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(公众号：)按：本文作者吴继业，GrowingIO牵头创始人销售VP，前 LinkedIn 数据工程总监。原文公布在GrowingIO 博客和微信公众号，许可刊登。一、什么是用户不道德？用户不道德由最简单的五个元素包含：时间、地点、人物、交互、交互的内容。

（一）什么是用户不道德？对用户不道德展开分析，要将其定义为各种事件。比如用户搜寻是一个事件，在什么时间、什么平台上、哪一个ID、做到了搜寻、搜寻的内容是什么。这是一个原始的事件，也是对用户不道德的一个定义；我们可以在网站或者是 APP 中定义千千万万个这样的事件。

有了这样的事件以后，就可以把用户不道德连一起仔细观察。用户首次转入网站后就是一个新的用户，他有可能要登记，那么登记不道德就是一个事件。登记要填上个人信息，之后他有可能开始搜寻卖东西，所有这些都是用户不道德的事件。（二）如何提供用户不道德数据？那么，我们又该如何去监测这些用户不道德数据呢？一种十分传统、十分广泛的方式就是通过写出代码去定义这个事件。

在网站必须监测用户不道德数据的地方读取一段代码，比如说登记按钮、下单按钮等。读取了监测代码，我们才能告诉用户否页面了登记按钮、用户下了什么订单。所有这些通过写出代码来详细描述事件和属性的方式，国内都统称作“挖出点”。

这是一种十分花费人力的工程，并且过程十分繁复反复；但是大部分互联网公司依然雇用了大批挖出点团队。二、为什么要做到用户不道德分析？既然这么困难，那为什么要做到用户不道德分析？因为只有做到了用户不道德分析才能告诉用户画像、才能告诉用户在网站上个各种网页、页面、出售背后的商业真凶。非常简单谈，分析的主要方式就是注目萎缩，特别是在是对转化成有拒绝的网站。

我们期望用户不要萎缩，上来之后不要回头。像很多 O2O 产品，用户一上来就有很多补贴；一旦钱烧完了，用户就都回头了。这样的产品或者商业模式并不欠佳，我们期望用户确实寻找平台的价值，不时的来，不要萎缩。

用户不道德分析协助分析用户怎么萎缩、为什么萎缩、在哪里萎缩。比如最简单的一个搜寻不道德：某一个 ID 什么时间搜寻了关键词、看了哪一页、哪几个结果，同时这个 ID 在哪个时间下单出售了，这个整个不道德都十分最重要的。如果中间他对搜寻结果不失望，他认同不会再行侦一次，把关键词替换成别的，然后才需要搜寻到结果。

用户不道德分析还能做到哪些事情？当你有了很多用户不道德数据、定义事件之后，你可以把用户数据制成一个按小时、按天，或者按用户级别、事件级别合并的一个表格。这个表格用来做到什么？一个是告诉用户最简单事件，比如指定或者是出售，也可以告诉哪些是优质用户、哪些是将要萎缩的客户，这样的数据每天或每个小时都能看见。

三、用户不道德分析的五大场景有了用户的不道德数据以后，我们有哪些应用于场景呢？拉新，也就是提供新的用户。转化成，比如电商尤其侧重订单转化率。促活，如何让用户常常用于我们的产品。存留，提早找到有可能萎缩用户，减少流失率。

所求，找到低价值用户，提升销售效率。（一）拉新2008年我在 eBay 时，我的工作就是分析 SEM 和 SEO 的每个关键词的 ROI。

eBay 每天要向谷歌卖400万个关键词，除了SEM、SEO 我们还要分析其它各种合作伙伴渠道。比如一家小电商网站上面敲了 eBay 的链接，而后用户通过该链接最后在 eBay 上已完成了出售，eBay 就不会钱给这家网站。eBay 尤其侧重是哪个搜索引擎、哪个关键词带给的流量；关键词是收费还是免费的。

从谷歌那边搜素引擎词带给了很多流量，但是这些流量否在 eBay 上成单，所以这个数据还要跟 eBay 本身数据融合、然后再行做到渠道分配，究竟成单的是哪个渠道。整个数据链要从头到尾切断，必须把两边的数据统合之后才能做。（二）转化成以登记转化成细管为事例，第一步我们告诉网页上有哪些登记入口，很多网站的登记入口不只一个，必须定义每个事件；我们还想要告诉下一步多少人、多少百分比的人页面了登记按钮、多少人关上了检验页；多少人指定了，多少人已完成了整个原始的登记。

期间每一步都会有用户萎缩，细管做完后，我们就可以直观看见，每个环节的流失率。（三）促活还有一个是用户用于产品的简洁度。

我们可以分析明确用户不道德，比如采访时长，在那个页面上停留时间尤其宽，特别是在在 APP 上不会尤其显著。再有是完备用户画像，拿用户不道德分析做到用户画像是较为定的。荐个例子，在美国有一个十分出名的在线视频网络 Netflix。Netflix 十分有意思，通过用户不道德分析，他把你一家人都展开精准分析定义。

你们一家人有多少人，是大人还是小孩，你最喜欢看的是哪三部电影？你的不道德输入就越多，他的引荐就不会更加精准。（四）存留用户萎缩不是说道一下子就萎缩了，一些微小、小的一些不道德，就能伴随他将来不会萎缩。

在LinkedIn的时候，我们要去跟踪用户的用于不道德。比如说是不是指定、指定之后是不是搜履历、是不是上载履历等等。用户这些点点滴滴的不道德，都很最重要。有了这些数据承托，LinkedIn的产品、销售每天都要去看用户报告，最简单的就是用户用于不道德是不是上升、哪些不道德上升、哪些用户用的尤其好等，以此来确保用户关系。

（五）所求LinkedIn 是一家 2C 又 2B 的公司，在全球有4亿的用户，有很多现实用户的履历信息。2B 的业务是LinkedIn 为每一个企业 HR 销售的，目的就是协助美国的企业去找中高端的人才，这里面有很多的有所不同的产品线。LinkedIn 本身就是一个社交网络，用户是经理、VP还是总监，还是业务类的，市场的、销售的等等这些数据在 LinkedIn 上都单体成一个公司的纬度。

有了这个公司的纬度之后，我们就需要迅速让销售拿着这个卖给客户。比如要跟星巴克讲业务，最能震惊到星巴克 HR 的数据是人才流失率的列表。如上图，其员工在最近一年有哪些就是指别的公司重新加入进去，上一家公司是谁，用蓝色表明。左边做到的是星巴克员工萎缩，其跳槽去了哪家公司，用红色表明。

通过这个非常简单的产于，就可以很快看出来人才流失情况。如果是绿的多，解释这家公司的人才更有方面是强劲的，如果是红色的多，解释这家公司人才储备和聘用方面正处于颓势。我们把数据展出给最后客户，基本上就可以获得单子。我们可以通过数据来讲故事。

我们一开始做到了很多的报告，销售可以拿去讲故事，可以迅速增进成单。所有这些是通过用户不道德分析做到出来的，不是通过拍电影脑门或者是第三方数据，用户不道德分析的价值不言而喻。版权文章，予以许可禁令刊登。

下文闻刊登须知。

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