消費者研究，早就不是什麼新鮮話題。即便是在數字化高度發達的今天，就從數字營銷層面來說，我們早就不缺用戶的各種信息和數據。缺的是分析和利用這些數據的靠譜方法。
關於用戶研究
通常我們想到的是數據化的一些信息資料，完整的用戶行為研究主要包含的內容甚多，最基本的包括用戶行為研究（定量信息）和用戶反饋研究（定性內容）。
用戶行為研究：
即後台數據分析，了解此意見產生背後的數據表現，也許，用戶提出的意見，正是某項數據指標下降的原因，此數據和用戶意見可以互相驗證，若數據能夠支持此意見，此為有效建議，並根據所影響的深度、緊迫性，來制定優先順序。還有後面的上線測試數據收集。（後台數據分析，只是研究用戶行為的一種方式）
用戶反饋研究：
可能針對這個意見，會有更多的聲音出來，有贊成、有反對，也許他們站在了不同的角度，代表不同屬性、不同階段的用戶群體。因此，要對此反饋進行綜合研究，而如果是在一個群組中，活躍用戶的意見，可能會影響到後來提出意見者的思想，並導致他們盲從，這些也要進行分辨。
社會化媒體時代語境下的新思：
社會化媒體興起後帶給營銷人員大量前所未有得關於消費者，用戶群的監測數據，這些是寶貴的資料，然而最大的問題是如何更合理有效地分析這大量的數據，並將數據得到的結果影響到產品開發乃至營銷策略制定執行的全過程中去，這或許是目前也是今後較長時間裡營銷人員需要面對的重要挑戰。
下面分享的這篇文章就此問題，深入了解最早從事社會化遊戲設計的公司中，通過他們目前所採用的解決工具和方法，提供給廣大營銷主一些借鑒參考。
社會化語境下，如何更好地讓數據「說出真相」
當涉及到有關消費者洞察的問題時，社交網路的興起可以說是一把雙刃劍：一方面，公司觸手可得有關消費者人群的大量數據資料；另一方面，公司不得不探究新的方法進行數據篩選，得到更有意義的結果。但就目前來說，基本上還沒有一個普遍認可的較為可行有效的參考，大家都處於探索之中。
每個Facebook粉絲頁、Twitter個人頁面以及移動應用程序等，對於公司來說都是一種獲取客戶數據資料的渠道。但是如果你想贏得更多的市場份額，並且更好的吸引消費者，得到簡單的類似於點擊數，轉化成本等數據對你來說是遠遠不夠的。
那些早期涉足社交遊戲設計（Social Game Design）領域的初創企業和營銷人士或許早已開始在這方面進行研究，並有了一些解決對策。諸如Zynga這樣的社交遊戲公司，能夠快速的從每天數十億的數據事件中解讀出有意義的消費者洞察。他們利用客戶數據，制定更好的方案吸引用戶參與，研發高品質的產品，並改善用戶的體驗。
幾則用戶行為動態分析範例
當越來越多的數據變得觸手可得，知名品牌開始意識到他們可以利用對用戶行為分析和完善動態的方式到達營銷的目的。「通過流動的社交網路能夠採集到龐大的客戶數據量，遠遠的超越了互聯網『前社交時代。」 Kontagent公司（向社會化軟體開發者提供用戶行為分析的公司）總裁兼首席科學家Josh William表示，「企業營銷人士而今可以通過登陸Kontagent平台，通過平台內的信息挖掘和分析工具，去深入了解消費者人群，並優化營銷方案。推動有效的用戶獲得、用戶參與、關係維繫，銷售行為推動等目的。我們正在努力利用用戶行為動態數據的分析幫助企業客戶提供如何建立更好的營銷體系方面的建議。」
NoWait： 是由匹茲堡的一家初創公司研發的一款應用程序，目的在於簡化用戶在餐廳等待的過程。與其帶著那些笨重的傳呼機在只有50英尺範圍內活動，不如使用NoWait，用戶只需提供手機號碼即可。當餐廳一切準備就緒，用戶就會收到通知。在完成用餐後，用戶同樣會收到一則消息，詢問是否願意接受來自周邊餐廳折扣信息。
但這只是在一場在用餐領域改變遊戲規則的方案。首先，餐廳了解他們的受眾顧客是誰，用餐的時間。其中哪些顧客往來的最頻繁，哪些顧客消費更多，使用這些數據，量身定製信息吸引每個來餐廳消費的顧客。
結語：
深入了解消費者需求，激發消費者參與度，要達到這一點目的，要求的已經遠遠超越傳統的網頁分析思維和方法。通過對於用戶接觸到的各個接觸點的分析監測，包括互聯網、社交網頁、移動應用程序等等，然後進行全局性，系統性的分析，優化終端用戶的體驗，而不是傳統的對於某一個觸電的專註分析。企業必須轉化自己的思維角度，注重對用戶行為系統而動態的分析，從綜合的數據中掌握更多的消費者行為洞察。
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