用戶行為為中心的電子商務運營研究

宋潔

電子商務作為21世紀的時代特征，極大的改變了我們的生活和消費方式。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，電子商務在Web端和APP端齊頭并進，作為現(xiàn)代綜合信息服務的重要方向潛移默化地影響著我們的生活。

電子商務/用戶行為/用戶分析/精確化營銷

一、電子商務運營中的用戶行為分析

電子商務中的用戶行為分析包括兩大部分：1）對用戶社會屬性和購買記錄等信息的分析，如用戶的性別、年齡、地域、收入、消費能力等特征分析；2）對用戶在網(wǎng)站和APP上的交互行為進行分析，如分析用戶網(wǎng)頁瀏覽軌跡，分析用戶跳轉、查看評論和最終購買結果的關聯(lián)關系等。通過分析用戶特征和評估用戶價值，從而為用戶制訂相應的營銷策略、交互設計與資源配置計劃，提升訂單轉化率和營銷效能。

（一）用戶行為分析的目標

在電子商務運營中，可以通過對不同類型的用戶行為分析，來達到特定的商業(yè)目的。

1、用戶特征分析

對用戶社會屬性的各種參數(shù)進行分析和總結，例如性別、年齡、地域、職業(yè)、婚姻、收入等，目標是找準商業(yè)定位，更好地服務于主要客戶群。

2、用戶消費傾向分析

在用戶特征分析的基礎上，對不同特征用戶的消費傾向和偏好進行分析，力爭滿足不同用戶的需求，為不同群體的用戶提供個性化的服務。

3、用戶忠誠度分析

用戶消費后，如何留住用戶就成了十分重要的問題。忠誠度分析主要是為研究不同特征、不同購買行為的用戶的忠誠度，以及預測提高這些用戶忠誠度的途徑。

4、用戶交互分析

網(wǎng)站和APP作為用戶交互觸點，分析網(wǎng)站和APP上用戶交互行為是電子商務交互設計優(yōu)化最客觀、最權威的依據(jù)，發(fā)掘用戶跳出率高、轉化率低的流程和頁面，進行提升，通過前后訪問行為和轉化比較，來對優(yōu)化進行客觀評估。

5、用戶來源渠道分析

分析用戶的主要來源渠道，不僅有效評估電子商務的SEO和SEM優(yōu)化效果，還可以跟蹤分析站內推送廣告和推廣信息的點擊效果，用戶的后續(xù)路徑和轉化率，從而做到推廣工作的可衡量可考核。

6、用戶關注內容分析

通過識別用戶和關注內容，不僅可以對網(wǎng)站和APP內容進行優(yōu)化，同時可借助精準投放工具，在相關觸點上投放用戶關注的內容，用戶可能感興趣的業(yè)務等個性化內容，增強互動性，提升用戶粘度。

（二）用戶行為分析方法研究

1、建立用戶特性體系

對于用戶特征體系的建立，不僅依靠記錄用戶注冊信息和購買記錄信息，同時需要對用戶在網(wǎng)站和APP上的訪問和活動貼上標簽，例如購買某商品時查看評論的情況、參與過某種秒殺活動等等。在日常營銷活動中需要對用戶群進行篩選時，可以通過對標簽的組合來尋找對應的用戶群。

2、建立用戶興趣體系

例如：記錄一周內訪問過同一款商品2次以上的用戶信息以及商品信息；記錄用戶經常點擊的圖片、模塊或用戶聚焦的內容。

3、建立用戶訪問軌跡數(shù)據(jù)庫

支持無限級別的路徑跟蹤，同時可以與用戶細分結合使用，分析特定細分群體的訪問行為，如廣州男性手機用戶購買過產品的路徑是怎么樣的。用戶訪問軌跡也可以用來分析未生成訂單的用戶流失情況，例如通過分析訪問過某款手機的用戶訪問軌跡，生成用戶行為軌跡漏斗圖，分析在哪個環(huán)節(jié)流失。

4、建立用戶表單和購物車分析數(shù)據(jù)庫

訂單轉化是電子商務的最終目標，表單提交和購物車流程是影響用戶訂單轉化的重要環(huán)節(jié)。建立用戶表單和購物車分析數(shù)據(jù)庫有助于找出表單填寫和購物車環(huán)節(jié)中哪些因素影響訂單轉化。

二、系統(tǒng)設計方案

（一） 系統(tǒng)總體架構設計

借鑒軟件分層設計思想，電子商務用戶行為分析系統(tǒng)的技術架構設計如下：

整個系統(tǒng)架構分為接口層、采集層、數(shù)據(jù)計算存層、存儲層、業(yè)務應用層和展現(xiàn)層，通過各層間服務的承載關系，實現(xiàn)系統(tǒng)功能。利用公共組件實現(xiàn)系統(tǒng)的認證、安全、審計、備份和日志等運行管理機制。

采集層主要實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為數(shù)據(jù)的采集處理。

數(shù)據(jù)計算層可以利用云計算服務器對海量互聯(lián)網(wǎng)用戶行為數(shù)據(jù)進行運算，計算出指標數(shù)據(jù)并提交給專題存儲。

存儲層按照專題存儲計算后的指標數(shù)據(jù)。

業(yè)務應用層主要包含業(yè)務組件、業(yè)務服務、業(yè)務流程。其中業(yè)務組件實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的封裝，并對外提供業(yè)務邏輯無關的服務；業(yè)務服務實現(xiàn)人機界面無關的業(yè)務邏輯處理；業(yè)務流程是展現(xiàn)層調用的對象，通過流程引擎來控制工作流程的運轉，完成特定的業(yè)務功能。

展現(xiàn)層是系統(tǒng)與用戶進行信息交互的平臺，通過界面集成將界面展現(xiàn)組件組合成用戶界面。用戶通過用戶界面調用業(yè)務流程來實現(xiàn)業(yè)務功能。

（二）關鍵技術分析

1、海量數(shù)據(jù)分析處理

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析都是在一臺數(shù)據(jù)庫主機上進行計算處理，當規(guī)模發(fā)展到一定程度時，對于數(shù)據(jù)庫主機性能的要求越來越高。考慮互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的高并發(fā)性，電子商務用戶行為分析需要采用分布式存儲和內存緩存技術、并結合云計算技術進行部署，在數(shù)據(jù)采集完成時計算出對應的指標數(shù)據(jù)，再將指標數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫主機上，數(shù)據(jù)庫主機數(shù)據(jù)僅作匯總、展現(xiàn)使用，以此來解決海量數(shù)據(jù)分析處理面臨的性能瓶頸問題。

2、數(shù)據(jù)流刷新技術

基于WEB2.0的動態(tài)數(shù)據(jù)刷新技術，在頁面生成后，若有數(shù)據(jù)變化，不需要重新刷新頁面，而是采取獨有的數(shù)據(jù)流刷新技術，直接更新頁面的數(shù)據(jù)。減少客戶端與服務端的數(shù)據(jù)交互量，保持客戶端頁面的穩(wěn)定。

三、結束語

本文針對電子商務的快速發(fā)展，探討了在電子商務運營中用戶行為分析的目標和方法，并進行了電子商務用戶行為分析系統(tǒng)的設計。隨著電子商務的快速發(fā)展，市場競爭也日益激烈，只有了解用戶，才能更好地定位自己的主要用戶群體和收入來源，進而實現(xiàn)精確化營銷規(guī)劃，以用戶行為為中心的電子商務運營方法，是電子商務企業(yè)取得成功的重要保障。

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