数据营销中的用户行为应该从哪几个方面入手？

还记得上一篇文章曹勇分享的是《数据营销，未来营销的发展趋势》，期间有很多站长、微信营销等朋友都加曹勇微信问我：数据营销中的用户行为到底应该从哪些方面入手，如何从用户的这些行为中获得更好的营销效果呢?那么这次曹勇就为大家分享下，也希望能够帮助那些还不知道如何去用数据去做营销的企业或者个人。

在互联网的时代，无论是企业还是个人要想获得营销上的效果，那么最终都离不开对用户行为的研究。在双屏时代(PC和移动互联网)，只有了解用户的行为，才会知道用户当前所需要什么，也就能做好“对症下药”。举个简单的例子：一个买猪肉的老板在不了解猪肉到底应该卖给谁的时候，他有可能会把猪肉卖给过路的小孩，对吧?试问：小孩会买猪肉吗?答案当然是NO。

那么问题就来了，如何在数据营销中更好地针对用户行为去做营销呢?

第一：用户行为研究能干什么?

对用户的研究是可以彻底看出用户当前所需求的是什么，这是用户需求分析，如：

当前使用我们产品的用户有哪些人?

他们都有什么样的特征?

他们使用我们的产品能够解决一些什么问题?

这个问题对于他们而言是否非常重要?

除了解决他们现在的问题之外，我们还需要解决什么样的问题?他们是在什么环境下使用我们的产品呢?

……

这是用户需求分析，任何一个企业在研发某一款产品的时候，都需要针对用户的群体进行一个研究，就如上面提出的几个需求问题，你是否明白其中的重要性呢?

对用户需求分析之后，还要进行自身产品的评估，如：

当用户使用我们的产品之后，是否能够顺利解决他们目前的问题?

我们产品的使用方法是否足够简单?

用户在使用过程中会不会遇到困难?

用户在使用我们的产品是否需要付出很大代价?

用户在使用产品过程之后，对产品的满意度怎么样?

我们的产品还有哪些需要亟待改进?

……

你是否看到了成功的曙光?别急，还有用户行为上的分析，如：

用户在使用产品过程中，是如何使用的呢?

用户比较关注产品上的哪些地方?

用户经常会使用的是什么功能?

自身产品的哪部分被用户所忽略，是否有必要继续存在?

……

需求分析、产品评估、行为分析合三为一，就构成了企业或个人研究用户到底能干些什么?这三个部分缺一不可，缺乏任何一个，都无法构成最为基础的数据营销分析，否则，你做出来的产品是有缺陷的，是无法被用户所接纳的。

第二：用户研究的方法

用户研究方法主要分为两个部分：

1：定性分析

定性分析中的原理是要找到组成事物的最小元素，理清他们之间的相互关系，然后进行回答问题，如：Why、How等。它最重要的就是要进行语言、行为、使用的痕迹三个方面采集数据，最后进行数据的处理方法：分析、整理、归纳、拆解、理解和解释。它比较适合深度理解、挖掘和提供假设，但是缺陷就是无法推及总体。

2：定量分析

数据分析中的原理是指将实际问题转化为数字指标，用过解决数学问题获得答案，然后再进行回答问题，如：Who、What、When、Where、Which、How many、How much等。然后进行数据指标的采集，最后使用统计进行数据处理。不过它比较适合描述当前现象、假设的验证、解决边界比较清楚、较容易量化的问题。

比如说我们可以通过访谈法、焦点小组、脉络访查、竞品分析、卡片分类、用户模型、专家评估、认知走查、满意度评估、问卷调查、产品可用性测试、网站数据统计等用户研究的方法。

第三：用户研究方法在产品流程中的使用方法

第二点最后说到我们可以通过某些方法去研究用户，那么这些方法如何具体使用在产品研发过程中呢?这块就要针对四个点：

1：产品概念

访谈法、焦点小组、脉络访查、问卷调查、竞品分析、用户模型这五点是产品的概念，通过这五点我们可以发掘、验证、用户用户的需求，从而明确产品的最后设计目标，这也是产品研发过程中最重要的一环。

2：产品设计

可用性测试、卡片分类、合理性研究、认知走查、专家评估这五点是产品在设计中需要掌握的，用过这五点可以明确视觉及设计方案的确定，交互设计体验的方案评价及可用性分析。

3：产品研发

可用性测试、认知走查、专家评估这三点是针对产品在迭代开发过程中，不同版本的易用性问题等进行复查，它们是组成产品设计和研发过程中最需要的三个要点。

4：产品发布

在产品发布之后，企业需要进行调查问卷、满意度评估、用户访谈等了解产品在发布后用户的反馈、各个功能点的使用情况、新功能点的发掘及产品的推广策略等。这里就回到了第一点的用户行为研究能干什么了。

大家是否发现到，这三个大点都是一个闭环，缺少任何一环都会导致数据营销分析的不足。因此最后要说到的是，因为企业不同，所以针对用户行为的研究也肯定不同，所以这一篇的文章算是一篇干货类的“方法论”，曹勇主要是让大家能够了解到数据营销在未来的重要性。随着移动互联网发展，传统企业也开始从线下走到线上进行拓展业务，弥补营销上的不足，但是这些企业更要注重数据营销的重要性，错过了互联网时代，但无论如何也不能错过数据营销。

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