行為數據是品牌一方數據中的一個大類，目前在品牌中使用的場景比較少，也沒有設計過多的數據模型，隻是結合各類KPI确認了一些用于日常運營的指标。本文作者對APP、小程序、企微、公衆号、廣告這些方面的行為數據進行了分析，一起來看一下吧。

　　終于到了介紹品牌一方數據的最後一個大類，行為數據。介紹各類品牌數據主要是為了幫助大家對品牌有哪些一方數據有個初步的認知，其實每一部分的數據都有非常多的細節可以讨論，實際的數據内容還是要看各個品牌的具體情況。後續會圍繞着數據周期和數據應用場景再與大家做更多的讨論。

　　行為數據現階段在了解的各個品牌中使用的場景非常的少，也沒有太多的去設計一些數據模型，暫時也隻是結合各類KPI先确認了一些用于日常運營的指标。

　　一、APP/小程序行為數據 這類的行為數據主要通過各類埋點産品收集，Web端的官網和商城也是其中的一部分，但在比較久之前的開發時數據意識都比較弱，而且收集到的id主要是一些不穩定的cookie，所以在使用以及數據打通上有比較多的問題。

　　這類的行為數據能否在數據挖掘或數據分析時高效的使用取決于數據質量，其中埋點設計是非常重要的一環。不同的産品或運營都有自己的設計思路，但從品牌的角度上來說，需要設置一套統一的設計規則是非常必要的。

　　這裡放一個我常用的設計規則抛磚引 玉，埋點的命名規則：品牌_形式_程序名稱_頁面名_按鈕事件，例如BrandA_APP_Mall_Menu_Cart（品牌A-APP-商城-菜單頁-加購按鈕）, BrandB_MNP_CRM_Profile_Pointhistory（品牌B-小程序-會員-個人頁面-積分曆史按鈕）。一些其他附加的信息因為隻在特定的場景下才會産生，所以不放在這套命名規則内，通過其他字段收集儲存，在做特定的場景分析時使用。

　　當然除了點擊的行為數據還有浏覽的行為數據，消費者訪問了哪些頁面，在各個頁面上停留的時長是多久，從主頁面又跳轉到了哪些其他頁面，最終從哪個頁面離開等信息也會被收集分析。可以獲取的ID小程序主要是openID和unionID，APP一般是memberid，當然對于遊客也會有臨時id去記錄數據。

　　1. 商城

　　商城的核心肯定是産品展示部分，除了最終的成交訂單之外還可以獲取到消費者的浏覽信息，例如查看産品介紹或是否有加購行為。具體查看或加購的産品會另外有産品id字段回傳。産品id的品類信息從産品主表内獲得，可以得到某一個細分品類或單品從訪問到加購到最終成交的轉化漏鬥。

　　除了産品展示外在商城首頁往往還有一些品牌展示類模塊去展示品牌形象或近期的活動，可以根據浏覽行為的軌迹去優化頁面設計，提高最終的購買轉化率。因為品牌自有商城可以搜集的數據更直接，也更細緻，可以幫助品牌更好地了解客戶需求。但目前來說接觸到的應用場景都比較簡單，主要還是圍繞單位時間内訪問次數去篩選一些興趣人群。

　　2. 會員

　　除了商城小程序，針對品牌的會員也會有相對應的專屬會員小程序去幫助消費者了解以及兌換會員權益，也會有些圍繞着會員權益的相關功能，其中會員的積分以及優惠券也會涵蓋在内。

　　可以通過會員對積分或優惠券權益的興趣程度以及最終地使用情況去不斷地優化相關權益。當然也可以通過會員訪問的頻率和深度去識别忠誠客戶或高權益敏感人群。

　　3. 活動

　　品牌活動類的場景往往會有比較強的目的性，可能是品牌宣傳，社交裂變，成交轉化等。整個活動的參與流程也會有完整的故事線。在活動内的行為數據可以幫助品牌去細化每一步流程的轉化效果，從而以最終活動目的為衡量标準去優化整個活動流程，也為後續其他活動積累經驗。

　　也可以通過最終的銷售轉化人群反推活動期間的消費者特定性為。消費者參與不同的活動本身也可以為品牌積累各式各樣的數據，了解客戶的行為、偏好、興趣等特征，幫助品牌更好地了解客戶并進行相關營銷活動。

　　二、企微行為數據 企微作為近兩年新出現的觸客渠道，幫助品牌更直接且有針對性的去做個性化營銷。企微現階段觸客場景主要有兩個，企微群以及導購。不同行業也會基于實際的業務場景去規劃自己的實際應用需求。

　　1. 企微群

　　企微群常見的應用場景主要圍繞線下門店以及特定活動。門店群是現在比較常見的應用場景，群内成員基本都是到訪過某一家門店的客戶，有較強的的地域性。門店的店長往往運營該門店下的所有群，品牌則通過店長統一進行品牌形象的建立以及門店活動的傳達。

　　收集到的數據也會有門店到會員的對應歸屬關系，針對不同性質的門店群（辦公樓、商城等）也可以設計不一樣的權益。通過更多針對性的品牌内容以及更便捷的服務去提高品牌影響，從而更好地維護客戶關系，提高客戶忠誠度。

　　除了門店外還有一些特定的主題活動，如何在活動結束後還能持續的為群成員提供價值輸出是一個需要深思的問題，現在通常還是通過一些價格權益的持續輸出來完成。

　　2. 導購

　　導購類的應用主要是1對1為消費者提供更有針對性的服務，從而提高品牌服務質量，維護客戶關系。品牌通過系統為導購提供需要的專業支持，同時也為導購制定一些需要完成的任務去量化導購表現。同時導購也會在與客戶1對1的溝通中補充一些非常有價值的客戶信息給品牌，幫助品牌獲取到最直觀的客戶反饋。

　　三、公衆号 品牌公衆号的運營比較早之前就開始了，相關的個體數據通過微信的官方API接口回傳，主要有關注的粉絲數據，行為數據。行為數據又包含關注取關，公衆号内留言，菜單點擊等數據。

　　品牌可以結合活動通過設置關鍵詞的回複去增加活動的觸客形式，同時根據不同類型的菜單點擊行為去分辨消費者感興趣的内容以及消費渠道。

　　不過目前由于公衆号的應用場景較單一，且公衆号關注人數的體量較少，可分析的場景還是比較有限的，如何提高公衆号的粉絲數量以及活躍度還是擺在品牌面前的第一大問題。

　　四、廣告 廣告數據的體量對于品牌來說是巨大的，但是因為媒體規則的不斷變化很多廣告流量都不再回傳個人信息給品牌。若幹年前媒體會回傳deviceid（IMEI、IDFA）給品牌，品牌可以通過這些id去做項目間的人群去重，并計算觀看頻次或reach的指标。并且通過一些三方數據供應商可以與銷售數據打通，計算廣告帶來的銷售轉化。

　　現在因為數據規則的變化，ID間的打通率以及id回傳都成為一道不可逾越的障礙，仍然可以做但準确程度已經不如從前。這也是為什麼把廣告放在最後去介紹的原因。

　　廣告數據本身包含兩種行為，曝光和點擊，而影響點擊轉化的因素可以分為四大類：媒體，廣告形式，廣告素材以及廣告推送人群。目前其實還是可以通過統計級别的數據去評估對比不同投放策略下的轉化效果，其中素材間的表現差異也可以為素材的設計提供優化建議。但這裡主要讨論的是可以獲取到個體級别的數據，所以就不做過多的深入讨論了。

　　以上是針對項目中遇到的一些行為相關的數據介紹，現在了解到的應用場景也不多，後續如有補充的内容會再行修改。

　　當然這也肯定不是全面的介紹，也許一些我沒有接觸到的品牌有更好的應用場景。歡迎各類讨論共同學習。

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