深度解析百度统计的客户细分：如何精准洞察用户需求？

深度解析百度统计的客户细分:如何精准洞察用户需求?

如何做精准洞察用户需求?

一、百度统计的客户细分:如何精准洞察用户需求?

1、基于百度搜索引擎的用户画像

基于百度搜索引擎的用户画像,主要体现在以下四个方面:

1)用户信息数据

2)用户需求数据

3)用户体验数据

4)数据渠道数据

2、基于百度统计的用户数据分析

基于百度搜索引擎的用户数据分析,主要体现在以下三个方面:

1)用户统计数据

2)用户特征数据

3)用户转化数据

对于不同类型的用户群体,分析的用户行为和需求是完全不一样的。用户群体的特点不一样,分析的数据也不一样。

而这就要求在百度统计的客户细分数据中,有合理的需求挖掘,这也是百度统计不一样的地方。

比如对于一类用户,百度统计是基于用户行为数据,所以这类用户的行为特征往往是基于感性因素,我们可以采用定性分析的方式。

而感性因素的用户特征,是基于我们自身的判断。比如用户的情绪,这个时候我们可以采用聚类分析法,用定性的方式进行分析,这就能够让我们更加清晰的了解用户真正的想法和诉求。

而百度统计的理性用户特征是基于我们自身的主观判断。这种方法比较快,而且数据准确,但是缺点也是显而易见的,就是我们做的百度统计太过于商业化。

3、基于业务数据分析的用户分析

基于业务数据分析的用户分析,主要目的在于了解用户到底是基于哪一个类型的行为。比如:针对某一个周期内的用户群体,可以用这样的分析方法进行分析:

用户的消费习惯:用户经常浏览哪些栏目,点击哪些内容,了解用户的需求

用户的行为偏好:根据这个指标,可以分析得出用户的喜好,把用户关注的内容放到这个栏目中

产品本身的价值:这个指标可以让我们更清晰的看到用户的消费需求,也可以让我们更深入的了解产品的功能和玩法

使用产品的时间:也可以理解为一个星期,可以分析得出用户的使用习惯

以上这些是用户分析的基础,然而当我们深入了解用户的时候,用户的行为却会发生改变,这样我们就会认为这个用户是在瞎猫,而不进行分析了。

3、基于业务数据分析的用户行为

基于业务数据分析的用户行为通常可细分为用户的获取、激活、留存、转化、传播、传播五个方面。