3.2 识别用户偏好

在大数据时代，企业单单依靠收集用户数据是无法实现产品改良和推广的。企业收集用户数据后，必须对数据进行多维分析，识别用户偏好，对用户进行深度挖掘，精确定位优质用户，找准企业产品开发、运营、推广的着力点。

3.2.1 用户网站停留时间数据表

广州某钟表企业根据阿里巴巴提供的用户数据，对用户在网站的访问次数、停留时长进行分析，识别用户的偏好，以C2B模式生产用户喜爱的产品，最终从资产为1，800万元的小企业发展成为拥有近亿元资产的大公司。

从上面的案例中我们可以发现，用户在网站的停留时间受到企业重视，它到底有何闪光点呢？下面以淘宝、天猫网站为例来说明其价值所在。

淘宝、天猫在收集数据方面具有极大优势，因为它们能够收集到非常全面的微观数据，包括用户停留时间。通过对这些数据进行细致分析，淘宝、天猫店家能够清楚识别用户的偏好，进而销售用户喜爱的产品。

例如，北方人在羽绒服的销售页面上停留的时间比南方人长很多，那么店家在推荐羽绒服的时候会优先考虑北方人。用户在网站的停留时间数据是企业比较看重的用户行为数据，因为用户停留时间越长代表网站的吸引力越高。电商需要在用户停留时间内快速实现产品的销售，否则用户可能会被其他网站的产品吸引，导致用户流失。

用户在电商网站停留时间长的原因主要有三方面：第一，网站功能复杂，用户难以购买；第二，用户出现疑问，对网站不信任；第三，用户正在对产品信息进行阅读和理解。

如果是前两种原因造成的，那么用户就会失去购买欲望。如果是最后一种造成的，那就说明网站设计优秀。对于不同的停留时长需要用不同的逻辑进行分析，用户逛淘宝时没有明确的目标，随意浏览，然后购买一些喜爱的产品；而用户逛天猫时大多有着明确的目标，在网站上快速搜索商品，直奔主题店铺，极快完成购物。表3-1是用户在淘宝与天猫商城的停留时间对比分析。

表3-1 用户在淘宝与天猫商城的停留时间对比

通过对表3-1的分析，我们发现用户在淘宝上购买产品就像是在商场里面购物，而在天猫上购物则带有明显目的性，因此天猫商城提供的服务更加标准，也更加优质。

对于电商网站来，用户流量转化是决定企业成败的关键。如何才能在较短的停留时间内实现用户流量的转化呢？我们归纳总结出以下3种方法，如图3-3所示。

图3-3 实现用户流量转化的3种方法

1.页面导航说明准确

网站的导航是用户最先浏览的部分，这是决定用户停留最重要的一步。网站应该设置搜索功能，这样一来能够帮助用户节约大量的时间，提升用户的购物体验。

2.配置专业客服

电商网站必须配置专业客服，如果用户对感兴趣的产品有疑问，就可以由客服来解答。但是客服不够专业则会降低用户的购买信心，所以电商要经常对客服进行相应的培训，确保其具有专业性知识。

3.简化网站功能

网站的功能太过烦琐可能会造成用户反感，降低用户的体验感。所以电商需要简化网站功能，保证网站的操作方法简单明了，提高用户体验。

3.2.2 搜索频率=即将成交

一个产品的搜索频率体现了用户的购买欲望。搜索频率越高，用户的购买欲望越强。用户有意购买一个产品时通常会将这个产品与其他产品进行对比，从而做出最终的判断。因此如何提高产品的搜索频率成为企业关心的重点之一。

美国在线影片提供商Netflix花费一亿美金购买了《纸牌屋》的版权，运用大数据分析进行新版《纸牌屋》的制作，最终带给企业又一次发展高潮。

Netflix对自身拥有的3，300万用户数据进行分析后发现老版《纸牌屋》的用户很喜爱导演大卫·芬奇和男演员凯文·史派西，由于他们在用户中具有超高人气，因此Netflix邀请他们作为新版《纸牌屋》的导演和男主角。事实证明Netflix的这一选择非常正确，新版《纸牌屋》一经播出，便引起了巨大轰动。

通过对用户观看行为数据进行分析，Netflix发现了那些喜欢大卫·芬奇、凯文·史派西或者政治题材的用户，从而将新版《纸牌屋》推荐给这些用户，极大提高了新版《纸牌屋》的搜索频率，并最终实现用户付费购买观看《纸牌屋》的目的。

Netflix的公关总监乔纳森·费兰德对媒体宣称：“我们对用户在Netflix上的观看习惯一清二楚，基于用户观看习惯的分析，我们非常确信什么样的剧集会受欢迎。不久之后，我们可以针对不同用户推出个性化内容的节目。”

从Netflix营销《纸牌屋》的案例中我们可以得到以下启示，如图3-4所示。

图3-4 Netflix营销《纸牌屋》的启示

1.全方位定位受众需求

Netflix通过对3，300万用户观看数据进行分析与处理，充分挖掘自身拥有的海量用户信息，实现用户的精准定位，最终得出用户的个人需求，使产品被搜索的频率得到最大提升，达到推广《纸牌屋》的目的。

2.个性化分析

Netflix通过对自身用户的观看行为数据进行分析后找到用户最喜爱的演员和导演，确保新版《纸牌屋》符合用户的口味。受到喜爱演员和导演的吸引，用户必然会搜索他们参与拍摄的新版《纸牌屋》，提高了《纸牌屋》的搜索频率，增加了用户付费观看的欲望。

3.预测化分析

Netflix在制作新版《纸牌屋》每一集前，都要通过大数据分析提前了解观众的喜好，根据喜好调整剧情和主演，这一举动保证了《纸牌屋》的受欢迎程度。

所以从某种程度上来说，新版《纸牌屋》的成功是必然的。Netflix对用户数据不断进行分析，整理出用户的观看喜好，提高了用户搜索《纸牌屋》的频率，使大量用户转变为《纸牌屋》的付费观众。