对于SaaS服务类产品，如何分析用户行为？

2020-11-17 16:10:42 阅读（149） 评论（0）

对办公OA、对于销售营销、人力资源、法律服务、财税等SaaS服务企业，如何准确分析不同渠道的销售线索效果、产品解决方案对客户/用户的真实价值、网站/H5界面的客户友好性等，将极大地影响客户的生命周期价值。通过流程图，梳理如何做好SaaS产品的渠道评价和用户行为分析，实现精准营销、精细运营和产品调优。用户数据分析的目的是推动业务增长，其核心是围绕用户构建数据流、数据仓库和数据分析模型。1、掌握用户数据流，即用户与企业和产品交互过程中产生的数据。由于交互节点不同，用户数据流可以通过用户进入的逻辑线对应。例如，用户点击企业SEM关键词进入公司网站，浏览网站博客，最终提交产品试用申请，提交联系信息进入企业CRM系统，通过销售联系跟进，为用户开放试用账户，用户开始登录产品平台，进行产品试用。一些用户在进入试用后会主动探索各种功能模块，一些用户在粗略检查产品后会长时间关闭窗口。在整个环节中，用户完成了“搜索-点击访问-浏览网站-试用申请-登录试用-购买决策”的完整过程。很容易看出，用户的数据流不是自然记录或应用的，而是需要在每个环节进行早期的“数据设计”。为了更普遍地解释，我们将刚才的“搜索-点击访问”链接统一为“渠道推广吸引用户访问”。在数据设计过程中，可以通过UTM参数标记渠道源；对于用户在网站上的浏览行为和申请试用行为，可以通过可视化埋点、前端埋点和后端埋点收集数据；试用登录后，用户在产品系统中的操作序列除了埋点方案外，还可以通过服务器端数据传输工具收集数据。部署数据设计和数据采集后，可以详细分析产品中的用户来源、试用前行为和试用后行为，从而找到最佳的推广渠道、网站优化方案、产品优化和用户试用指导方案。2、建立统一的数据仓库，但从渠道源到网站访问数据到产品试用数据，数据源和存储是不同的。因此，数据采集设计后，还需要规划数据存储方案，建立统一的数据仓库。最好的方法是统一校准不同来源的数据，并集中存储在基于分布式框架的同一数据仓库中，以确保在分析过程中对超大容量数据的实时分析响应。在数据结构方面，除了建立统一的存储外，所有的数据都可以分为用户属性数据和用户事件数据，分别存在于“两个表”中。用户属性数据被记录为USER，如性别、id、用户区分和用户分组使用设备号、城市区域、ip号等信息。用户事件数据记录为Event，如进入官网、浏览博客、点击试用、未提交退出填写信息等。记录事件信息需要谁？（who）在什么时间（when）在哪里（where）以什么方式（how）做了什么（what）完整记录。建立统一的数据仓库和数据模型后，可以根据业务需要灵活创建分析模型调用和分析数据。3、根据业务需求创建数据分析模型的数据分析模型有很多种，但作为市场、运营和产品人员，我们不应该忙于学习最完整的数据分析模型，而应该从业务需求出发，灵活创建分析模型。SaaS类公司最基本的业务需求：商机获取、商机转化、客户回购、客户推荐。通过渠道转化漏斗分析不同渠道转化效率，获取商机。对于商业机会的转型，有必要对用户进行分组，仔细分析用户的行为事件，在签署订单前找到用户的关键行为，或分析每个试用用户的使用行为序列，并进行有针对性的用户沟通。回购情况，除了深入分析用户使用产品的行为，优化和升级产品外，还需要建立一个成功的客户团队，做好咨询服务。针对这些业务需求，一些常用的分析模型包括漏斗分析、保留分析、用户路径分析、用户行为序列、用户点击热点等。

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