用户行为分析如何提升营销与业务绩效？先复盘一下，我们这些年无论做SEO/SEM、搜索分析、社交运营、还是用户引导的产品，其实都是在做用户行为分析，并根据分析结果优化执行和产品迭代。对于这类业务，数据分析就如每天呼吸一样自然，当看到很多人对数据要么诚惶诚恐，要么不置可否的时候，特别想有话要说。

数据分析可大可小，大可以是一个百万级的项目或产品组件，小可以是每天的运营日常，但是人们对于数据分析的态度却很复杂，有的认为它高大上不落地，有的又认为它盘枝错节太琐碎，造成这种两极化认知的主要原因之一，套用数据分析方法论的一个说法，可称之为“分类缺失”，即，不要笼统去看，任何事件或者对象，都是分类分群存在的，分门别类去看，才能看得清楚。

结合自身的实践经验，我们将数据分析总体分为三大类，不同的类分别对应着不同的数据模型与运营方法。

第一类、数据分析项目：最常见的，其分析目标往往是交付一个报告，其中包含一个指标体系，比如输出一套标签系统、一个客户旅程图谱或者是一个行业态势洞察等，本质就是拨开数据迷雾，发现事物的特质或规律。大手笔的数据报告，可用作辅助企业决策，比如产品选型、市场布局等等，小体量的分析可用作需求匹配、精准营销等。

第二类、数据分析产品组件：这可理解为项目制数据分析的抽象化输出，项目是为一个客户定制的，但产品组件是高度的抽象和标准化，可同时为多个客户输出。这类数据产品很多，比如谷歌分析、百度分析、友盟移动分析、舆情分析以及一些第三方DMP等。

第三类、运营分析日常：基于一个或多个KPI指标，通过运营去达到这些指标，所谓日常就是，你需要每天去看数据，根据数据走势，判断距离目标还有多远、原因是什么、短板是什么、优化策略是什么，等等。RTB广告优化、SEM、APP运营以及SaaS的客户成功都属于这个范畴。

别看仅是一个运营日常，实则包含万物，在一定维度和场景里，运营日常是1和2的综合解。你肯定要用到一些现成的数据产品，以及去获取特定量的数据组，基于这两个，才能去运营达到你的目标。

在我们的业务体系里，上述3个维度的工作任务都有广泛涉及。下面就用两个案例来分别解说一下，通过实际案例的具象演示，希望能帮大家对数据分析和用户行为分析的业务价值、对，是业务价值，形成清晰的正解。

案例A

通过用户搜索旅程与行为分析，建立原生用户画像与关键词库，提升搜索排名能力/数据分析项目类

数据分析周期参考：2个月

任务：围绕大批量用户对某类药品适应征的搜索行为进行全景分析，找到用户进入目标站点之前、针对每个目标关键词的的来源去向搜索行为，建立搜索旅程图谱与用户动态行为画像。

目标：

1、通过挖掘真实的用户搜索行为规律，优化推广策略，建立触达效率最高的推广路径以及最为匹配的推广内容。

2、找到竞争因素与潜在威胁，进而建立防御机制

3、根据用户真实的搜索需求，为产品的细化选型建立数据仓库

方法：

1、建模：基于本案任务与目标，建立3种数据模型（逻辑）与数据采集规则

2、数据采集：使用5-7种数据工具，基于3种模型逻辑、从不同的维度采集数据，这些数据源均为全网公开的（搜索引擎）群体批量数据，不涉及个人ID跟踪与隐私。

3、分析处理：对源数据进行调取与处理，根据模型算法输出不同的数据组和集。

目标完成情况：

1、可视化报告交付与数据仓库EXCEL

2、针对目标1，基于颗粒度极为细化的选词分组，各个词组以及句式的搜索结果均保持稳定首页排名，SEO自然搜索流量总量达到与广告流量持平，但成本仅有其50%。

3、业务部门根据数据仓库制定针对性的生产计划与医疗渠道分发计划。

结论：企业是不缺数据的，无论是公共还是私域数据，现在数字化触点很多，或者说数字化资源也很多，但很多企业不知道怎样去使用这些数据资源。关键是一定要建立任务和目标驱动的数据分析体系：首先罗列出你想解决的问题list，1，2，3，将其提炼成任务和目标，然后根据目标反推确定数据源、采集逻辑和算法模型。采集逻辑是重中之重，在哪里采集、怎样采集，在行动之前目标就需要非常清楚，而不是反过来，从各个散乱的渠道弄一堆数据过来清洗一下，然后再看怎么使用、怎么匹配业务场景，这样的做法是劳人伤财还不解决问题。

案例B：产品交付培训场景下的用户旅程分析，提供产品迭代与客户成功运营依据/数据分析产品组件类

部署上线周期参考：标准版15天；定制版45天

场景需求：某SaaS产品功能复杂，并具有多级管理员权限，几千家客户（上万个用户）遍布全国各地包括一些偏远地区，交付培训主要靠有限的人工，配合一些视频演示。每次功能上新都面临交付培训的挑战，而且每次交付培训都缺乏数据跟踪，导致每次功能上新都处于盲打状态。整体导致交付效率低下，用户粘性走低，客户流失明显。该案的需求是改变这种状态，建立系统的用户行为跟踪体系，提升粘性与客户留存、进而提升续约。

目标：

1、针对交付培训建立持续可量化、可追踪的指标体系

2、三个月内，可量化的交付效率提升

3、半年内，用户粘性（每日登录用户数与时长）回升并超过起始水平

4、一年后，续约率提升（至85%）以及up--sales或cross--sales提升

方法：

1、在管理员后台加载作为交付培训的主要数字化工具

2、在管理员届面，针对要交付的模块或流程，自由创建各种引导步骤，引导框里自有添加文本、图片、音频、视频等交互内容；同时，可根据不同的ID权限，进行定向引导。

3、用户（即被培训者）点击引导步骤的行为均被实时记录，包括一系列量化指标：引导打开数、完成数、跳出数、单一用户完成率、群体用户完成率等等。需要注意的是，但凡添加引导的模块或流程均为重点业务流程，因此相应的引导互动数据也是优质的用户行为数据。

这里就涉及到了运营日常。通过实时数据输出对该SaaS客户的运营人员助力很大，比如专业版引导套餐里，除了定期发送的数据报表之外，客户还可以通过接口自行调取源数据1000次/月。运营人员可以根据各种引导数据的实时变化，及时调整优化引导内容或者配置引导流程，以更好的完成每次交付培训。

目标完成情况：

1、上线使用的1个月末，用户粘性（每日登录用户数与时长）就回升到起始水平；半年内，用户粘性每月平均增速25%持续稳定提升。

2、三个月末，引导总点击数提升近400%，打开引导的用户数达到90%、完成数达到85%；

3、半年内cross--sales占比提升了20%；与此同时，客户用于交付培训的人力成本包括差旅、工资等下降了30%。

结论：本案例，作为数据分析的产品组件（SaaS）输出，由客户自行运营，提供不定期适当培训，随着客户对使用的熟练程度增加，各个指标增长势头持续走高。

近年来，各行业数字化规模明显提速，数字产品的上新也更加频繁，但随之而来的交付培训压力也急剧加大，传统的人工交付不仅成本高昂（据不完全统计，中大企业交付培训成本占总运营成本的10%），效率也极为低下，这已经成为数字产品交付的硬伤。管理员界面的用户引导正日渐成为产品交付的标配。

当然数字化的引导交付并非意味着100%替代人力，但通过合理运营，可以把人力支出降到尽可能低，同时显著提升交付培训的绩效。某客户由售前部门承担交付培训，共有15个人，通过引入半年内减员到8个人，但总体管理的客户/用户数却在增加。

从数据角度看，案例A是从公共数据中提取对自身有用的信息，而案例B则是企业从自有系统中抓取数据信息，属于企业自建CDP的范畴。在这方面具有独到优势，在自有系统上加载组件，你就能充分掌控自有系统上的流量、用户行为与数据。