举个简单的例子:一个买猪肉的老板在不了解猪肉到底应该卖给谁的时候,他有可能会把猪肉卖给过路的小孩,对吧?试问:小孩会买猪肉吗?答案当然是NO。

 那么问题就来了,如何在数据营销中更好地针对用户行为去做营销呢?

 第一:用户行为研究能干什么?

 对用户的研究是可以彻底看出用户当前所需求的是什么,这是用户需求分析,如:

 当前使用我们产品的用户有哪些人?

 他们都有什么样的特征?

 他们使用我们的产品能够解决一些什么问题?

 这个问题对于他们而言是否非常重要?

 除了解决他们现在的问题之外,我们还需要解决什么样的问题?他们是在什么环境下使用我们的产品呢?

 ……

 这是用户需求分析,任何一个企业在研发某一款产品的时候,都需要针对用户的群体进行一个研究,就如上面提出的几个需求问题,你是否明白其中的重要性呢?

 对用户需求分析之后,还要进行自身产品的评估,如:

 当用户使用我们的产品之后,是否能够顺利解决他们目前的问题?

 我们产品的使用方法是否足够简单?

 用户在使用过程中会不会遇到困难?

 用户在使用我们的产品是否需要付出很大代价?

 用户在使用产品过程之后,对产品的满意度怎么样?

 我们的产品还有哪些需要亟待改进?

 ……

 你是否看到了成功的曙光?别急,还有用户行为上的分析,如:

 用户在使用产品过程中,是如何使用的呢?

 用户比较关注产品上的哪些地方?

 用户经常会使用的是什么功能?

 自身产品的哪部分被用户所忽略,是否有必要继续存在?

 ……

 需求分析、产品评估、行为分析合三为一,就构成了企业或个人研究用户到底能干些什么?这三个部分缺一不可,缺乏任何一个,都无法构成最为基础的数据营销分析,否则,你做出来的产品是有缺陷的,是无法被用户所接纳的。

第二:用户研究的方法

 用户研究方法主要分为两个部分:

 1:定性分析

 定性分析中的原理是要找到组成事物的最小元素,理清他们之间的相互关系,然后进行回答问题,如:Why、How等。它最重要的就是要进行语言、行为、使用的痕迹三个方面采集数据,最后进行数据的处理方法:分析、整理、归纳、拆解、理解和解释。它比较适合深度理解、挖掘和提供假设,但是缺陷就是无法推及总体。

 2:定量分析

 数据分析中的原理是指将实际问题转化为数字指标,用过解决数学问题获得答案,然后再进行回答问题,如:Who、What、When、Where、Which、How many、How much等。然后进行数据指标的采集,最后使用统计进行数据处理。不过它比较适合描述当前现象、假设的验证、解决边界比较清楚、较容易量化的问题。

 比如说我们可以通过访谈法、焦点小组、脉络访查、竞品分析、卡片分类、用户模型、专家评估、认知走查、满意度评估、问卷调查、产品可用性测试、网站数据统计等用户研究的方法。

 第三:用户研究方法在产品流程中的使用方法

 第二点最后说到我们可以通过某些方法去研究用户,那么这些方法如何具体使用在产品研发过程中呢?这块就要针对四个点:

 1:产品概念

 访谈法、焦点小组、脉络访查、问卷调查、竞品分析、用户模型这五点是产品的概念,通过这五点我们可以发掘、验证、用户用户的需求,从而明确产品的最后设计目标,这也是产品研发过程中最重要的一环。

 2:产品设计

 可用性测试、卡片分类、合理性研究、认知走查、专家评估这五点是产品在设计中需要掌握的,用过这五点可以明确视觉及设计方案的确定,交互设计体验的方案评价及可用性分析。

 3:产品研发

 可用性测试、认知走查、专家评估这三点是针对产品在迭代开发过程中,不同版本的易用性问题等进行复查,它们是组成产品设计和研发过程中最需要的三个要点。

 4:产品发布

 在产品发布之后,企业需要进行调查问卷、满意度评估、用户访谈等了解产品在发布后用户的反馈、各个功能点的使用情况、新功能点的发掘及产品的推广策略等。这里就回到了第一点的用户行为研究能干什么了。

 大家是否发现到,这三个大点都是一个闭环,缺少任何一环都会导致数据营销分析的不足。因此最后要说到的是,因为企业不同,所以针对用户行为的研究也肯定不同,所以这一篇的文章算是一篇干货类的“方法论”,曹勇主要是让大家能够了解到数据营销在未来的重要性。随着移动互联网发展,传统企业也开始从线下走到线上进行拓展业务,弥补营销上的不足,但是这些企业更要注重数据营销的重要性,错过了互联网时代,但无论如何也不能错过数据营销。