什么是行为分析？

了解行为分析

行为分析是商业分析中的一个概念，它深入分析了客户在网站、电子商务、移动应用、聊天、电子邮件、互连产品/物联网 (IoT) 及其他数字渠道上的行为。每当用户与你的数字渠道互动时，他们都会提供有关其需求和愿望的关键信号（包括购买意愿），你可以利用这些信息来完善客户资料。

行为分析（数字分析的一种形式）旨在通过了解客户在客户旅程中的位置、他们接下来需要哪些信息或互动以及面临的障碍来主动预测客户的需求。虽然有多种数据和分析可以实现这一目的，但行为数据的独特之处在于它是具体的、用户生成的数据，可以指导高度准确的意图预测。此外，通过将跨渠道行为分析与其他类型的客户数据（如过去的交易和人口统计信息）结合，可以获得更丰富的见解，从而推动更个性化的体验。

这就是行为分析对于促进业务的发展非常重要的原因，可帮助吸引新客户（已知客户和未知客户）以及根据实际互动和使用情况来保留现有客户。

谁需要行为分析？

行为分析的妙处在于，一旦团队开始使用它来帮助完善客户资料，组织内的任何级别的任何人都可以从见解中受益。虽然组织内的成员都可以使用这些类型的分析，但从中受益最多的却是以下角色：

营销人员

营销人员可以利用行为分析构建队列数据，这些数据可帮助他们充分利用市场活动，优化客户获取，并最大限度地提高客户留存率和转化率。当行为数据与交易数据和人口统计数据结合时，可以用来创建更丰富的多维客户资料。关于客户的见解和预测可以进一步指导更相关、更个性化的互动。

销售

行为分析是营销人员和销售团队制定成功战略的连接点。使用行为数据推动市场活动获得成功的营销团队帮助销售团队证明这些市场活动的真实投资回报率 (ROI)，同时创建更大、更符合条件的漏斗图。例如，跟踪用户的浏览习惯和反应可以发现向最有可能对这些优惠做出反应的客户进行追加销售和交叉销售的机会，从而带来更多的销售和更高的销量。

数据分析师

利用通过行为分析获得的信号，数据分析师帮助解读完整的客户旅程，并将用户意图与实际情况进行比较。这些信息还可用于帮助识别有可能流失的客户与更可能保持忠诚的客户。数据分析师可以使用复杂的数据进行用户分析，将信息转化为可操作的见解。营销人员则可以利用这些见解就简化工作流做出数据驱动的决策，以便团队继续专注于创造最大价值的活动。

客户服务

即使在预测所需条件后，有时也会偏离目标。用户会通过在线互动（包括社交渠道、在线聊天或电子邮件）告知你，他们对你的营销活动并不感兴趣。客户服务团队通常处于接收这些信息的第一线。行为分析可以帮助一线团队准备好得体的回应，并且有关客户体验的重要信息可以轻松传递回销售和营销团队。

用户数据的类型

行为分析提供了用户级行为数据，揭示了用户对数字渠道的反应和互动情况。来自多个数字来源和设备的用户数据（称为跨渠道分析）通常分为三类。理想情况下，所有类型都用于将原始数据转化为有价值的信息：

1. 已注册的数据。存储在客户关系营销 (CRM) 或营销工具中的数据
2. 观察到的数据。用户体验的概要，包括与网站或应用的不同元素交互的信息
3. 消费者的意见。客户的感受如何以及他们选择在线表达情绪的方式（无论是被动还是主动）