SaaS服务产品对公司业务有何影响？

SaaS服务产品分析用户行为，需要根据业务需求设计和创建数据采集、数据仓库、分析模型。

对于办公OA、销售营销、人力资源、法律服务、财税等SaaS服务企业，如何精准分析不同渠道销售线索的有效性、产品解决方案对客户/用户的真正价值、客户友好度网站/H5界面等的设计，将极大地影响客户的终生价值。

下面用流程图来梳理一下如何对saas服务产品进行渠道评估和用户行为分析，实现精准营销、精细化运营、产品优化。

用户数据分析的目的是驱动业务增长，因此其核心是围绕用户构建数据流、数据仓库和数据分析模型。

1. 捕获用户数据流

也就是说，用户与企业、产品交互过程中产生的数据，由于交互节点的不同，可以通过用户输入的逻辑线路对应到用户数据流。

例如，用户点击公司的SEM关键词进入公司官网，浏览网站上的博客文章，最后提交产品试用申请。提交的联系信息进入公司的SaaS服务，由销售联系人跟进并为用户激活。有了试用账号，用户开始登录产品平台，进行产品试用。

有的用户进入试用后会主动探索各个功能模块，有的用户在简单浏览完产品后会关闭窗口，长时间不打开。

通过这个环节，用户完成了“搜索——点击访问——浏览网站——试用申请——登录试用——购买决定”的完整流程。很容易看出，用户的数据流本质上并没有被记录或适用。但需要在各个环节进行初步的“数据设计”。

为了更笼统的解释，我们将刚才的“搜索-点击访问”链接统一为“渠道推广吸引用户访问”。

在数据设计过程中，可以通过UTM参数标记通道来源；对于用户在网站上的浏览行为和试用应用行为，可以通过视觉埋点、前端埋点、后端埋点等方式进行数据采集。试用开启登录后，用户在产品系统中的操作顺序，除了埋藏方案外，还可以通过服务器端数据传输工具采集数据。

完成数据设计和数据采集部署后，我们可以对产品中的用户来源、试用前行为、试用后行为进行详细分析，寻找更大的推广渠道、网站优化方案、产品优化、用户试用。指导计划等

2. 构建统一数据仓库

但从渠道来源到网站访问数据再到产品试用数据，数据的来源和存储方式是不同的。因此，在数据采集设计之后，还需要规划数据存储方案，构建统一的数据仓库。

更好的方法是对不同来源的数据进行统一标定，并基于分布式框架集中存储在同一个数据仓库中，以保证分析时对海量数据的实时分析响应。

除了建立统一存储外，在数据结构上，所有数据可以分为用户属性数据和用户事件数据，分别存储在“两张表”中。

用户属性数据记录为User，如性别、ID、设备号、城市区域、IP号等信息，用于区分用户和群组用户。用户事件数据记录为Event，例如进入官网、浏览博客、点击试用、填写信息、未提交退出等用户事件。

记录的事件信息需要包括谁（who）在什么时间（when）何地（where）以及如何（how）做了什么的完整记录。

建立统一的数据仓库和数据模型后，您可以根据业务需求灵活创建分析模型来调用和分析数据。

3.根据业务需求创建数据分析模型

数据分析模型有很多种，但作为营销人员运营，以及产品人员，他们不应该忙于学习最全面的数据分析模型。相反，他们应该从业务需求出发，灵活创建分析模型。

SaaS服务公司最基本的业务需求：商机获取、商机转化、客户复购、客户推荐。

对于商机获取，通过渠道转化漏斗分析不同渠道的转化效率。

为了商机的转化，需要对用户进行分组，在签约前必须仔细分析用户行为事件，找到用户的关键行为。还可以单独分析每个试用用户的使用行为顺序，有针对性地进行用户沟通。

在复购方面，除了对用户的产品使用行为进行深入的钻取分析以及产品的优化升级外，还需要打造客户成功团队并提供咨询服务。

针对这些业务需求，常用的一些分析模型包括漏斗分析、留存分析、用户路径分析、用户行为序列、用户点击热点等。