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1，如何分析客户
在现今数据的发掘和运用越来越受重视的信息时代，很多企业在选择客户关系管理系统的时候会比较关注其数据分析的功能是否强大，强大的数据整理和分析能力对于企业的不管是长期计划的调整决策还是短期的营销活动计划都有重要的参考作用。因此，对于CRM系统来说，这一方面的能力必须要体现出应有的作用。不管是市场营销人员，还是销售人员，都可以借助客户关系管理系统中的数据分析结果来调整自己的工作。比如市场营销人员可以更加准确的定位自己的目标客户人群，从而制定相应的营销计划；销售人员可以知道自己的客户更加关注什么样的需求，喜欢什么样的服务，从而提供更加有针对性的服务，提高客户的满意度。那么，如此重要的数据分析，在CRM系统中是怎样进行的呢？为了满足企业对数据分析的需求，Rushcrm系统提供了全面的数据分析解决方案。它可以为系统中的客户、潜在客户、销售机会、产品等各个模块都集成了相应的数据报表生成功能，帮助用户快速的观察数据结构，进行数据分析。当客户想要更加深入的分析数据的时候，可以在每个模块生成报表的时候，选择任意的字段，筛选出需要的目标数据，帮助用户从多方面，多维度的观察数据。Rushcrm系统提供了21个标准报表，并且支持企业全方位的跨模块生成自定义报表，为企业对数据进行高级的多面处理，并深入发掘客户价值提供强有力的支撑。除了数据报表之外，Rushcrm系统还提供了统计图表功能，通过柱状图或则圆饼图，按照不同的条件统计对应的目标数据，能让用户及时的从多角度了解系统中各项数据有清晰的认识，让用户对客户的信息了然于胸。企业借助客户关系管理系统对客户数据进行收集、统计和科学的分析，往往可以发现意想不到的问题甚至商机，这也是为什么大部分企业都期望他们是用是CRM系统具有强大的数据分析功能的原因之一。2，如何进行有效的用户调研
根据产品的生命周期，有针对性地开展相应的市场调研。如产品开发阶段可以做市场细分，行业研究，品牌定位；产品上市前可做一些概念测试，产品测试，价格测试；产品上市中可以做消费者研究，品牌研究，渠道研究等等。具体要看你的需要。把握用户需求，才能做出用户真正喜欢的网站。如果不考虑用户需求，网站的页面设计得再漂亮，功能再强大，也只能作为摆设，无法吸引到用户，更谈不上将网站用户变为你的客户。 1、用户类型划分 对用户需求的分析，首先要考虑的，就是用户类型。 网站是面对国外客户，还是国内客户？ 网站是面对经销商，还是面对终端客户？ 网站是面对家庭购买者，还是面对个人消费者？ 网站是服务老客户为主，还是吸引新客户？ …… 面对不同的用户类型，网站需要满足的用户需求也不同。 2、用户需求分析 确定好用户类型之后，接下来就是研究用户所关注的内容了。怎样确定用户关注哪些内容呢，除了向企业的销售人员调研，也可以做一个简单的“角色互换”思考，如果你是用户，那么你会从哪些方面来考察企业呢？如果你是用户，你会希望看到怎样的网站？ 1）用户的明确需求 如产品的展示、公司的介绍、服务介绍等等，这些是属于用户最基础的需求，一般的企业网站都会有，但是不同网站之间的差别在于细节，比如产品应如何展示才更美观？公司介绍要怎样写才能突出企业优势呢？只有将细节做好，才能打动用户。 2）用户的潜在需求 除了满足用户的基础需求，网站策划者还要深入挖掘用户的潜在需求。比如，一种复杂的技术型产品，用户很可能需要及时的“技术咨询”以帮助了解；而一款家庭清洁的日化产品，如果网站有“家庭清洁常识”的介绍，相信会比单纯的产品介绍更吸引用户。 从“ 网络调研 ”到“ 网站诊断”，再到“用户需求分析”，网站策划者完成了网站规划前必要的准备工作，而接下来，才真正到了考验网站策划者功力时候了3，大数据之如何进行用户行为分析
而消费者们作为这场游戏中的弱者，不断地被这些真假价格战挑逗着和引导着。然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。 最典型的当属全球电子商务的创始者亚马逊(Amazon.com)了，从 1995 年首创网上售书开始，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很多行业的市场规则及竞争关系，10 年之内把很多像 Borders 以及 Barnes and Noble 这样的百年老店被逼到破产或濒临破产。亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘。 何为“用户行为信息”(User Behavior Information)呢?简单地说，就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表(Wish List)、购买、使用减价券和退货等;甚至包括在第三方网站上的相关行为，如比价、看相关评测、参与讨论、社交媒体上的交流、与好友互动等。 和门店通常能收集到的购买、退货、折扣、返券等和最终交易相关的信息相比，电子商务的突出特点就是可以收集到大量客户在购买前的行为信息，而不是像门店收集到的是交易信息。 在电商领域中，用户行为信息量之大令人难以想象，据专注于电商行业用户行为分析的公司的不完全统计，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，在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达数十次。如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。而放到整个中国电商的角度来看，更意味着每天高达数千 TB 的活跃数据。 正是这些购买前的行为信息，可以深度地反映出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 款电视机，其中 4 款来自国内品牌 S，1 款来自国外品牌 T;4 款为 LED 技术，1 款为 LCD 技术;5 款的价格分别为 4599 元、5199 元、5499 元、5999 元、7999 元;这些行为某种程度上反映了客户 A 对品牌认可度及倾向性，如偏向国产品牌、中等价位的 LED 电视。而客户 B 连续浏览了 6 款电视机，其中 2 款是国外品牌 T，2 款是另一国外品牌 V，2 款是国产品牌 S;4 款为 LED 技术，2 款为 LCD 技术;6 款的价格分别为 5999 元、7999 元、8300 元、9200 元、9999 元、11050 元;类似地，这些行为某种程度上反映了客户 B 对品牌认可度及倾向性，如偏向进口品牌、高价位的 LED 电视等。 亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。例如：当客户浏览了多款电视机而没有做购买的行为时，在一定的周期内，把适合客户的品牌、价位和类型的另一款电视机促销的信息通过电子邮件主动发送给客户;再例如，当客户再一次回到网站，对电冰箱进行浏览行为时，可以在网页上给客户 A 推荐国产中等价位的冰箱，而对客户 B 推荐进口高档价位的商品。 这样的个性化推荐服务往往会起到非常好的效果，不仅可以提高客户购买的意愿，缩短购买的路径和时间，通常还可以在比较恰当的时机捕获客户的最佳购买冲动，也降低了传统的营销方式对客户的无端骚扰，还能提高用户体验，是一个一举多得的好手段。 纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。数据本身是客观的，但被解读出来的数据一定是主观的。那么我们要如何使用这些数据为我所用呢? 1、通过各项数据展示网站运营情况，调整网站的运营策略; 2、通过用户操作的习惯，进行分析优化产品功能。(让用户用的更舒心即用户体验); 3、通过关联分析，拓展产品，挖掘产品价值(最大化的释放用户欲望或需求)即运营推广、用户体验、个性化挖掘。4，如何做用户行为路径分析
行为路径分析就是分析用户在产品使用过程中的访问路径。运用dm hub通过对行为路径的数据分析，可以发现用户最常用的功能和使用路径，并从页面的多维度分析，追踪用户转化路径，提升产品用户体验。通过分析用户的这些行为轨迹数据，来验证访问路径是否和预期指标的一致，如有偏差就是产品可能存在的问题，需要及时对产品进行优化，找到缩短路径的空间。提前预判，使用流量地图，分析产品真实用户体验和访问路径，比如社群鸭，最后就是对比差距。用户行为分析是网站分析最为关键的要素，也是决定网站运营分析最为关键的环节，用户分析分析能帮你判断出你的客户群是否精准，你的广告费是否花到位，通过用户行为分析，实现精准营销。什么是用户行为分析用户行为分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。这是狭义的只指网络上的用户行为分析。重点分析的数据用户的来源地区、来路域名和页面；用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数；注册用户和非注册用户，分析两者之间的浏览习惯；用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字；用户选择什么样的入口形式（广告或者网站入口链接）更为有效；用户访问网站流程，用来分析页面结构设计是否合理；用户在页面上的网页热点图分布数据和网页覆盖图数据；用户在不同时段的访问量情况等：用户对于网站的字体颜色的喜好程度。访客流量分析用户群：用户者主要所在区域，24小时之内有多少回访。访问者：访问主要来源哪个区域，如国家、省份、城市。访问量：分析网站月访问，日访问，时访问，来确定网站的高峰是在是何月何日何时。浏览量：访客在一定时间内所浏览内容，日最大浏览量多少，日最小浏览量多少。流量来源：分析网站是从哪方便来的流量。流量页面：哪些页面主要引来的流量。访问者分析：在24小时的回访次数，访客浏览多少页面，在网站中逗留多长时间。访客访问分析：用户电脑所采用的系统语言，所使用的浏览器，屏幕尺寸，屏幕颜色位数。搜索引擎：搜索引擎是提供信息查询的工具，通过分析网站来源关键词，来确定搜索引擎 用户主要关注网站哪些方面。广告效果分析广告效果、性价比分析、成本分析、转化率等 恶意点击分析损耗分析、防御策略等等用户行为分析的维度行为分析数据的记录与整理电子商务网站到手不是立刻开展优化，而是记录之前的数据情况，记录之后要进行一系列维度的数据整合。可以说，数据分析和整理做好对以后的优化有很大的帮助。我一直很强调基础，我们做网站优化要善于记录日志，操作日志，异常日志都要有据可循。也许你会觉得一时很麻烦，但是会免去你以后的很多失误。举个例子：除了基本的收录、外链、锚文本、UV、关键词排名等，你至少还要注意，访客地区分布情况，频道流量情况，页面点击行为等，而且要把搜索流量与广告流量区分开。 对于基础的数据还要记录主要竞争对手的。关键词分析一个电子商务网站需要拥有大量的产品和目录，同时海量的页面信息。这些页面是否能带来搜索引擎流量取决于网站自身构架的良好性，页面体验与SEO优化做的到位程度有关。SEO优化怎么样，从网站的关键词策略能大概分析的出，包括很多长尾布局，频道关键词以及首页title的书写。良好的关键词策略是获得大量长尾关键词流量的利器! 所以前期对关键词进行有效的整理，例如对首页核心关键词，频道关键词和重点的一些关键词排名进行检测和记录，必要时要针对专题或者单页面进行特别的seo优化处理。数据分析对于基础的数据进行记录是第一步要做的，但那是热身。需要对具体的数据进行更加细致的分解，看到一个网站日PV 10W，日IP 5W并不能证明太多，我们需要分析更多的维度，例如，着陆页面的跳出率情况，直接流量与总流量对比，端到端的ROI等等。 推广流量与自然流量要做好区分，基本上我们所谈及与seo有关的流量是自然流量部分，推广流量中有直接流量，自然流量中也含有直接流量，这势必造成数据上的误导与混淆;所以要安装监控代码识别出来，必要的时候要使用第三方的数据分析工具（如GA.99click旗下的siteflow）。网站易用性分析你要了解网站如何呈现给用户的，因为一切seo都是站在用户角度，而不是你的角度，所以网站体验非常重要。尤其对于一个电子商务网站来说，用户体验就是重中之重了。作为电商网站的运营或者seo来说，易用性体现在网站具有清晰的导航系统，方便的搜索系统与醒目的引导系统。三大系统结合起来，会使用户有“流连忘返”的感觉。用户分析的主要目的把握网站整体布局颜色等。分析用户行为数据进行网站调整。掌握大多数网站用户心理。网站用户行为策划。思维活跃，随时根据用户与改变。通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以让企业更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站、推广渠道等企业营销环境存在的问题，有助于企业发掘高转化率页面，让企业的营销更加精准、有效，提高业务转化率，从而提升企业的广告收益，实现销量的提升。问题比较泛，只能粗略回答了 :) 一、精细化运营的目标 比如说你的产品只是个工具，那恐怕谈不上过多的精细化运营，一般做好常规的用户行为分析、再配合用户定性研究，用于指导产品的设计即可;如果是内容型产品，或者功能和内容兼具的产品，那确实需要考虑。 2.设计统计框架 假设用户在你的app上会频繁进行交互和使用功能，同时还会浏览或者产生内容，那么需要在产品设计的同时，把你的统计框架设计好。 二、简要的操作流程 1.数据采集首先列出你需要的数据项，接着评估哪部分是需要APP上报的，哪部分是后台可以统计的，然后分别在前后台加上。一般来讲，APP上报采集的数据，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，不仅之前的功夫都白做了，还会带来一大堆脏数据，同时还有可能降低客户端的运行效率，得不偿失。 2.数据整理数据采集完之后，需要将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据，这里需要做一些基本的数据逻辑关联和展示，就不赘述了。 3.数据分析按照一开始设计的统计框架，你可以很清楚的看到自己需要的数据了。 当然以上只是基础得不能再基础的分析，再深入一点的，例如你拿到这些数据，可以分析使用A功能的用户同时还喜欢B功能，二者关联性较强，是否可以在前端设计时更多的考虑整合，或者界面上的调整;比如分析点击流，大部分用户访问或使用APP的路径是怎么样的，是不是把核心功能藏得太深了?再比如可以分析不同用户属性，比如男性用户和女性用户，他们在用户行为上是否有明显差异?等等。 不同产品的数据分析方式和模型差距非常大，没法一下子就说清楚。所以以上更多的是举例。 三、一些需要注意的原则 1.数据本身是客观的，但被解读出来的数据一定是主观的，同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析(比如已经有了假设，再用数据去论证); 2.APP采集数据，一定是优先级比较低的事情，不能因为数据的采集而影响产品的性能和用户体验，更不能采集用户的隐私数据(虽然国内很多APP并没有这么做); 3.数据不是万能的，还是要相信自己的判断。首先你得对用户行为有数据的支撑才好做分析，你可以用表单大师试试，做一个表单能收集用户行为的数据，表单做好后把表单链接地址或者二维码发布出去，让你的用户填写表单进行反馈，你就可以对收集上来的数据通过表单大师的报表进行图形化分析了。可以支持手机端的
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