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数据挖掘之用户行为分析面面观(之一)

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你的营销虽林林种种,但却有一个永恒的轴心:用户。

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用户行为指挥着营销活动的走向:从新品开发到价格制定;从渠道管理到品牌管理……,营销围绕用户展开,用户行为分析是营销工作的首要环节。

用户行为分析需要回答三个问题:

²  什么是用户行为(What)?

²  为什么分析用户行为(Why)?

²  如何分析用户行为(How)?

一、什么是用户行为

这里我们首先聊聊什么是用户行为,在后面的博文中我们再回答其它两个问题。

中国有句古话“天地四方为宇,古往今来为宙”,这句话揭示了空间和时间的概念。我们要想透彻地研究任何事物,常以时间和空间两个维度来考虑。分析用户行为也不例外。

换句话说,用户行为的研究内容可以按照时间和空间维度展开。

从时间的维度来看,按照管理学大师菲利普科特勒的理论,用户的行为轨迹包括:产生需求、信息收集、方案比选、购买决策;购后行为5个阶段。其中购后行为包括使用习惯、使用体验、满意度、忠诚度等。

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从空间的维度来看,用户行为的构成要素包括5W2H,例如我们要全面描述用户在购买阶段的行为,就要回答这样的问题,谁(who)?打算在什么时候(when)?什么地方(where)?买什么东西(what)?产生需求的动机是什么(why)?打算买多少(how much)?如何买(how)?同理,在使用阶段也可以从这7个要素来描述。

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     5阶段和7要素的结合,形成了用户行为分析的研究体系。这个体系细化了用户行为的研究内容,基于这些内容,就有了用户调查问卷的一些基本的问题。

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二、为什么分析用户行为(Why?

之所以分析用户行为,是为了找到用户行为的特征,从而为企业的经营提供支持。

大家想想,用户行为具有哪些特征呢?

                  Q1: 用户行为是同质化的,还是差异化的?

                  A1:差异化的,因此用户行为具有差异性

          Q2:用户行为是静态不动的,还是动态变化的?

             A2:动态变化的,因此用户行为具有流动性

        Q3:用户行为是相互隔绝的,还是相互影响的?

        A3:相互影响的,因此用户行为具有传播性

   差异性、流动性和传播性是用户行为的三个显著特征。那么,这些特征具体是如何表现的,分析这些特征对企业的经营有什么作用?

   这里我们只谈差异性,后面的博文中会谈流动性和传播性。

 

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用户行为从时间和空间的维度,分为5阶段7要素。因此用户的差异性,就表现在这5阶段和7要素上。例如,在产生需求阶段,用户的需求动机why不同。同样是买电脑,有的是为了工作、有的为了学习、有的是为了消遣;再比如,在信息收集阶段,用户的信息收集渠道where不同。同样是买房子,有的看网络广告;有的听朋友介绍;有的到现场采点。这里只举了两个阶段,你能说出在其他阶段用户的差异性表现吗?

   意识到用户的差异性,企业的营销工作就不会搞一刀切,就不会拿大炮轰蚊子,而是会进行市场细分和目标市场选择,然后针对目标用户进行精准营销。这种精准营销体现在市场定位、竞争战略选择、品牌形象和营销组合等很多方面。

   三、如何分析用户行为(How)

   这里我们只谈差异性,后面的博文中会谈流动性和传播性。

   我们前面谈到因为用户行为具有差异性,因此需要进行市场细分和目标市场选择,那么如何进行市场细分和目标市场选择呢?

   市场细分的思路是看看从哪个维度切分市场,使所分得的细分市场内部具有的共性,细分市场之间具有个性。从哪个维度切要结合企业所处的行业特点的。例如食品市场,地域差异比较明显,南甜北咸东辣西酸,所以食品市场可按地域分;服装市场,性别差异非常突出,男款少而精;而女款多而靓,所以服装市场可按性别分。此外二八原则,也广泛用于市场细分,即我们可以按重要程度将用户分为大中小三类。重要性可以有很多评价指标,比如规模、综合实力、业内影响力、对企业的贡献率、在同类产品上的总投入等等。

将市场划分成几个细分市场后,企业就面临着目标市场选择的问题。如何选择目标市场呢?这是一个团体决策的过程,在选择目标市场时往往需要企业的管理人员和骨干营销人员坐在一起讨论来确定。讨论共有五步进行

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在上图中:

第一步指标的选择需结合企业自身的实际情况。例如,我是大企业,规模经济是我的优势,那市场规模就是我选择的重要指标;我是中小企业,我要更关注竞争的激烈程度,因为竞争太激烈了,我可能无法存活。因此,竞争强度就是我选择的重要指标。

第二和第三步确定优先级和为指标打分的方法可参考小蚊子的《谁说菜鸟不会数据分析》中的权重确定方法

第四步的综合得分是第二步和第三步的结果加权平均得到。

第五步选择目标市场可以企业适应度和市场吸引力为横纵坐标,得出各个细分市场在四个象限中的位置。

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数据分析之用户行为分析面面观(之二)

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