用户行为分析解决方案.docx

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用户行为分析解决方案

用户行为分析解决案

一.概述

1.webtrends特点

作为分析行业全球市场占有率最高的同时最值得信赖的分析工具，全球数以千计的企业级用户，包括半数以上的财富和全球500强企业，正在依靠WebTrends评估并且优化他们的运营表现。

Webtrends开创了分析领域，从第一代的流量分析到第二代的访客行为分析，并基于此发展到第三代的经营分析，目前还是它最独到及领先的地。

Webtrends运营分析的特点在于将客户的在线行为与业务、商业结果挂钩，弥补了传统运营分析的不足。

Webtrends能够展现容组织、架构、业务流程及访客行为这四个面因素相互之间的影响及关联，揭示应如调整这些因素以促进及优化业务、商业结果，并同时可以与后台业务数据库、CRM等第三数据源进行关联分析，已经达到了商业智能分析的高度，并不仅仅是流量的分析。

2.功能简介

Webtrends运营分析解决案涵盖市场活动效果分析、搜索引擎效果分析、商业分析、容效果分析、导航分析、客户分类、客户自助服务分析等七大领域，对策划、产品开发、网络营销、在线商务、客户服务等多个运营环节提供完整的分析支持。

这七个领域并不是相互独立的关系，而是互相关联的环节。

例如对站外投放广告的深入分析（访客来源、达成的销售额、投资回报、与其他渠道广告效能的比较），就有可能涉及到市场活动效果、搜索引擎效果、商业分析、客户分类等多个面。

从以上七个领域出发，WebTrends能够为市场部门、产品部门、运营部门、开发/维护部门等各个部门提供他们关心的面和角度的访问分析报告。

总的来讲，分析功能分为以下几个层面：

1、容的正确性、有效性、可获得性

偏重技术层面的分析，典型的报告有：

性能（服务器负载均衡、网络带宽使用情况、服务器响应时间）、错误（客户端错误、服务器错误等）等报告；

容改版前后的效果评估等。

2、访问行为和趋势分析

访问者使用的操作系统、IP地域信息、分辨率、上网设备、FLASH版本、浏览器版本等客户端基本数据。

访问者的访问行为特征，包括：

停留时间，查看页面数，访问次数，访客/访问/页面/请求等的时间/历史变化趋势等。

允创建复杂的分类规则，获得针对特定客户群的目标信息。

显示各类客户群的不同的目标、偏好。

访问者时、如转化为客户。

3、容的受欢迎程度、访客访问路径和导航情况

从不同的粒度（参数、页面、栏目）考查网页容的访问情况，确定每个web页面的投资回报率；分析访客对真实的访问路径是什么，注册/产品购买流程设计是否带来了高的转化率，以及容、导航设计是否合理，是否符合客户体验要求。

了解的访问者对容的反馈，以及他们如和时转化为客户。

产品经理可以确定哪些容带来了高质量的访问？

哪些容使访问者迷惑？

以及哪些容促使他们离开站点？

访问者在注册、购买和支付过程中的什么地离开了?

哪些特定的路径带来了转化率?

4、营销情况分析（当次及历史）

包括搜索引擎分析、站上广告、市场活动分析、流量引入分析、访客特征分析（地理信息、Top访客、新旧访客等），分析营销活动和销售规划的每个细节。

哪些搜索引擎和关键字带来最好的效果?

搜索引擎带来的访问量中有机列表和付费搜索广告活动各占多少百分比?

您最重要的容是否通过搜索引擎传递给了目标受众？

站点是否针对搜索引擎作了优化?

确定哪些营销活动是成功的，哪些不成功？

营销活动带来的访问贡献是多少？

哪些广告活动带来重复的访问和重复的转化?

5、客户分类（当次及历史）

从不同的分类属性，例如人口属性（性别、年龄、地域）、业务属性（根据业务区分客户群）等式区分及跟踪各类客户的行为偏好，例如不同客户群体的浏览偏好；结合客户分类及行为进行精细化营销及跟踪服务等等。

6、商业分析（当次及历史）

每类产品和产品类别的收入，哪些产品和产品类别的利润最高?

各类产品的销售期及客户购买间隔？

各类产品的购买转化率？

哪类产品最受客户欢迎？

自助服务办理/在线购买习惯：

客户在哪里完成或者放弃服务办理/产品购买过程？

您的在线业务中有多少来自于新访客？

多少来自重复访客?

新购买者/重复购买者的购买行为及爱好产品？

最有价值的客户群是哪些？

哪些地理区域的访客最有价值?

不同的促销对自助服务办理/客户购买/开通效果的影响如?

哪些广告活动带来重复购买者？

哪些需求渠道带来新购买者/重复购买者？

各类营销活动为带来的最终收入？

二.Webtrends运营分析解决案

1.分析法论

1.1.运营分析的核心

传统业务模式下，业务经营的过程及结果能明确地进行管理和控制。

例如客户在进行购买时，销售人员通过交流，能直接了解客户的行为表现，包括客户的购买目的、对商品及价格的反馈、导致客户购买或放弃行为的原因等面的信息，并可以有效地提出对策以促进客户的购买行为。

但经营的结果很难用明确的逻辑关系理解和确定，也很难确定要改变结果所需要的过程变更，难以像传统业务经营那样有明确的管理和控制。

对于而言，访客或客户的行为表现都隐藏在一系列的点击行为中，的后台业务系统只能记录最终结果，例如有多少访客进行了注册/登录？

有多少访客成为客户？

客户是否办理了某项自助服务？

购买金额是多少？

而访客从哪些途径来到本站？

哪些广告能带来有效的目标客户？

从访客到登录用户的转化率？

从访客到客户的转化率？

客户在自助服务办理、商城购买过程的哪一步退出？

或者哪些因素导致客户退出业务办理/购买过程等等。

针对业务系统记录的结果数据而言，这些信息属于中间过程数据，往往在业务数据库中无法记录，只会记录在的访问日志中，但对于业务人员或市场人员，这些又是非常关键、需要了解的重要信息。

仅对结果进行分析是无法判断应该如调整过程以优化网上业务，更无法形成完整有效的经营分析。

由此可见，把结果分析和过程分析有机的结合起来才能形成完整有效的经营分析，才能够确定提升运营结果所需要的过程变更，并有效地提高运营的效果。

对管理层而言，运营的最终目标是要提高的投资回报（ROI）。

的投资回报并不仅仅体现在单纯的商务及收入面，而是对运营目标的综合反映。

的运营分析应该围绕着“如提高投资回报”这一核心主题，对策划、产品开发、网络营销、在线商务、客户服务等多个运营环节进行综合评估及改进，而不是仅仅关注的流量。

更多的访客及页面浏览量并不一定能为带来投资回报的增长，“吸引更多来到、但对业务收入增长没有任帮助的人”是每个经营者都不希望看到的。

1.2.传统运营分析的不足

一谈到运营分析，很多管理者会习惯性地侧重于对后台业务系统、商业结果的分析。

例如注册用户的数量及增长趋势，在线订单及成交金额的数量、增长趋势，站网络广告的销售情况等等。

如果管理者只掌握这些商业结果数据，而不了解由于那些直接影响结果的中间或过程因素，那么将很难确定要改变运营结果所需要的过程变更。

例如业务量出现增长，传统的分析可以知道是那些业务出现增长，但很难了解到是由于某次网络营销推广活动导致的增长，还是业务流程优化所导致的增长。

只有通过对客户来源跟踪、网络营销活动过程跟踪、业务流程优化导致的客户行为跟踪等中间过程因素进行分析才能得出结论，而这些过程记录不会记录在后台业务数据库中，只能从访问日志中得到。

同时为了避免同质化竞争，满足不同客户的差异化需求，的精细化运营要求也越来越高。

这就要求运营分析需要涵盖业务活动的完整环节，包括客户在上的行为过程及最终结果表现，并将这两部分分析结合起来。

传统的运营分析往往着重于对业务/商业结果的分析，而忽略了导致/影响结果的网上过程因素。

1.3.Webtrends经营分析法论

Webtrends运营分析的特点在于将客户的在线行为与业务、商业结果挂钩，弥补了传统运营分析的不足。

Webtrends能够展现容组织、架构、业务流程及访客行为这四个面因素相互之间的影响及关联，揭示应如调整这些因素以促进及优化业务、商业结果，并同时可以与后台业务数据库进行关联分析，已经达到了商业智能分析的高度，并不仅仅是流量的分析。

Webtrends开创了分析领域，从第一代的流量分析到第二代的访客行为分析，基于此发展到第三代的经营分析，目前还是它最独到及领先的地。

Webtrends认为，对于任一个，从经营者的期望目的来分析，应该包括三个面：

获得访客：

访客通常会通过广告、/直邮和搜索引擎找到他们所需要的容，因此通过对这些渠道的分析和优化，提高广告及市场营销活动等面效果，吸引更多访客，提高浏览量，并且节约获得访客的成本。

转化客户：

通过分析访客行为习惯、容被浏览情况、导航系统的效果，合理调整容使其更符合客户需要，优化导航系统以引导用户点击需要传达的容，将访客成功地转换为客户。

保持客户：

通过识别不同客户群体的偏好，最大可能的保持有价值的用户，通常情况下获得一个新客户的花费比保持一个老客户的花费要高5到10倍，因此识别客户的偏好，进行差异化营销服务，通过改进客户自助服务等容提高客户的满意度与忠诚度也是运营情况的一个重要指标。

Webtrends从以上三个面出发提出了自己的可测量的改进循环法论R.A.D.A.R，如下图1：

图1Webtrends可测量的改进循环法论

通过对访问数据的细致分析，关联经营数据库，为决策提供充分的依据，对进行优化和调整，循序渐进地达到提高的运营效果，最终达到提高投资回报率的目的。

2.基础数据

Webtrends支持的运营分析基础数据有以下两种：

1、的WebServer日志；

2、嵌入代码式收集日志（简称SDC日志）。

这两类基础数据源针对不同的分析需求。

对于而言，这两类基础数据都是重要的数据资产，均需要进行采集及保存。

2.1.Webserver日志

的WebServer日志记录了用户的各类http请求行为。

通过调整webserver日志格式字段，可以控制收集的用户http请求信息围。

Webserver日志由服务器负责生成及记录。

webtrends会根据客户的分析需求，提出webserver日志格式字段规化设置建议，以满足分析需求，并支持分析时通过ftp等式自动获取webserver日志

2.2.嵌入代码采集日志

除webserver日志外，webtrends还提供sdc嵌入代码日志收集机制（WebTrendsSmartSourceDataCollector）。

Webtrendssdc网页嵌入代码技术，通过在页面嵌入JavaScript代码，当网页被浏览时，JavaScript代码被浏览器执行，并且向指定的服务器发送一个请求，请求中以参数的形式记录需要精确统计的用户点击行为（包括http请求行为及非http点击行为，例如按钮、动态菜单、Flash等不会与服务器进行http交互的点击对象）。

因此sdc网页嵌入代码技术具有数据传输量小、数据价值高（仅传输具有业务统计意义的数据）和数据中心化处理的特点。

Webtrendssdc日志采集服务器采用用户私有式，由webtrends提供采集软件及标准代码，由自行安装。

可以根据需求扩充自行修改嵌入代码并嵌入站页面，日志采集服务器由自行维护，融海咨询提供相关的技术支持。

2.3.基础数据建议

针对具体需求，建议采用sdc日志作为分析的主要基础数据。

因为与webserver日志相比，sdc日志具有更高的数据精度，能全面采集用户在线行为信息，并能提供更高的分析效率，更适于对基础数据精度要求较高的访客行为分析、市场营销分析、商业分析等业务分析需求：

1、能避免代理服务器及网页自动抓取程序对分析精度的影响。

代理服务器将缓存访问最频繁的页面，并在客户段请求这些页面时直接使用本地的缓存页面响应客户端的请求，而不向服务器请求该页面，这些页面的访问将不会被记录在本站的日志里面。

搜索引擎发送出的自动抓取容的小程序，如spiders,crawlers,robots等，也