Email Dataset

来源：Cooladata
 

如果企业需要了解用户为实现特定目标而采取的一系列行动，会发生什么情况？换句话说，就是客户旅程的开始、中间和结束。他们需要使用行为分析来揭示模式，并根据用户类型和特定情况洞察未来的客户行为。

例如，假设您的业务是一个旅游预订网站，允许用户在线订购机票和假日套餐，并且您发现上周某个假日套餐的购买量有所下降。您需要通过查看客户在上周购买该假日套餐之前所走的路径来分析用户行为。他们最初是如何到达该网站的？对于这个预订网站，AdWords 广告系列带来了大量流量。

进一步分析显示，过去一周内，推广此特定假日套餐的一项活动带来的流量明显高于其他活动。问题是，为什么？

在安装了名为 HotJar 的网络分析工具（该工具可录制实际用户访问网站时的屏幕视频）后，您发现许多广告系列的着陆页访问者缺少产品图片。这意味着访问者来到着陆页，却看不到 AdWords 广告系列中展示的优惠图片。这些访问者可能感到沮丧和困惑，并很快离开了网站。

然而，有一个活动没有这个特殊问题，这就是为什么它的转化率比其他活动高出 50%。让我们探索企业可以通过行为分析检测模式并提高转化率的更多方法。

转化漏斗分析
让我们回到上面在线预订网站的例子。预订网站需要进一步探索其预 多米尼加共和国手机数据 订转化渠道。传统分析不允许灵活的渠道，这意味着客户实现转化所采取的步骤是预先定义的（例如，访问网站、访问第 x 页、添加到购物车）。

这些宏观转化虽然值得衡量，但只是客户故事的一部分。行为漏斗分析允许企业检查客户为实现宏观转化而采取的任何一系列步骤（或微观转化）。

请看下面的例子： 

来源：Cooladata 分析
通过行为分析检查转化前的最后三个步骤，我们发现 38.54% 来自电子邮件活动的同一主要链接。进一步深入研究，我们发现这 38% 中的大多数是来自特定地理区域的 VIP 客户。这种灵活的行为漏斗使企业能够发现这些见解，然后可以更有效地利用这些见解来定位这些和其他客户群体。

这些见解可以传递给参与引擎，并通过个性化和次优报价（NBO）塑造客户旅程。

行为路径分析
让我们再看一个游戏公司的例子。有时，转化率并不重要，重要的是发现玩家的行为模式并从中学习的能力。行为路径分析允许您使用一系列选项来定义玩家的路径，例如结束登录过程、进入游戏室、接受奖励 - 所有这些都在选定的时间范围内完成。