从而达到分析的效果。例如，在同一家品牌服装店里，导购员小张习惯在用户进门的第一时间，热情地迎上去询问：“您需要点什么？”而导购员小李则总是先静静地观察一会儿，观察用户在哪个区域的货架驻足时间更长，观察用户每次拎起衣物的颜色风格，观察用户是否翻动价签查看价格等，然后才走到用户身边，并根据刚刚观察到的线索去推荐相关的服饰。事实证明，小李总是比小张更容易获得用户的青睐，并能完成更多的业绩。通过对比上述用户分析的两种手段，不难发现，小张的做法更接近问卷调查类型的“问答式手段”，而小李的做法则正是“行为分析类手段”。

在线行为分析是用户行为分析的一个重要分支，特指对在线渠道留下的行为数据进行分析，也是下面主要探讨的方向。上述例子只是让大家更加具象地认识到行为分析在整体用户分析领域的特点，而并非要探讨如何像小李那样去观察和推销。在不同的行业领域，用户所能产生的真实行为数据是大相径庭的，如汽车行业有驾驶行为、餐饮行业有用餐行为、媒体行业有阅读行为等。这些完全不同的自然行为无法通过统一的理论与方法概括。但是，有一类用户行为却是在各行各业都相通的，那就是“用户的在线行为”。

随着互联网技术的发展和大数据领域的兴起，在线读书、在线购物、在线社交等已经悄然改变了用户的生活方式，从前的“逛街”变成了现在的“浏览商城”，从前的“存钱取钱”变成了现在的“线上交易”，原本多样化的自然行为被互联网的发展转化成了较为统一的“线上浏览”“线上收藏”“线上评论”“线上分享”等在线行为。因此，如何通过有效的技术手段追踪并分析用户的“线上行为”，将是本书主要聚焦的内容。