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App行為數(shù)據(jù)探討：基于行為數(shù)據(jù)的場景化營銷

Darcy

2017-05-09

1 評論 25407 瀏覽 63 收藏

17 分鐘

營銷成功的關(guān)鍵在于不斷的嘗試，優(yōu)化場景化標簽中的各個數(shù)據(jù)維度和數(shù)值，同時在效果達到預期的方案固化，形成標準的運營方案。

企業(yè)面臨三類數(shù)據(jù)，一類是企業(yè)內(nèi)部的交易數(shù)據(jù)，一類是企業(yè)同用戶之間的交互數(shù)據(jù)，一類是第三方數(shù)據(jù)也稱外部數(shù)據(jù)。企業(yè)過去的數(shù)據(jù)資產(chǎn)是建立在第一類數(shù)據(jù)之上的，利用人口屬性、銷售數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、內(nèi)部流程等數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)，開展商業(yè)應用。

客戶行為數(shù)據(jù)也被稱為交互數(shù)據(jù)，主要包含客戶在網(wǎng)站和移動App中的瀏覽和點擊行為，也包含客戶在論壇上的言論行為。客戶主動發(fā)起的言論行為數(shù)據(jù)應用較多，主要用于輿情監(jiān)控和客戶關(guān)系管理，也有的企業(yè)將客戶言論數(shù)據(jù)用于產(chǎn)品反饋和迭代。App內(nèi)部的點擊和瀏覽數(shù)據(jù)商業(yè)應用較少，主要應用于產(chǎn)品體驗分析、渠道管理、用戶運營等方面。App內(nèi)部點擊和瀏覽行為數(shù)據(jù)基本上很少被企業(yè)重視，也很少會進行商業(yè)應用。

App的行為數(shù)據(jù)其實有很大的商業(yè)價值，只是很多企業(yè)不知懂如何進行應用。在金融行業(yè)，F(xiàn)intech公司Klarna發(fā)現(xiàn)用的行為數(shù)據(jù)的效力是金融數(shù)據(jù)的4倍，三個創(chuàng)始人中，有兩個人碩士論文來研究如何利用行為數(shù)據(jù)進行金融冒險。一些企業(yè)也開始探討App行為數(shù)據(jù)的商業(yè)價值，利用行為數(shù)據(jù)進行數(shù)字營銷。

一.App 行為數(shù)據(jù)的采集和分析

App的行為數(shù)據(jù)采集基本上采用SDK方式，采集客戶在App頁面的點擊行為，同時也可以進行參數(shù)回傳。SDK就是幾行輕量級代碼，采集數(shù)據(jù)的類型取決于埋點。SDK在數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)采集上技術(shù)上沒有技術(shù)壁壘，行為數(shù)據(jù)應用的主要技術(shù)壁壘在于海量行為數(shù)據(jù)的處理和分析。

很多企業(yè)總認為SDK采集數(shù)據(jù)會涉及個人隱私，主要還是不了解SDK數(shù)據(jù)采集的技術(shù)原理。SDK的全名是Software Development Kit，直接翻譯就是軟件開發(fā)包，N行軟件代碼用于數(shù)據(jù)采集。SDK采集的任何數(shù)據(jù)都是源于客戶的主觀控制，從SDK埋點上可以分辨出是否涉及個人隱私數(shù)據(jù)。個人隱私數(shù)據(jù)在美國具有嚴格定義，基本定義是可以從社會群體中識別出個體的數(shù)據(jù)，包括PII中的7種數(shù)據(jù)類型例如社會保障號、手機號、家庭地址、私人郵編等，并不是所有數(shù)據(jù)都是個人隱私數(shù)據(jù)。

企業(yè)在正常商業(yè)活動中獲得的個人隱私數(shù)據(jù)并不違反法規(guī)，在沒有得到客戶授權(quán)的情況下，個人隱私數(shù)據(jù)被企業(yè)和第三方使用就屬于違反法律法規(guī)了。例如電商擁有客戶的名字、地址、電話甚至銀行卡號和支付賬號。在客戶授權(quán)使用的前提下，電商擁有和使用這些數(shù)據(jù)是不違反法律法規(guī)。但是如果客戶沒有進行授權(quán)，企業(yè)使用了涉及個人隱私的數(shù)據(jù)則屬于違反國家法律，需要得到法律的制裁。

App內(nèi)部行為數(shù)據(jù)的處理和分析具有較高的技術(shù)門檻，SDK會采集到大量的臟數(shù)據(jù)，包含一些空白區(qū)域和特殊符號，甚至根本沒有見過的數(shù)據(jù)類型，這些臟數(shù)據(jù)的處理和分析具有較大的技術(shù)挑戰(zhàn)，特別是數(shù)據(jù)的實時采集和處理。成熟的技術(shù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理方式需要時間和實戰(zhàn)來考驗，技術(shù)人員只有經(jīng)歷了海量數(shù)據(jù)采集和處理，填平了大量技術(shù)坑之后，才能形成成熟的技術(shù)架構(gòu)，SDK采集的數(shù)據(jù)會被專業(yè)地處理，不會漏掉數(shù)據(jù)和記錯數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)的采集和處理是個臟活累活，需要在真實數(shù)據(jù)環(huán)境進行實戰(zhàn)，具有較高的技術(shù)壁壘和門檻。技術(shù)人員幾年下來積累的技術(shù)經(jīng)驗是一個技術(shù)財富，具有較大的商業(yè)價值。

二?.App行為數(shù)據(jù)的商業(yè)價值

App的行為數(shù)據(jù)也可以稱之為intention數(shù)據(jù)，代表客戶內(nèi)心的好奇和需要。就像搜索數(shù)據(jù)一樣，行為數(shù)據(jù)可以體現(xiàn)客戶在商品喜愛和購買方面的一些需求。

行為數(shù)據(jù)在應用之前需要進行結(jié)構(gòu)化和標簽化，結(jié)構(gòu)化是指將行為數(shù)據(jù)的展現(xiàn)形式從非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并進行歸類和統(tǒng)計。標簽化數(shù)據(jù)是指根據(jù)業(yè)務場景，將行為數(shù)據(jù)打上業(yè)務標簽，打標簽基本上圍繞設(shè)備進行，并同業(yè)務場景深度結(jié)合。行為數(shù)據(jù)打標簽的過程就是從行為數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)商業(yè)價值的過程，行為數(shù)據(jù)打標簽需要考慮三個數(shù)據(jù)維度，分別是時間、頻次、結(jié)果。

行為數(shù)據(jù)時間維度主要關(guān)注行為發(fā)生的時間段和持續(xù)時間，其中時間段數(shù)據(jù)用于目標設(shè)備時間范圍選擇，用于營銷活動分析和營銷推廣計劃設(shè)定。時間段也可以用于風控和反欺詐的場景，特殊群體的App使用行為在時間段具有較高的相似性。持續(xù)時間關(guān)注行為發(fā)生的過程，記錄了行為起始和結(jié)束時間。持續(xù)時間對于分析用戶行為具有重要意義，不同時間長短代表客戶不同特點和性格。某些持續(xù)時間同客戶類型具有較大的相似性，在一些數(shù)據(jù)模型分析中具有較高的商業(yè)價值。持續(xù)時間的既可以用于購買人群分析也可以用于產(chǎn)品體驗分析，在特定的場合，持續(xù)時間還可以用于反欺詐分析。

行為數(shù)據(jù)的頻次主要關(guān)注某些特定行為發(fā)生的次數(shù)和趨勢，其中次數(shù)同客戶的興趣具有較大的正相關(guān)度，在一定時間段內(nèi)，點擊瀏覽次數(shù)同客戶購買需求成正比。次數(shù)經(jīng)過標簽化之后可以用于營銷，識別出潛在客戶。次數(shù)也可以用于用戶體驗分析和產(chǎn)品分析，通過熱力圖了解產(chǎn)品體驗和客戶需求，也可以用來進行App內(nèi)部的布局優(yōu)化，還有關(guān)聯(lián)產(chǎn)品銷售。次數(shù)同產(chǎn)品成交和客戶購買需求是弱相關(guān)關(guān)系，但是點擊瀏覽次數(shù)經(jīng)過進一步分析之后可以轉(zhuǎn)為趨勢數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)同產(chǎn)品轉(zhuǎn)化和客戶購買行為具有強相關(guān)關(guān)系，例如客戶從來不使用汽車和房產(chǎn)類App，在某一時刻突然增加使用頻率，從趨勢分析上可以預測客戶的購買需求，在某些應用場景下，趨勢數(shù)據(jù)比頻次數(shù)據(jù)的商業(yè)價值更高，可以直接預測客戶的購買需求。

行為數(shù)據(jù)的結(jié)果主要關(guān)注是否完成交易，用于判斷客戶點擊瀏覽的結(jié)果。結(jié)果數(shù)據(jù)分為成交和不成交，基于業(yè)務需要也可以采集填充的數(shù)值，用于進一步的應用。結(jié)果數(shù)據(jù)中成交數(shù)據(jù)可以用于產(chǎn)品體驗分析，客戶體驗分析，渠道ROI分析。不成交數(shù)據(jù)可以用于二次營銷，對潛在客戶進行再次營銷，二次營銷時需要結(jié)合時間段、持續(xù)時間、頻次數(shù)據(jù)進行綜合分析，篩選出目標客群進行營銷。不成交數(shù)據(jù)也可以用于產(chǎn)品體驗分析，結(jié)合成交數(shù)據(jù)和時間數(shù)據(jù)來了解產(chǎn)品問題，以及轉(zhuǎn)化漏斗。結(jié)果數(shù)據(jù)可以用于直接營銷，也可以加入到數(shù)據(jù)模型中，作為一個重要維度的參考數(shù)據(jù)。行為標簽建立過程過程中，結(jié)果數(shù)據(jù)具有較多的應用場景。

三.App行為數(shù)據(jù)的場景化應用

企業(yè)過去的營銷主要使用交易數(shù)據(jù)，典型的有數(shù)據(jù)庫營銷中的關(guān)聯(lián)分析和交叉銷售。交易數(shù)據(jù)對營銷具有較大的商業(yè)價值，特別是老客戶經(jīng)營。例如某些產(chǎn)品的客戶復購率較高，利用交易數(shù)據(jù)可以進行多次營銷，降低營銷成本，企業(yè)愿意利用交易數(shù)據(jù)進行數(shù)字營銷。

行為數(shù)據(jù)在營銷和風控上應用場景較多，本文主要介紹營銷場景，風控場景將另外進行詳細分析。行為數(shù)據(jù)相對于交易數(shù)據(jù)具有不確定性大的特點，行為數(shù)據(jù)更關(guān)注客戶的興趣偏好。相對于交易數(shù)據(jù)營銷，行為數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化率不太穩(wěn)定，但是應用范圍比較大，潛在的目標人群基數(shù)較大，即使是較低的轉(zhuǎn)化率，其轉(zhuǎn)化的目標客戶也會很多。曾經(jīng)在一個案例中，某券商用戶發(fā)現(xiàn)過接近40%的轉(zhuǎn)化率，大大超出了想象。一般行為數(shù)據(jù)營銷的轉(zhuǎn)化率都低于10%，集中在1%－5%直接。如果低于1％的轉(zhuǎn)化率，這個基于行為數(shù)據(jù)建立的營銷方案將會被放棄。

行為數(shù)據(jù)的場景應用建立在場景化標簽之上的，基于App內(nèi)部行為的場景應用來源于具體業(yè)務目標，例如證券App中的綁卡入金、購買理財、股票交易、基金買賣，貴金屬購買、關(guān)注收藏等。信用卡App中的賬單分期、現(xiàn)金分期、支付、消費金融、購買商品等。

建立場景化行為數(shù)據(jù)標簽的思路有兩種，一種是從業(yè)務需求（業(yè)務場景）出發(fā)，尋找同其高度相關(guān)的行為數(shù)據(jù)。另外一種是從統(tǒng)計中發(fā)現(xiàn)同業(yè)務轉(zhuǎn)化相關(guān)的行為數(shù)據(jù)。

從業(yè)務需求出來建立行為數(shù)據(jù)的場景化標簽方法比較簡單，就是分析某個業(yè)務在App中的交易路徑（交易步驟）。在接近交易路徑的前幾步，根據(jù)時間、頻次和結(jié)果來建立其場景化標簽，對于證券行業(yè)的App可以建議以下行為標簽。

下載App未綁定交易賬戶的設(shè)備
綁定交易賬戶未交易的用戶
過去三個月關(guān)注某些板塊股票但是未交易客戶
過去三個月關(guān)注某些財經(jīng)咨詢但未交關(guān)易客戶
過去三個月查詢某只股票但未交易客戶
三次點擊某只股票進行交易，但未成交客戶
點擊某只股票進行交易，成交客戶（二次營銷）
非交易時間查詢某板塊股票三次，未交易客戶
非交易時間查詢某板塊股票交易客戶
新關(guān)注某板塊股票但是未交易客戶
過去一周查詢某只股票價格三次，但未交易客戶

信用卡App關(guān)注客戶是否綁卡，是否使用賬單和卡工具功能（替代其他人工渠道），是否領(lǐng)取權(quán)益，是否關(guān)注高端白金卡，是否是潛在賬單分期客戶／現(xiàn)金分期客戶／預借現(xiàn)金客戶／消費金融客戶／專項分期客戶／權(quán)益商品客戶等。基于信用卡App內(nèi)部的點擊行為，可以建議以下基于行為數(shù)據(jù)的場景化標簽

下載App未綁卡用戶（過去一年）
?綁卡未領(lǐng)取權(quán)益用戶
嘗試賬單分期功能未申請客戶
嘗試現(xiàn)金分期功能未申請客戶
申請賬單分期未決定客戶
汽車分期點擊未成交客戶
白金卡權(quán)益專區(qū)瀏覽三次以上，未申請客戶
餐票影票關(guān)注點擊三次未兌換客戶
額度調(diào)整嘗試，未申請客戶
額度申請成提交，未成功客戶
預借現(xiàn)金，未申請客戶
積分查詢未兌換客戶
Iphone7手機分期點擊5次，未申請客戶

App場景化標簽的另外一種思路是從行為數(shù)據(jù)的統(tǒng)計中發(fā)現(xiàn)同業(yè)務轉(zhuǎn)化相關(guān)的行為數(shù)據(jù)。例如基于現(xiàn)金分期成交客戶的特征提取，統(tǒng)計出來現(xiàn)金分期成交客戶典型行為特征，例如訪問時間、地域、年齡、設(shè)備類型、賬單金額、查詢次數(shù)、點擊次數(shù)等。將這些數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，分析出高度相關(guān)的特征值和分布特征，采用描述型分析進行目標客戶提取，或者直接利用數(shù)學模型進行種子學習，找到潛在分期客戶。這種利用關(guān)聯(lián)分析方法尋找特征行為數(shù)據(jù)的方法，比較適合利用數(shù)學模型進行營銷。

利用行為數(shù)據(jù)建立場景化標簽和營銷時，我們需要理解，這是一個基于弱相關(guān)關(guān)系的營銷方式，其轉(zhuǎn)化率在大多數(shù)情況會低于基于強相關(guān)關(guān)系的交易數(shù)據(jù)。因此在使用行為數(shù)據(jù)進行營銷時，我們對轉(zhuǎn)化率要有心理預期，一般在1%－5%之間，在某些特殊情況先，轉(zhuǎn)化率會超過10%。

基于行為數(shù)據(jù)進行營銷時，需要將重點放在營銷效果分析和營銷方案迭代優(yōu)化上，通過多次營銷嘗試找到一個比較合適的行為標簽建立方式，確定頻次、時間段、結(jié)果等選值。并逐步建立起一個穩(wěn)定的運營方案和運營計劃，其中一些固定運營方案可以固化在一周的某一天，甚至某個時段，形成固定的運營計劃。每天上班時，運營人員可以將前一天跑出來的基于行為數(shù)據(jù)的運營客群發(fā)送出去（push或短信），監(jiān)督其轉(zhuǎn)化情況，不斷迭代，逐步建立起基于行為數(shù)據(jù)的標準的運營方案和運營計劃。這種運營方案可以是標準的場景化標簽（描述型），也可以基于數(shù)據(jù)學模型的結(jié)果。

基于行為數(shù)據(jù)的場景化營銷可以通過統(tǒng)計分析平臺來建立目標客群，通過SMCE建立營銷計劃并進行營銷優(yōu)化。營銷成功的關(guān)鍵在于不斷的嘗試，優(yōu)化場景化標簽中的各個數(shù)據(jù)維度和數(shù)值，同時在效果達到預期的方案固化，形成標準的運營方案。