營(yíng)銷成功的關(guān)鍵在于不斷的嘗試，優(yōu)化場(chǎng)景化標(biāo)簽中的各個(gè)數(shù)據(jù)維度和數(shù)值，同時(shí)在效果達(dá)到預(yù)期的方案固化，形成標(biāo)準(zhǔn)的運(yùn)營(yíng)方案。

企業(yè)面臨三類數(shù)據(jù)，一類是企業(yè)內(nèi)部的交易數(shù)據(jù)，一類是企業(yè)同用戶之間的交互數(shù)據(jù)，一類是第三方數(shù)據(jù)也稱外部數(shù)據(jù)。企業(yè)過(guò)去的數(shù)據(jù)資產(chǎn)是建立在第一類數(shù)據(jù)之上的，利用人口屬性、銷售數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、內(nèi)部流程等數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)，開展商業(yè)應(yīng)用。

客戶行為數(shù)據(jù)也被稱為交互數(shù)據(jù)，主要包含客戶在網(wǎng)站和移動(dòng)App中的瀏覽和點(diǎn)擊行為，也包含客戶在論壇上的言論行為?？蛻糁鲃?dòng)發(fā)起的言論行為數(shù)據(jù)應(yīng)用較多，主要用于輿情監(jiān)控和客戶關(guān)系管理，也有的企業(yè)將客戶言論數(shù)據(jù)用于產(chǎn)品反饋和迭代。App內(nèi)部的點(diǎn)擊和瀏覽數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用較少，主要應(yīng)用于產(chǎn)品體驗(yàn)分析、渠道管理、用戶運(yùn)營(yíng)等方面。App內(nèi)部點(diǎn)擊和瀏覽行為數(shù)據(jù)基本上很少被企業(yè)重視，也很少會(huì)進(jìn)行商業(yè)應(yīng)用。

App的行為數(shù)據(jù)其實(shí)有很大的商業(yè)價(jià)值，只是很多企業(yè)不知懂如何進(jìn)行應(yīng)用。在金融行業(yè)，F(xiàn)intech公司Klarna發(fā)現(xiàn)用的行為數(shù)據(jù)的效力是金融數(shù)據(jù)的4倍，三個(gè)創(chuàng)始人中，有兩個(gè)人碩士論文來(lái)研究如何利用行為數(shù)據(jù)進(jìn)行金融冒險(xiǎn)。一些企業(yè)也開始探討App行為數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，利用行為數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字營(yíng)銷。

一.App 行為數(shù)據(jù)的采集和分析

App的行為數(shù)據(jù)采集基本上采用SDK方式，采集客戶在App頁(yè)面的點(diǎn)擊行為，同時(shí)也可以進(jìn)行參數(shù)回傳。SDK就是幾行輕量級(jí)代碼，采集數(shù)據(jù)的類型取決于埋點(diǎn)。SDK在數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)采集上技術(shù)上沒有技術(shù)壁壘，行為數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要技術(shù)壁壘在于海量行為數(shù)據(jù)的處理和分析。

很多企業(yè)總認(rèn)為SDK采集數(shù)據(jù)會(huì)涉及個(gè)人隱私，主要還是不了解SDK數(shù)據(jù)采集的技術(shù)原理。SDK的全名是Software Development Kit，直接翻譯就是軟件開發(fā)包，N行軟件代碼用于數(shù)據(jù)采集。SDK采集的任何數(shù)據(jù)都是源于客戶的主觀控制，從SDK埋點(diǎn)上可以分辨出是否涉及個(gè)人隱私數(shù)據(jù)。個(gè)人隱私數(shù)據(jù)在美國(guó)具有嚴(yán)格定義，基本定義是可以從社會(huì)群體中識(shí)別出個(gè)體的數(shù)據(jù)，包括PII中的7種數(shù)據(jù)類型例如社會(huì)保障號(hào)、手機(jī)號(hào)、家庭地址、私人郵編等，并不是所有數(shù)據(jù)都是個(gè)人隱私數(shù)據(jù)。

企業(yè)在正常商業(yè)活動(dòng)中獲得的個(gè)人隱私數(shù)據(jù)并不違反法規(guī)，在沒有得到客戶授權(quán)的情況下，個(gè)人隱私數(shù)據(jù)被企業(yè)和第三方使用就屬于違反法律法規(guī)了。例如電商擁有客戶的名字、地址、電話甚至銀行卡號(hào)和支付賬號(hào)。在客戶授權(quán)使用的前提下，電商擁有和使用這些數(shù)據(jù)是不違反法律法規(guī)。但是如果客戶沒有進(jìn)行授權(quán)，企業(yè)使用了涉及個(gè)人隱私的數(shù)據(jù)則屬于違反國(guó)家法律，需要得到法律的制裁。

App內(nèi)部行為數(shù)據(jù)的處理和分析具有較高的技術(shù)門檻，SDK會(huì)采集到大量的臟數(shù)據(jù)，包含一些空白區(qū)域和特殊符號(hào)，甚至根本沒有見過(guò)的數(shù)據(jù)類型，這些臟數(shù)據(jù)的處理和分析具有較大的技術(shù)挑戰(zhàn)，特別是數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和處理。成熟的技術(shù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理方式需要時(shí)間和實(shí)戰(zhàn)來(lái)考驗(yàn)，技術(shù)人員只有經(jīng)歷了海量數(shù)據(jù)采集和處理，填平了大量技術(shù)坑之后，才能形成成熟的技術(shù)架構(gòu)，SDK采集的數(shù)據(jù)會(huì)被專業(yè)地處理，不會(huì)漏掉數(shù)據(jù)和記錯(cuò)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)的采集和處理是個(gè)臟活累活，需要在真實(shí)數(shù)據(jù)環(huán)境進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)，具有較高的技術(shù)壁壘和門檻。技術(shù)人員幾年下來(lái)積累的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)是一個(gè)技術(shù)財(cái)富，具有較大的商業(yè)價(jià)值。

二?.App行為數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值

App的行為數(shù)據(jù)也可以稱之為intention數(shù)據(jù)，代表客戶內(nèi)心的好奇和需要。就像搜索數(shù)據(jù)一樣，行為數(shù)據(jù)可以體現(xiàn)客戶在商品喜愛和購(gòu)買方面的一些需求。

行為數(shù)據(jù)在應(yīng)用之前需要進(jìn)行結(jié)構(gòu)化和標(biāo)簽化，結(jié)構(gòu)化是指將行為數(shù)據(jù)的展現(xiàn)形式從非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并進(jìn)行歸類和統(tǒng)計(jì)。標(biāo)簽化數(shù)據(jù)是指根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，將行為數(shù)據(jù)打上業(yè)務(wù)標(biāo)簽，打標(biāo)簽基本上圍繞設(shè)備進(jìn)行，并同業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度結(jié)合。行為數(shù)據(jù)打標(biāo)簽的過(guò)程就是從行為數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的過(guò)程，行為數(shù)據(jù)打標(biāo)簽需要考慮三個(gè)數(shù)據(jù)維度，分別是時(shí)間、頻次、結(jié)果。

行為數(shù)據(jù)時(shí)間維度主要關(guān)注行為發(fā)生的時(shí)間段和持續(xù)時(shí)間，其中時(shí)間段數(shù)據(jù)用于目標(biāo)設(shè)備時(shí)間范圍選擇，用于營(yíng)銷活動(dòng)分析和營(yíng)銷推廣計(jì)劃設(shè)定。時(shí)間段也可以用于風(fēng)控和反欺詐的場(chǎng)景，特殊群體的App使用行為在時(shí)間段具有較高的相似性。持續(xù)時(shí)間關(guān)注行為發(fā)生的過(guò)程，記錄了行為起始和結(jié)束時(shí)間。持續(xù)時(shí)間對(duì)于分析用戶行為具有重要意義，不同時(shí)間長(zhǎng)短代表客戶不同特點(diǎn)和性格。某些持續(xù)時(shí)間同客戶類型具有較大的相似性，在一些數(shù)據(jù)模型分析中具有較高的商業(yè)價(jià)值。持續(xù)時(shí)間的既可以用于購(gòu)買人群分析也可以用于產(chǎn)品體驗(yàn)分析，在特定的場(chǎng)合，持續(xù)時(shí)間還可以用于反欺詐分析。

行為數(shù)據(jù)的頻次主要關(guān)注某些特定行為發(fā)生的次數(shù)和趨勢(shì)，其中次數(shù)同客戶的興趣具有較大的正相關(guān)度，在一定時(shí)間段內(nèi)，點(diǎn)擊瀏覽次數(shù)同客戶購(gòu)買需求成正比。次數(shù)經(jīng)過(guò)標(biāo)簽化之后可以用于營(yíng)銷，識(shí)別出潛在客戶。次數(shù)也可以用于用戶體驗(yàn)分析和產(chǎn)品分析，通過(guò)熱力圖了解產(chǎn)品體驗(yàn)和客戶需求，也可以用來(lái)進(jìn)行App內(nèi)部的布局優(yōu)化，還有關(guān)聯(lián)產(chǎn)品銷售。次數(shù)同產(chǎn)品成交和客戶購(gòu)買需求是弱相關(guān)關(guān)系，但是點(diǎn)擊瀏覽次數(shù)經(jīng)過(guò)進(jìn)一步分析之后可以轉(zhuǎn)為趨勢(shì)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)同產(chǎn)品轉(zhuǎn)化和客戶購(gòu)買行為具有強(qiáng)相關(guān)關(guān)系，例如客戶從來(lái)不使用汽車和房產(chǎn)類App，在某一時(shí)刻突然增加使用頻率，從趨勢(shì)分析上可以預(yù)測(cè)客戶的購(gòu)買需求，在某些應(yīng)用場(chǎng)景下，趨勢(shì)數(shù)據(jù)比頻次數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值更高，可以直接預(yù)測(cè)客戶的購(gòu)買需求。

行為數(shù)據(jù)的結(jié)果主要關(guān)注是否完成交易，用于判斷客戶點(diǎn)擊瀏覽的結(jié)果。結(jié)果數(shù)據(jù)分為成交和不成交，基于業(yè)務(wù)需要也可以采集填充的數(shù)值，用于進(jìn)一步的應(yīng)用。結(jié)果數(shù)據(jù)中成交數(shù)據(jù)可以用于產(chǎn)品體驗(yàn)分析，客戶體驗(yàn)分析，渠道ROI分析。不成交數(shù)據(jù)可以用于二次營(yíng)銷，對(duì)潛在客戶進(jìn)行再次營(yíng)銷，二次營(yíng)銷時(shí)需要結(jié)合時(shí)間段、持續(xù)時(shí)間、頻次數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，篩選出目標(biāo)客群進(jìn)行營(yíng)銷。不成交數(shù)據(jù)也可以用于產(chǎn)品體驗(yàn)分析，結(jié)合成交數(shù)據(jù)和時(shí)間數(shù)據(jù)來(lái)了解產(chǎn)品問(wèn)題，以及轉(zhuǎn)化漏斗。結(jié)果數(shù)據(jù)可以用于直接營(yíng)銷，也可以加入到數(shù)據(jù)模型中，作為一個(gè)重要維度的參考數(shù)據(jù)。行為標(biāo)簽建立過(guò)程過(guò)程中，結(jié)果數(shù)據(jù)具有較多的應(yīng)用場(chǎng)景。

三.App行為數(shù)據(jù)的場(chǎng)景化應(yīng)用

企業(yè)過(guò)去的營(yíng)銷主要使用交易數(shù)據(jù)，典型的有數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷中的關(guān)聯(lián)分析和交叉銷售。交易數(shù)據(jù)對(duì)營(yíng)銷具有較大的商業(yè)價(jià)值，特別是老客戶經(jīng)營(yíng)。例如某些產(chǎn)品的客戶復(fù)購(gòu)率較高，利用交易數(shù)據(jù)可以進(jìn)行多次營(yíng)銷，降低營(yíng)銷成本，企業(yè)愿意利用交易數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字營(yíng)銷。

行為數(shù)據(jù)在營(yíng)銷和風(fēng)控上應(yīng)用場(chǎng)景較多，本文主要介紹營(yíng)銷場(chǎng)景，風(fēng)控場(chǎng)景將另外進(jìn)行詳細(xì)分析。行為數(shù)據(jù)相對(duì)于交易數(shù)據(jù)具有不確定性大的特點(diǎn)，行為數(shù)據(jù)更關(guān)注客戶的興趣偏好。相對(duì)于交易數(shù)據(jù)營(yíng)銷，行為數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化率不太穩(wěn)定，但是應(yīng)用范圍比較大，潛在的目標(biāo)人群基數(shù)較大，即使是較低的轉(zhuǎn)化率，其轉(zhuǎn)化的目標(biāo)客戶也會(huì)很多。曾經(jīng)在一個(gè)案例中，某券商用戶發(fā)現(xiàn)過(guò)接近40%的轉(zhuǎn)化率，大大超出了想象。一般行為數(shù)據(jù)營(yíng)銷的轉(zhuǎn)化率都低于10%，集中在1%－5%直接。如果低于1％的轉(zhuǎn)化率，這個(gè)基于行為數(shù)據(jù)建立的營(yíng)銷方案將會(huì)被放棄。

行為數(shù)據(jù)的場(chǎng)景應(yīng)用建立在場(chǎng)景化標(biāo)簽之上的，基于App內(nèi)部行為的場(chǎng)景應(yīng)用來(lái)源于具體業(yè)務(wù)目標(biāo)，例如證券App中的綁卡入金、購(gòu)買理財(cái)、股票交易、基金買賣，貴金屬購(gòu)買、關(guān)注收藏等。信用卡App中的賬單分期、現(xiàn)金分期、支付、消費(fèi)金融、購(gòu)買商品等。

建立場(chǎng)景化行為數(shù)據(jù)標(biāo)簽的思路有兩種，一種是從業(yè)務(wù)需求（業(yè)務(wù)場(chǎng)景）出發(fā)，尋找同其高度相關(guān)的行為數(shù)據(jù)。另外一種是從統(tǒng)計(jì)中發(fā)現(xiàn)同業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化相關(guān)的行為數(shù)據(jù)。

從業(yè)務(wù)需求出來(lái)建立行為數(shù)據(jù)的場(chǎng)景化標(biāo)簽方法比較簡(jiǎn)單，就是分析某個(gè)業(yè)務(wù)在App中的交易路徑（交易步驟）。在接近交易路徑的前幾步，根據(jù)時(shí)間、頻次和結(jié)果來(lái)建立其場(chǎng)景化標(biāo)簽，對(duì)于證券行業(yè)的App可以建議以下行為標(biāo)簽。

• 下載App未綁定交易賬戶的設(shè)備
• 綁定交易賬戶未交易的用戶
• 過(guò)去三個(gè)月關(guān)注某些板塊股票但是未交易客戶
• 過(guò)去三個(gè)月關(guān)注某些財(cái)經(jīng)咨詢但未交關(guān)易客戶
• 過(guò)去三個(gè)月查詢某只股票但未交易客戶
• 三次點(diǎn)擊某只股票進(jìn)行交易，但未成交客戶
• 點(diǎn)擊某只股票進(jìn)行交易，成交客戶（二次營(yíng)銷）
• 非交易時(shí)間查詢某板塊股票三次，未交易客戶
• 非交易時(shí)間查詢某板塊股票交易客戶
• 新關(guān)注某板塊股票但是未交易客戶
• 過(guò)去一周查詢某只股票價(jià)格三次，但未交易客戶

信用卡App關(guān)注客戶是否綁卡，是否使用賬單和卡工具功能（替代其他人工渠道），是否領(lǐng)取權(quán)益，是否關(guān)注高端白金卡，是否是潛在賬單分期客戶／現(xiàn)金分期客戶／預(yù)借現(xiàn)金客戶／消費(fèi)金融客戶／專項(xiàng)分期客戶／權(quán)益商品客戶等?；谛庞每ˋpp內(nèi)部的點(diǎn)擊行為，可以建議以下基于行為數(shù)據(jù)的場(chǎng)景化標(biāo)簽

• 下載App未綁卡用戶（過(guò)去一年）
• ?綁卡未領(lǐng)取權(quán)益用戶
• 嘗試賬單分期功能未申請(qǐng)客戶
• 嘗試現(xiàn)金分期功能未申請(qǐng)客戶
• 申請(qǐng)賬單分期未決定客戶
• 汽車分期點(diǎn)擊未成交客戶
• 白金卡權(quán)益專區(qū)瀏覽三次以上，未申請(qǐng)客戶
• 餐票影票關(guān)注點(diǎn)擊三次未兌換客戶
• 額度調(diào)整嘗試，未申請(qǐng)客戶
• 額度申請(qǐng)成提交，未成功客戶
• 預(yù)借現(xiàn)金，未申請(qǐng)客戶
• 積分查詢未兌換客戶
• Iphone7手機(jī)分期點(diǎn)擊5次，未申請(qǐng)客戶

App場(chǎng)景化標(biāo)簽的另外一種思路是從行為數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)中發(fā)現(xiàn)同業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化相關(guān)的行為數(shù)據(jù)。例如基于現(xiàn)金分期成交客戶的特征提取，統(tǒng)計(jì)出來(lái)現(xiàn)金分期成交客戶典型行為特征，例如訪問(wèn)時(shí)間、地域、年齡、設(shè)備類型、賬單金額、查詢次數(shù)、點(diǎn)擊次數(shù)等。將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分析出高度相關(guān)的特征值和分布特征，采用描述型分析進(jìn)行目標(biāo)客戶提取，或者直接利用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行種子學(xué)習(xí)，找到潛在分期客戶。這種利用關(guān)聯(lián)分析方法尋找特征行為數(shù)據(jù)的方法，比較適合利用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行營(yíng)銷。

利用行為數(shù)據(jù)建立場(chǎng)景化標(biāo)簽和營(yíng)銷時(shí)，我們需要理解，這是一個(gè)基于弱相關(guān)關(guān)系的營(yíng)銷方式，其轉(zhuǎn)化率在大多數(shù)情況會(huì)低于基于強(qiáng)相關(guān)關(guān)系的交易數(shù)據(jù)。因此在使用行為數(shù)據(jù)進(jìn)行營(yíng)銷時(shí)，我們對(duì)轉(zhuǎn)化率要有心理預(yù)期，一般在1%－5%之間，在某些特殊情況先，轉(zhuǎn)化率會(huì)超過(guò)10%。

基于行為數(shù)據(jù)進(jìn)行營(yíng)銷時(shí)，需要將重點(diǎn)放在營(yíng)銷效果分析和營(yíng)銷方案迭代優(yōu)化上，通過(guò)多次營(yíng)銷嘗試找到一個(gè)比較合適的行為標(biāo)簽建立方式，確定頻次、時(shí)間段、結(jié)果等選值。并逐步建立起一個(gè)穩(wěn)定的運(yùn)營(yíng)方案和運(yùn)營(yíng)計(jì)劃，其中一些固定運(yùn)營(yíng)方案可以固化在一周的某一天，甚至某個(gè)時(shí)段，形成固定的運(yùn)營(yíng)計(jì)劃。每天上班時(shí)，運(yùn)營(yíng)人員可以將前一天跑出來(lái)的基于行為數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)客群發(fā)送出去（push或短信），監(jiān)督其轉(zhuǎn)化情況，不斷迭代，逐步建立起基于行為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)的運(yùn)營(yíng)方案和運(yùn)營(yíng)計(jì)劃。這種運(yùn)營(yíng)方案可以是標(biāo)準(zhǔn)的場(chǎng)景化標(biāo)簽（描述型），也可以基于數(shù)據(jù)學(xué)模型的結(jié)果。

基于行為數(shù)據(jù)的場(chǎng)景化營(yíng)銷可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)來(lái)建立目標(biāo)客群，通過(guò)SMCE建立營(yíng)銷計(jì)劃并進(jìn)行營(yíng)銷優(yōu)化。營(yíng)銷成功的關(guān)鍵在于不斷的嘗試，優(yōu)化場(chǎng)景化標(biāo)簽中的各個(gè)數(shù)據(jù)維度和數(shù)值，同時(shí)在效果達(dá)到預(yù)期的方案固化，形成標(biāo)準(zhǔn)的運(yùn)營(yíng)方案。

#專欄作家#

鮑忠鐵（微信號(hào)：daxiakanke），人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家，TalkingData首席金融行業(yè)布道師，上海大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟金融行業(yè)專家，金融行業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)踐推動(dòng)者。

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