跨境电商如何做用户行为数据的采集与分析？

卷直播、卷内容、卷玩法、卷价格……在国内零售行业越来越卷的今天，越来越多的企业选择进入全球市场，追求更大的消费者基础，减少对单一市场的依赖，也飞速抢占新市场的先机。

但润去开拓国外市场，不代表就能逃避与他人竞争、逼自己进化的行业通境，如何优化用户体验、提升销售转化率依旧是企业亟需解决的难题。要想实现经营的目标计划，对用户在其网站或店铺中行为和路径数据的追踪、采集与分析便必不可少。这类数据可以提供宝贵的见解，揭示用户的兴趣和偏好，帮助企业更精确地了解用户需求、优化购物体验，并制定精准的营销策略。

那么，企业应该如何实现用户行为和路径数据的采集和分析呢？本文就将详细介绍相关的方法和技术。

01一、如何进行数据采集？

跨境电商的形式一般分为两种：平台电商和独立站电商。所谓平台电商，就是依托于如亚马逊、Temu、eBay等电商平台（类似于国内的淘天京拼）去开设自己的店铺。可是，这些平台往往不会把用户的信息、行为和转化路径数据开放给商家，那是他们自己的囊中之物。开放用户数据，相当于把平台上的投流及转化的算法做了公开，黑箱怎么可能变白呢？要恰饭的嘛。

然而，这恰恰是跨境电商中独立站的优势与重要性所在。要知道，国外大型的品牌都不屑做平台电商，他们只运营自己的官网店铺，将用户数据牢牢把握在自己手中，去做更低本、高效的转化。

说了这么多，那如何收集网站上的用户数据呢？

1.网页分析工具

跨境电商企业可以通过网页分析工具（如Google Analytics、Adobe Analytics等）来收集用户在网页上的行为数据，例如页面浏览量、停留时间、点击量等。这些工具提供了最便捷也最通用的数据采集方法，可以帮助企业深入了解用户对产品和页面的兴趣和行为习惯，从而做出相应的优化和改进。

2.埋点技术

若想自己DIY监控的指标、按钮、表单、渠道的分组，企业可以通过在网页的特定位置嵌入代码，跟踪用户在页面上的具体行为。埋点技术可以帮助企业详细了解用户与页面交互的细节，进而优化用户体验，提升转化率。常用的埋点工具包括Amplitude、Mixpanel等。

3.用户调研

除了自动化的数据采集工具，企业还可以通过用户调研来获得更加深入的用户行为数据。通过问卷、访谈等方式，了解用户的购物偏好、需求以及对产品和服务的评价，能够为企业提供更加全面和准确的数据基础。

02二、如何进行用户分析？

小编曾经在一家知名出海品牌做独立站运营时都忍不住感慨，国内的企业做出海，太过依赖平台给予的投流方案，被动选择人群去进行基础营销。他们不会想着优化店铺布局与装饰，不想会着去修改按钮的位置与颜色，没法设计独特的活动与游戏去吸引用户参与，更没有办法使用自定义弹窗或倒计时去刺激用户消费。做两套listing，选择销量稍微高一点的那个就能叫A/B测试了吗？在这个领域有用户数据分析的意识与逻辑的运营，真的很少很少……那么，如何进行用户数据的分析呢？小编在这里给大家提供一些分析模型：

1.RFM模型

RFM模型是一种用户行为分析模型，用于评估和分割客户基于三个关键维度的价值：Recency（最近交互时间）、Frequency（交互频率）和Monetary（交互价值）。这个模型借助用户的行为数据，对用户进行分类，帮助企业识别哪些用户对业务的贡献最大，以便更有效地定制营销策略和服务。

具体来说，RFM模型包含以下三个要素：

1）Recency (最近交互时间)

衡量用户最近一次与产品或服务进行交互的时间。这个维度用于判断用户活跃度，一般来说，最近活跃的用户更有可能对新的推广和活动做出积极的响应。

2）Frequency (交互频率)

衡量用户在一定时间内与产品或服务进行交互的次数。这个维度用于判断用户的忠诚度，频繁交互的用户可能更容易成为忠实的顾客。

3）Monetary (交互价值)

衡量用户在一定时间内的总交互价值，通常是用户的总消费金额。这个维度用于判断用户的付费能力，高价值客户对于企业来说通常是重要的资产。

使用RFM模型，用户被分成八个不同的组合，每个组合对应一个特定的用户类型。这些组合包括：

111：最近活跃，频繁交互，高价值。

110：最近活跃，频繁交互，中等价值。

101：最近活跃，较少交互，高价值。

100：最近活跃，较少交互，中等价值。

011：不太活跃，频繁交互，高价值。

010：不太活跃，频繁交互，中等价值。

001：不太活跃，较少交互，高价值。

000：不太活跃，较少交互，中等价值。

通过分析这些组合，企业可以更好地了解不同用户群体的特征，制定有针对性的营销策略，提高用户忠诚度，优化营销资源的利用效率。

2. 营销漏斗模型

营销漏斗模型是一种用于描述和分析市场推广活动中潜在客户经历的阶段，从而最终实现购买或转化的过程。这个模型以漏斗的形状来表示，从较广泛的潜在客户群体逐渐缩减到实际购买的客户。

营销漏斗模型的典型阶段包括：

1）意识阶段 (Awareness)

在这个阶段，潜在客户首次了解到产品或服务。这可能是通过广告、社交媒体、内容营销等渠道。目标是引起潜在客户的兴趣，使他们意识到产品或服务的存在。

2）兴趣阶段 (Interest)

在潜在客户意识到产品或服务后，他们可能对其产生兴趣。这个阶段的目标是通过提供更详细的信息、教育内容或其他有价值的信息来吸引客户，使他们更加深入地了解产品或服务。

3）考虑阶段 (Consideration)

在这个阶段，潜在客户开始认真考虑是否购买产品或服务。他们可能进行比较、研究评论，探索不同的选项。企业的目标是建立信任、解决客户疑虑，使其更有可能选择自己的产品或服务。

4）意向阶段 (Intent)

在考虑过程中，潜在客户可能表达出购买的意向，例如加入购物车、填写询价表格等。这标志着潜在客户已经有了实际的购买意愿。

5）购买阶段 (Purchase)

在这个阶段，潜在客户最终成为实际的客户，完成了购买交易。这是漏斗的底部，表示客户已经成功转化为付费客户。

6）忠诚阶段 (Loyalty)

客户在购买后，企业通过提供卓越的售后服务、建立品牌忠诚度、赠送优惠券等手段来鼓励客户再次购买，并维持长期关系。

通过了解营销漏斗模型，企业可以更好地了解潜在客户在购买过程中的转化路径，有针对性地制定营销策略，并优化每个阶段的用户体验，以提高整体的转化率。

3.用户生命周期模型

用户生命周期模型是一种用于描述和理解用户在使用产品或服务过程中经历的各个阶段的概念模型，也就是我们熟知的AARRR模型。这个模型帮助企业更好地了解用户的行为、需求和价值，从而制定相应的策略来提高用户满意度、忠诚度，并最终实现业务的长期成功。

用户生命周期一般被分为以下阶段：

1）获取阶段 (Acquisition)

在这个阶段，企业努力吸引新用户，引导他们了解并使用产品或服务。这可能包括广告、社交媒体营销、搜索引擎优化等方式。

2）激活阶段 (Activation)

当用户首次使用产品或服务时，他们进入激活阶段。在这里，企业的目标是确保用户获得积极的第一次体验，以提高留存率。

3）留存阶段 (Retention)

留存阶段关注如何保持用户的长期参与。企业通过提供良好的用户体验、个性化服务、定期更新等方式，鼓励用户继续使用产品或服务。

4）收入阶段 (Revenue)

当用户开始产生收入时，他们进入收入阶段。这可以通过购买产品、订阅服务、参与付费计划等方式实现。

5）推荐阶段 (Referral)

在用户对产品或服务有了良好体验后，他们可能会推荐给其他人。在这个阶段，用户成为品牌的支持者，为企业带来新客户。

通过了解用户生命周期的不同阶段，企业可以制定相应的策略，例如：

在获取阶段，集中精力提高品牌知名度和吸引用户的方法。

在激活阶段，确保用户获得愉快的初次体验，促使他们更深入地使用产品或服务。

在留存阶段，提供个性化的服务，以鼓励用户继续使用并建立长期关系。

在收入阶段，优化付费流程和提供更多的付费选项。

在推荐阶段，鼓励用户分享经验，通过口碑营销吸引新客户。

通过这种方式，用户生命周期模型帮助企业更全面地理解用户，并根据用户在不同阶段的需求制定有针对性的战略，从而提高用户满意度和忠诚度。

4.KANO模型

KANO模型是由日本学者狩野纯提出的一种产品和服务质量管理的模型，用于分析和评估顾客需求与满意度之间的关系。该模型将产品或服务的特征分为三个主要类别：基本需求、期望需求和惊喜需求。

以下是KANO模型的三种需求类型：

1）基本需求 (Basic Needs)

这是顾客对产品或服务的最基本期望，通常是明确的、基本的功能。如果这些基本需求得不到满足，顾客会感到不满。然而，满足这些需求并不能带来额外的满意度，因为它们被认为是理所当然的。

2）期望需求 (Expected Needs)

期望需求是顾客可能期望在产品或服务中找到的特征，但不满足这些需求不会导致不满。满足期望需求可以提高顾客满意度，但不会带来明显的惊喜。

3）惊喜需求 (Delight Needs)

惊喜需求是用户未明确期望但能够带来极大满意度的特征。当这些需求被实现时，会让顾客感到惊喜和满足，从而增强他们对产品或服务的正面评价。

KANO模型通过这种分类，强调了超越基本需求和期望需求，通过提供惊喜需求来取得更高的用户满意度。在产品或服务设计中，企业可以通过了解并满足这三种不同类型的需求，更好地适应市场并提供有竞争力的产品。

03三、结语

总而言之，用户数据分析是跨境电商，乃至所有消费类型行业的一门极为重要的必修课。通过有效的用户分析，企业才能更好地了解用户需求，改进自身的产品与服务，优化用户的购物体验，培养用户的忠诚度，从而实现销售目标的持续达成。

而有耐心看到这里的看官们肯定会问：模型我会了，分析思路我有了，可这些实际的分析场景中该怎么把数据带入模型呢？以上模型的应用，在FineBI里皆能轻松实现。

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