03 基于社交媒體的行為分析稱為什么(將基于社交媒體的行為分析叫做什么？)

5.多元化社交媒體：市場觀察



2019年一季度人均社交網絡賬號數量

6.暗社交蓬勃發展



通過不同渠道分享信息或內容的用戶比例

“暗社交”是指由互聯網用戶直接通過私鏈分享內容、幾乎無法追蹤的網絡流量，與此相對的是公開發布或共享內容。“暗社交”通常通過私人消息應用程序（private messaging apps）和電子郵件（email），品牌宣傳很難到達。

與公開社交（posting on social media ac買粉絲unts）甚至面對面交流（word-of-mouth offline/in person）相比，英美的互聯網用戶如今更愿意在私人消息應用上與親友共享信息或內容。

自2012年問世以來，暗社交已成為重要的社交方式，是各大品牌不可忽視的主要營銷渠道。

而Snapchat和Instagram之類的圖片分享輕應用，允許用戶挑選自己喜愛的內容并分享，讓人們有機會重建屬于自己的社交網絡。在影響力文化的引領下，這些平臺也引導人們在社交媒體上“秀“自己。

7.社交媒體使用動機



從前文可知，社交媒體的作用正在發生改變。數字消費者現今更傾向于用社交媒體來關注新聞（40％），而不是將其作為與朋友保持聯系的平臺（39％）。盡管娛樂（38％）僅排在第三位，但其增長率排在第一位，在激勵數字消費者使用社交媒體上起著關鍵作用。

社交互動促使社交媒體平臺向娛樂中心發展。社交互動不再是純粹意義上的“社交”活動，而是目的性更強的活動，特別是基于內容消費。由此我們可以解釋，為什么新聞、娛樂內容、搜索產品信息和觀看體育賽事等使用動機在過去幾年中占比上升。



16-24歲群體將“尋找搞笑或有趣的內容”（47％）列為使用社交媒體的主要原因，其次是“打發閑暇時間”（46％）。“與朋友保持聯系”在16-24歲群體中得票率為43％，在所有群體中較低。隨著Z世代和千禧一代對其他人動態的興趣減少——以及越來越渴望從社交中擺脫出來——公開社交媒體平臺最有可能的廣泛使用形式將是作為娛樂中心。

社交購物行為

1.社交購物之旅



長久以來，讓用戶在自己的應用中進行購物一直是各大社交平臺的目標。社交購物被認為有可能成為除廣告收入之外的主要收入來源。在亞洲，買粉絲和Line等平臺已經成功接入了電商，允許消費者叫車、到店支付、購物結賬等。亞太地區社交電商的成功，是以社會性或嵌入性支付系統，以及消費者全面參與的戰略為基礎的。

但在多數西方國家，社交購物難以為繼。消費習慣很難一時改變，特別是金融交易中涉及敏感的隱私信息。社交媒體在做出購買決定的過程中發揮了重要作用，但人們在平臺內完成購買的意愿仍然很低。

因此，在歐美，社交視頻軟件處于戰略性地位。Instagram和Pinterest等小而精的社交媒體平臺最適合無縫銜接社交購物過程的不同階段，即研究階段和購買階段。這些平臺讓用戶分享各種圖片，相互推薦或者點贊，并且讓用戶通過圖片進入到店鋪，推動其核心的電子商務業務。同樣，細致和復雜的個性化推薦工具以及更先進的聊天機器人和機器學習也可以做到這點。

社交娛樂偏好調研

1.人們在社交媒體上會關注什么類型用戶



超過三分之一的互聯網用戶表示會在社交媒體上關注自己喜愛的品牌，而27％的人會關注種草的品牌。

各項數據也反映了我們在社交媒體領域中發現的普遍變化狀況，即新聞、娛樂、購物和內容占據更大作用。這一趨勢同樣體現在各大品牌的行動上，即努力打造高點擊率、分享性強的精品視頻內容。16-24歲群體對“網紅”（網絡影響力賬號）的貢獻極大。該群體中一半用戶會在社交媒體上關注“演員”（46%），排在“品牌”（44%）之前。

16-24歲群體中只有19％表示通過名人或網紅代言發現新品牌，這表明可以通過其他“傳統”方式影響該群體。

2.社交網絡個人用途



根據本報告定義的社交媒體分組，絕大部分社交媒體用戶可分為個人用戶和名人用戶。

58％的社交媒體用戶都是品牌粉絲。許多用戶愿意在首頁推薦上看到品牌內容，并且一半（51%）的用戶喜歡與品牌互動。如何讓品牌在各大社交平臺上脫穎而出成為至關重要的營銷策略。

3.社交媒體行為：市場觀察



各市場社交媒體用途

4.社交視頻



過去一個月，中國境外60％的互聯網用戶在Facebook，Twitter，Snapchat或Instagram上觀看過視頻。人們習慣于在社交媒體上觀看視頻，以及網絡電視的流行，使得Facebook等平臺有機會進軍電視業。

視頻直播也成為各大社交媒體平臺競相配置的重要功能。它不僅允許用戶生產原創內容，而且符合當今娛樂和營銷結合的趨勢。品牌直播還可增強與消費者之間的互動。

另一種形式的視頻也正在崛起：視頻通話。2018年，視頻通話在所有用戶群體中均有增加，包括學生和上班族。但Z世代（泛指95后和00后，又被稱為互聯網世代）是最值得關注的，因為他們決定了2019年的社交媒體發展趨勢。

Houseparty and Squad指出了一種社交媒體新前沿：娛樂和交流的聯系將在虛擬社交空間中更加緊密，如游戲領域中的社交需求。

5.社交體育



體育產業已經轉向數字媒體和社交媒體發展，并且仍有很大的增長空間。

2019年第一季度全球范圍內，22％的互聯網用戶表示，“觀看或關注體育賽事”是他們使用社交網絡的主要原因之一，在社交直播視頻用戶中這一比例攀升至39％。這一比例相較于2016年第4季度上升了47%。



男女在體育領域使用社交媒體的差異正在縮小

去年，美國職業棒球大聯盟（MLB）與Facebook簽署了26場比賽的獨家直播協議，價值3000萬美元。該計劃以1.23億次觀看取得巨大成功，并且今年依然生效。此外，Facebook還與西甲簽訂了在印度免費直播三個賽季的協議。YouTube也是這一領域的重要平臺。

29％的社交媒體體育領域用戶希望看到喜愛品牌的獨家內容，并且比普通用戶進行宣傳的可能性高出50％。獨家內容對年輕消費者尤為重要；16-24歲體育迷比普通體育迷更有可能被獨家內容或服務驅使購買。

6.社交音樂



到目前為止，社交性質的音樂流媒體都極具挑戰。盡管YouTube、SoundCloud、Spotify和Apple Music均推出了一些社交功能，但仍不盡人意。

在中國，騰訊旗下擁有QQ音樂、酷狗和酷我等多個音樂應用，累計大約6.5億活躍用戶和2700萬付費用戶，讓用戶既能聽音樂、購買數字專輯，又能與朋友K歌，還可以與明星進行互動，使之成為一個極富活力的社交媒體平臺。通過搭載買粉絲，騰訊音樂的社交屬性得到了極大增強

什么是用戶行為分析？怎么做用戶行為分析？

一、什么是用戶行為分析？

用戶行為可以用5W2H來總結：

Who(誰)、What(做了什么行為)、When(什么時間)、Where(在哪里)、Why(目的是什么)、How(通過什么方式)，How much (用了多長時間、花了多少錢)。

用戶行為分析就是通過對這些數據進行統計、分析，從中發現用戶使用產品的規律，并將這些規律與網站的營銷策略、產品功能、運營策略相結合，發現營銷、產品和運營中可能存在的問題，解決這些問題就能優化用戶體驗、實現更精細和精準的運營與營銷，讓產品獲得更好的增長。

二、為什么需要用戶行為分析？

在PC互聯網時代，網民的年增長率達到50%，隨便建個網站就能得到大量流量; 在移動互聯網早期，APP也經歷了一波流量紅利，獲取一個客戶的成本不到1元; 而近幾年隨著流量增長的紅利消退，競爭越來越激烈，每個領域均有成百上千的同行競爭，獲客成本也飆升到難以承受的水平，業務增長越來越慢甚至倒退。

圖：互聯網行業競爭越來越激烈

在如此高成本、高競爭的環境下，如果企業內部不能利用數據分析做好精細化運營，將產生巨大的資源浪費，勢必會讓企業的運營成本高漲，缺乏競爭力。 對于互聯網平臺來說，傳統的數據分析主要針對結果類的數據進行分析，而缺乏對產生結果的用戶行為過程的分析，因此數據分析的價值相對較局限，這也是為什么近幾年很多企業感覺做了充分的數據分析，但卻沒有太大效果的原因。

通過對用戶行為的5W2H進行分析可以掌握用戶從哪里來，進行了哪些操作，為什么流失，從哪里流失等等。從而提升提升用戶體驗，平臺的轉化率，用精細化運營使企業獲得業務增長。

三、如何采集用戶行為數據？

用戶行為分析如此重要，為什么互聯網公司中能做好用戶行為分析的鳳毛麟角？主要是原因是數據采集不全面和分析模型不完善。

1.如何高效采集用戶行為數據

傳統的數據分析因為數據精細度不夠和分析模型不完善等原因，導致分析過于粗放，分析結果的應用價值低。而我們要想做好分析，首先必須要有豐富的數據，因此要從數據采集說起，傳統的用戶行為數據采集方法比較低效，例如：我們獲取用戶的某個行為數據時，需要在相應的按鈕、鏈接、或頁面等加入監測代碼，才能知道有多少人點擊了這個按鈕，點擊了這個頁面。這種方式被稱為“埋點”，埋點需要耗費大量的人力，精力，過程繁瑣，導致人力物力投入成本過高。

在移動互聯網時代，埋點成了更痛苦的一件工作，因為每次埋點后都需要發布到應用商店，蘋果應用商店的審核周期又是硬傷，這使得數據獲取的時效性更加大打折扣。由于數據分析是業務發展中極其重要的一個環節，即便人力物力成本過高，這項工作仍然無法省掉。

因此，我們也看到國內外有一些優秀的用戶行為分析工具，實現了無埋點采集的功能，例如：國外有Mixpanel，國內的數極客在WEB、H5、Android、iOS四端都可以無埋點采集數據。通過無埋點的采集，可以極大的增強數據的完善性和及時性。

2.如何精準采集用戶行為數據

有些核心業務數據，我們希望確保100％準確，因此還可以通過后端埋點的方式作為補充，這樣既可以體驗到無埋點帶來的高效便捷，又能保障核心業務數據的精準性。數極客在數據采集方面支持無埋點、前端埋點、后端埋點以及數極客BI導入數據這四種方式的數據整合。

四、如何做好用戶行為分析？

首先要明確業務目標，深刻理解業務流程，根據目標，找出需要監測的關鍵數據節點，做好基礎的數據的收集和整理工作，有了足夠的數據，還要有科學的模型，才能更有效的支持分析結果。

上一代的用戶行為分析工具(更確切的說法應該是：網站統計或APP統計)，主要功能還是局限于瀏覽行為的分析，而沒有針對用戶的深度交互行為進行分析，因此分析價值相對有限，目前大部份互聯網從業人員對用戶行為分析的印象還停留在這個階段。

我認為要做好用戶行為分析，應該掌握以下的分析模型：

1.用戶行為全程追蹤，支持AARRR模型

500 Startups

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