从微观到宏观：洞察个体用户分析
Posted: Tue Jan 07, 2025 3:36 am
美国最著名的分析专业机构之一的总监 Caleb Whitmore在inOrbit 2017会议上强调了网络分析的重要性。他是《Google Analytics 效果营销》一书的合著者，也是一家与全球 100 多家公司合作的公司的创始人。
Caleb 负责成功分析策略的开发、实施和执行。它是全球公认的领先 Google Analytics 360 套件合作伙伴之一，与 Starbucks、GoPro、Yelp!、ASICS、TOMS、F5 Networks、Tableau 等众多品牌合作，每月管理超过 500 亿条数据。它鼓励公司在个人层面上改善与数字服务用户的沟通，并敦促他们越来越多地投资于数字通信的发展和用户反馈收集的分析。
我们如何观察和衡量用户的在线行为？
社会科学（或营销）研究中的信息通常是通过倾听和观察人们来收集（或汇总）的。我们通常通过访谈或焦点小组来做到这一点。此类研究也称为定性研究。
然而，定性研究的问题在于，当人们说他们正在做某事时，但实际情况却有所不同。
有很多人。还有一个问题是研究人员不熟悉方法论。我们很快就会发现我们的定性发现是错误的。
从统计学上来说，当我们试图在真实数据上测试时，我们借助定性研究方法获得的信息或假设很可能会失败。最重要的是，根据高斯-拉普拉斯曲线可以将它们表征为异常。
这可以用渔夫打鱼的故事来解释：
作为一名渔民，您的目标是捕获足够的鱼作为晚餐，让您和您的家人吃饱。经验告诉你，最好把鱼饵抛得远一点，到鱼密度最大的地方，而不是鱼不多的地方。
通过这种方式，我们可以简单地了解定性研究的优势（或劣势），因为结论和结论可能不正确或没有更好的统计显着性。
因此，除了定性研究之外，还采用了定量研究，Caleb用这句话完美地概括了这两种方法仍然是从数据中提取数字信息的艺术和科学。
如何拉近用户与品牌（目标）的距离？
总体或个别研究
在讲座中，Caleb 提出了借助 Google Analytics 收集数据的问题。 “数据是一种通用语言，就像他们 哈萨克斯坦电报数据库 所说的数学一样。但所有公司的方法都是一样的，”Caleb 声称。用户体验研究哪个更好——聚合分析还是个人用户分析？
如何使用Google Analytics获得良好的定性数据和信息，以便我们能够正确得出有关用户体验和行为的结论？
Google Analytics 包含用户浏览器功能。
但这只能为我们提供一些定量或描述性的指标，并从中得出一些结论。
不幸的是，这与在这里询问用户为什么他做了某事（例如单击另一个页面或我们网站上的某个按钮）不同。
当然，这是一个非常有趣的问题，但被许多用户体验和行为研究人员误解了。
他从数据中进行推断的技巧和方法是什么？
用户研究工具
有几种专门用于此类研究的工具，但 Caleb 建议使用用户行为分析工具：
热贾尔,
点击故事，
疯狂鸡蛋,
鼠标流,
检查仪,
回顾.io ,
混合面板,
堆,
谷歌分析，
奥多比分析,
IBM 分析。
案例研究：让我们使用 Google Analytics 中的用户资源管理器功能来分析 DAA
Caleb 通过案例研究在DAA网站上介绍了研究步骤。
1. 第一步是定义最终目标，并将其作为我们分析的起点。我要强调的是，这里我们指的是目标流，它可以立即在分析中看到（分析中的目标报告无法回顾性地查看！）。
这当然是最重要的一步，因为稍后我们会测试不同的用户组或细分群体。在下图中，我们可以看到用户细分；来自中间的人，例如到达目标，向那些外围迈向终点。
2. 第二步是创建已达到此目标的用户细分并将其设置为排除。换句话说，他们也可以被称为最佳用户，因为他们是那些已经达到我们设定或最终目标的用户（例如，将产品添加到购物车）。
Caleb 负责成功分析策略的开发、实施和执行。它是全球公认的领先 Google Analytics 360 套件合作伙伴之一，与 Starbucks、GoPro、Yelp!、ASICS、TOMS、F5 Networks、Tableau 等众多品牌合作，每月管理超过 500 亿条数据。它鼓励公司在个人层面上改善与数字服务用户的沟通，并敦促他们越来越多地投资于数字通信的发展和用户反馈收集的分析。
我们如何观察和衡量用户的在线行为？
社会科学（或营销）研究中的信息通常是通过倾听和观察人们来收集（或汇总）的。我们通常通过访谈或焦点小组来做到这一点。此类研究也称为定性研究。
然而，定性研究的问题在于，当人们说他们正在做某事时，但实际情况却有所不同。
有很多人。还有一个问题是研究人员不熟悉方法论。我们很快就会发现我们的定性发现是错误的。
从统计学上来说，当我们试图在真实数据上测试时，我们借助定性研究方法获得的信息或假设很可能会失败。最重要的是，根据高斯-拉普拉斯曲线可以将它们表征为异常。
这可以用渔夫打鱼的故事来解释：
作为一名渔民，您的目标是捕获足够的鱼作为晚餐，让您和您的家人吃饱。经验告诉你，最好把鱼饵抛得远一点，到鱼密度最大的地方，而不是鱼不多的地方。
通过这种方式，我们可以简单地了解定性研究的优势（或劣势），因为结论和结论可能不正确或没有更好的统计显着性。
因此，除了定性研究之外，还采用了定量研究，Caleb用这句话完美地概括了这两种方法仍然是从数据中提取数字信息的艺术和科学。
如何拉近用户与品牌（目标）的距离？
总体或个别研究
在讲座中，Caleb 提出了借助 Google Analytics 收集数据的问题。 “数据是一种通用语言，就像他们 哈萨克斯坦电报数据库 所说的数学一样。但所有公司的方法都是一样的，”Caleb 声称。用户体验研究哪个更好——聚合分析还是个人用户分析？
如何使用Google Analytics获得良好的定性数据和信息，以便我们能够正确得出有关用户体验和行为的结论？
Google Analytics 包含用户浏览器功能。
但这只能为我们提供一些定量或描述性的指标，并从中得出一些结论。
不幸的是，这与在这里询问用户为什么他做了某事（例如单击另一个页面或我们网站上的某个按钮）不同。
当然，这是一个非常有趣的问题，但被许多用户体验和行为研究人员误解了。
他从数据中进行推断的技巧和方法是什么？
用户研究工具
有几种专门用于此类研究的工具，但 Caleb 建议使用用户行为分析工具：
热贾尔,
点击故事，
疯狂鸡蛋,
鼠标流,
检查仪,
回顾.io ,
混合面板,
堆,
谷歌分析，
奥多比分析,
IBM 分析。
案例研究：让我们使用 Google Analytics 中的用户资源管理器功能来分析 DAA
Caleb 通过案例研究在DAA网站上介绍了研究步骤。
1. 第一步是定义最终目标，并将其作为我们分析的起点。我要强调的是，这里我们指的是目标流，它可以立即在分析中看到（分析中的目标报告无法回顾性地查看！）。
这当然是最重要的一步，因为稍后我们会测试不同的用户组或细分群体。在下图中，我们可以看到用户细分；来自中间的人，例如到达目标，向那些外围迈向终点。
2. 第二步是创建已达到此目标的用户细分并将其设置为排除。换句话说，他们也可以被称为最佳用户，因为他们是那些已经达到我们设定或最终目标的用户（例如，将产品添加到购物车）。