如何进行大数据的“用户行为分析”

消费者作为这场游戏中的弱者，不断被这些真假价格战戏弄和引导。然而，在今天的商场中，有另一种企业不是通过简单粗暴的价格战赢得了商战，而是通过对数据的充分利用和挖掘。最典型的就是全球电子商务的创始人亚马逊(Amazon.com)。从1995第一次在网上卖书开始，亚马逊以迅雷不及掩耳之势，彻底颠覆了从图书行业开始的诸多行业的市场规则和竞争关系。在10年内，许多像Borders和Barnes and Noble这样的百年老店被迫破产或濒临破产。亚马逊在利润不太丰厚的图书行业竞争中取得成功的根本原因在于其对数据的战略理解和运用。在大家还不太明白什么是电子商务的时候，亚马逊通过互联网手段获得了传统门店无法比拟的空前丰富的用户行为信息，并进行了深入的分析和挖掘。什么是“用户行为信息”？简单来说，就是指用户在网站上的搜索、浏览、评分、评论、加入购物篮、取出购物篮、加入心愿单、购买、使用折扣券、退货等所有行为。甚至包括在第三方网站上的相关行为，比如比较价格、观看相关评价、参与讨论、在社交媒体上交流、与朋友互动等。相对于店铺通常可以收集到的与最终交易相关的信息，比如购买、退货、折扣、优惠券等。，电子商务的突出特点是可以在购买前收集大量的客户行为信息，而不是门店收集的交易信息。在电子商务领域，用户行为信息量是不可想象的。据电子商务行业专注于用户行为分析的公司不完全统计，一个用户在选择一个产品之前，平均要浏览5个网站，36个页面，在社交媒体和搜索引擎上有数十次交互。如果把所有能收集到的数据整合推导出来，一个用户的购买可能会受到成千上万个行为维度的影响。对于一个日均近百万PU的中型电商来说，这代表了一天近1tb的活跃数据。从整个中国电商的角度来说，意味着每天几千TB的活跃数据。正是这些购前行为信息，能够深刻反映潜在客户的购买心理和购买意向。例如，客户A连续浏览了5台电视机，其中国产品牌S的4台，国外品牌T的1台；4款是LED技术，1款是LCD技术；五款价格分别为4599元、5199元、5499元、5999元、7999元；这些行为在一定程度上反映了客户A的品牌认可度和倾向，比如偏向国产品牌和中等价位的LED电视。客户B连续浏览了6台电视机，其中2台为国外品牌T，2台为另一国外品牌V，2台为国内品牌S；4款为LED技术，2款为LCD技术；六款价格分别为5999元、7999元、8300元、9200元、9999元、11050元；同样，这些行为也在一定程度上反映了客户B的品牌认可度和倾向，比如偏爱进口品牌、高价LED电视等。亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，向顾客做出贴心服务和个性化推荐。例如，当客户浏览多种电视机而没有进行购买时，在一定时期内，主动通过电子邮件向客户发送适合该客户品牌、价格和型号的另一台电视机的促销信息；再比如，当客户再次回到网站浏览冰箱时，可以向客户A推荐国产中等价位冰箱，向客户b推荐进口高价位商品，这样的个性化推荐服务往往效果非常好，不仅可以提高客户的购买意愿，缩短购买路径和时间，还可以在更合适的时间捕捉到客户的最佳购买冲动，减少传统营销手段对客户的无端骚扰，提升用户体验。是实现多重目标的好手段。纵观国内外成功的电子商务公司，对用户行为信息的分析和利用，都在这个战场上投入了大量的资金。他们对数据策略的高度理解和运用，值得国内电商学习和借鉴。