用戶運營”“以用戶為核心”“消費者運營”等等之類的名詞已經是所有小伙伴們熟知的名詞了，隨著互聯網紅利的消失，“流量”已經完全被“用戶”這個名詞所替代，大家都明白UV/PV的背后都是一個個鮮活的人這樣的道理。但是“用戶行為分析”更多的是互聯網公司在用，他們的分析思路是強大的、分析模型是有效的，只是對應到網店之后發現很多數據來源是不存在的，分析模型也用不上。咱不能光天天喊著“用戶行為分析”“消費者行為洞察”，然后實際又沒法落地，所以咱們要想點辦法讓“高大上的方法論”能實際的去落地。
這個事情究竟可以怎樣在網店落地呢？我們先從原理出發，看看究竟什么是“用戶行為數據”。
所謂“用戶行為數據”實質上是從點擊、頻次、購買等多維度的還原用戶動態使用場景和用戶體驗，再通過對用戶行為監測獲取的數據進行分析。可以更加詳細、清楚地了解用戶的行為習慣；還可以找出產品功能、網站、推廣渠道等各個業務線中存在的問題，讓產品業務線更加精準、有效，提高轉化率；還可以進行用戶分層和用戶分群，實現用戶精準營銷和精細化運營，從而驅動業務實現增長。
從原理的角度可以確認一個方向，也就是“從數據推出結果”，那么有什么數據就分析什么數據唄。有的時候發現很多模型中需要的數據我們無法獲取，那是因為這些模型是基于互聯網產品需要而建立的，例如：“進入下一個路徑的轉化率”這個指標在網店的后臺數據里面是找不到的，這個數據本身是用來優化“跳轉路徑”的，這件事情本身的優化是平臺在做，所以對于網店而言，有“購買路徑”這個數據指標就足夠了，一樣可以分析出來用戶的行為特點，那么“購買路徑”在后臺是可以找到的，我們拿來分析成交用戶的購買路徑情況是足夠的，用來追溯流量來源的質量也是足夠的。因此，有什么數據我們就用什么數據，目的是為了分析出來結果，從想要得到的結果來反推模型中所需要的數據，然后一一對應的把數據找出來。
當然有些數據并不是直接了當地從后臺找出來就行了的，而是需要二次加工的。舉個例子：“購物車轉化”是只要有添加購物車行為的就會計算，但是如果這筆交易是來自于直通車，然后添加購物車再購買的，那么直通車也會計算轉化率。所以，要分析轉化路徑那么就需要對這些數據進行二次調整，否則會導致分析結果出偏差。包括很多店鋪會引導客戶添加收藏，那么那些非“收藏”來的人，在刻意引導下也會添“收藏”然后購買，那么后臺數據一定是反饋出來大量收藏轉化的情況，因此，在分析的時候還得考慮這方面的原因，除非你做“收藏”僅僅就是為了完成技術指標，否則就應該從微淘的運營入手，去觀察微淘的數據變化才是有意義的。
在我們的思維方式中，都已經認可了從數據里面一定能挖掘出一些有用的信息和價值。但是在實際情況中，經常會發生，認為促銷的方案落地之后，銷售數據一定曲線向上，實際上更多的時候銷售數據的波動并不會特別明顯，甚至用了某些模型，會得出“促銷方案的效果幾乎等于0”的結論。所以，找到合適的數據借助成熟的分析模型做分析，才能完成用戶行為分析，否則就只有喊喊口號了。
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