用户在线行为学，从点击数据背后说起

在国内，消费者在线行为学领域找不到腕儿的原因有多种：

1）碍于实践及专注问题，传统行为学（消费者心理学）领域就没有出现专家；

2）互联网数据分析技术（GA/Ominture等）工具使用，关注度低。

用户在线行为学，如果不使用用户浏览行为、使用数据、点击数据、交互数据、眼动图等，那就无异于盲人摸象。但是非常可怜，这个领域连摸的人都不多，都忙着上炒作，融资，忽悠去了。

周末受老朋友宋星邀请，参加WAW网站分析年度聚会，看到一群小伙伴在很低调地从微观数据、定量角度分析网民行为，DSP、互联网广告投放的数据解析。结合他们思考，也触发我的思考，下面将会议碎片思考与大家交流。（编者注：下文序号不因标题改变原有次序）

1、国内互联网营销、电商、金融等行业数据分析的现状是：极致追求对数据的处理，用数学模型、工具等想渴望完美，然而上帝是不会让这些基于西方科学实证主义的家伙得逞。满嘴实证主义的数据，其实数据背后意义的诠释还缺天才级的洞察和框架。定性VS定量，争论将永存。

2、Cookie作为在线用户访问标识，是行业垂直重度使用的一个技术和维度。现状是经常被定期清除，比例很高，周期上接近48%清除。Cookie的接近38%是在国内公用电脑上的问题，也会给精准数据追求带来挑战，只能采取变通的方法，继续垂直分类，或者刻画区别用户。

3、当下在线行为学领域擅长的冲动是：打标签。给用户的不同维度贴上标签，从之前的人口属性标签，走向行为标签，兴趣标签，更精细的标签。人物画像，是个不错的思考角度和方向。

4、行为碎片化、跨屏化，User ID监测难度加大。传统互联网数据分析，都是块状、连贯性、多屏互动的时代，如何有效评估一个用户前后顺序、访问行为，销售转换效果评估等？行业解决的思路是打通数据，尤其是规模性的（淘宝ID、微信ID、微博ID、百度ID等）资源方的合作。

互联网上没有人，只有账号！

5、未来的世界，数据将成为各家企业互相PK的资源，谁掌握DT，谁就拥有未来资源的财产权。当然这样的财产权也是有期限的，例如当微博引爆时，微博上的用户及行为数据的价值是爆棚的，随着微博的衰落，数据资源价值下降。BAT手里掌握的用户在线行为数据量是个诱惑的金矿，但开采水平很低。

跨屏行为数据的分析，目前业界转向和运营商合作（移动、电信），通过多维度的流量使用、手机账号、家庭宽带数据等综合解析被低估，重来没有开放使用好的资源。

6、DSP程序化购买热门背后，是互联网正在形成一张密织的网，网与网开始连接，通过ID或数据匹配来打通，形成用户互联网上浏览的闭环。给我们很好地从群体或围观个体来看用户在线行为。

7、百度指数：搜索指数；淘宝指数：购买指数；天气预报指数、赛况指数、路况指数以及消极指数——积极指数场景；通过数据变化来进行精准投放和引导。通过大的数据趋势，来把握大方向及变化。如果我们可以通过分析社交网络上的群体消费者情绪，我们就可以针对性投放不同角度（积极/消极）的广告。

未来即时性的反馈和要求越来越明显，灵活是王道

8、如何刻画，描述在线情绪？“调节游戏节奏，改善情绪旅途”很酷的观点。游戏忒简单，没兴趣，游戏忒难，玩家就会有焦虑。如何平衡焦虑和爽？通过心流（Flow）来调整游戏难度，背后也是数据的支持。例如在某些游戏中功能分为2个范畴：

1）内政系统，游戏需要高度思考、低决策、慢节奏，关注话题如何构建城邦、经营等。

2） 战斗模块，游戏中需要低思考、高决策、快节奏，不同的人对游戏的方向有不同偏好，针对社群处理即可。

9、客户留存率、新客获得、平均生命周期数据问题，培养用户生命周期及分层对待的思维。从行为学及互联网数据来刻画用户行为路线图，找出用户热情消减、变迁的模型，以此来干预客户流失问题。

社群营销的热，实质问题是客户管理的升级和创新。

10、我们如何在日常工作、学习中培养自己的数据思维？国人一直没有数据导向的习惯，从现在开始不妨养成习惯数据化。

11、场景越来越性感，用户行为学的核心问题是：场景感知和用户行为动机的融合。大数据，带来场景感知的时代，微观、宏观都有较大幅度的创新。

记录思考，一起碰撞！

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