活动用户行为分析：活动数据“加法”处理
用户行为分析是市场策略中常用的一道规则。市场活动以用户为中心，以效益为导向，活动的筹备、布置、服务都围绕此而展开，如果缺乏这一数据性的依据，极可能导致活动实效的大缩水。大型活动的数据收集依赖系统化管理来完成，而将要为营销提供决策依据的用户行为分析则还需要对收集的数据做点“加法”，从而实现这些数据价值的深度挖掘。
那么，需要做“加法”的数据对象包括哪些呢？一般说来，完整的用户行为数据应包含用户的习惯、来源、服务体验度等，具体而言主要是参会人员的报名渠道来源，支付方式，人群职位分布与行业来源，人员的群体习性与特征，对不同分会场的的关注度，现场服务的体验度，不同区域的人流密集度等等。魔瓦MCS电子签到系统
采用“加法”处理所收集的数据，仍然依托着技术优势的系统化管理实现，对数据完整、准确地记录下来，并依据一定的算法逻辑来完成。例如，在对参会人员的报名渠道来源分析中，系统会精确地分析出该名参会人员获知活动信息的推广渠道、地域来源，不同渠道分布比例、各渠道营销成本与收益对比，以及团队报名与个人报名的比例、参会群体获取信息的行为分析等。除了对数据挖掘的深度，这种方法还同时具备了数据的精确性、实时性等，真正把数据的附加价值发掘出来。魔瓦活动管理系统
在营销观念发生了翻天覆地变化的如今，基于数据分析的用户行为研究不仅可以提供营销决策的依据，而且还将在后续营销机会跟进、服务体验改进、现场资源优化配置等方面给企业以实际的帮助，从而更加专注于活动监管本身。 |
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