行为数据，描述观察到的用户或客户行为的数据，可以让您真正了解人们如何或将来可能使用您的产品。听到人们说他们想要的东西是一回事，但看看他们的实际表现会更好。
获得比您想象的行为数据更容易。无论您是在进行研究，运行实验来验证假设或功能，还是您刚刚发布了一项功能，行为数据都是您最好的，可以说是最有信息量的朋友。
本文旨在通过向您提供产品团队可用的所有类型的行为数据列表来帮助您。希望它提供了一些新的选项，如果您尝试使用数据来推动团队的决策，您可以考虑这些选项。

该列表大致从最常见到最不常见的顺序排列。
我们是一家澳大利亚的公司，所以我们使用“behavio ü RAL”不是美国的“行为”。

1：网站分析数据

您可能最熟悉此行为数据源：网页浏览量，点击次数，浏览器选择，设备选择等。网站分析是行为数据的一种形式，显示用户如何与您的网站，移动应用或用户进行互动（观看次数/点击次数）网络应用程序及其与网页浏览（设备/浏览器/分辨率）相关的选择。
此类数据的常用工具是Google Analytics和更具企业价值的Adobe Experience Cloud。

2：App Analytics数据

如果您正在构建产品，您也会熟悉这些行为数据：按钮点击，活动使用和应用程序中的其他用户事件。您甚至可以在此处包含应用程序和错误日志。
这类数据的常用工具是Mixpanel，Amplitude和KISSmetrics。它们可帮助您定义自定义事件以跟踪用户执行的操作。有什么更好的方式来理解行为，然后看看你的用户实际与之交互以及他们如何与之交互（或不与之交互）？
用户可能采取的行程以及何时停止使用也是有用的数据点。有很多关于您可以从用户分析中收集到的所有信息的书面文章，所以我不会在这里介绍它。

3：搜索数据

使用来自Google，Microsoft和其他人的搜索量数据，通过查看他们搜索的内容来了解行为。搜索行为本身就是一个行为数据点，它还可以提供对用户或客户正在进行的另一种行为的洞察。
您可以从Google的关键字规划师处获取搜索数据。

4：广告点击，竞争和展示数据

在LinkedIn，Google，Facebook或其他任何其他地方在线投放广告可提供行为数据。您可以看到人们实际回复的消息与他们所说的可能对他们有吸引力的消息。您还可以测试哪些细分市场对哪些细分市场的反应最佳。你几乎可以立即做到这一切。
例如，如果我想了解如何最好地将我的产品销售给银行，我可以在24-48小时内向银行经理定位facebook和linkedin广告。我可以看到广告/广告的哪些短语和变体效果最好。至少，我会根据观察到的实际行为与陈述的行为，得到一些初步的，数据支持的见解。这是非常具有革命性的。不再猜测在营销中使用哪些词。

5：产品评论/反馈

了解人们实际体验产品的方式，他们所面临的挑战或他们最喜欢的事情是一种有用的见解。您无需将此限制为您的产品; 您可以通过查看网站查看竞争对手，补充和可比对象。亚马逊为不同的实体商品提供了大量信息。
在分析产品评论时，请记住并非所有产品评论都是真实的。

6：客户支持查询

用户和客户的反馈 - 请求，错误，问题 - 是另一种行为数据。事实上，有人已经不遗余力地与您互动，特别是在数字和软件即服务的世界中，必须承担一定的重量。如果你有足够的音量，你也可以通过分析来理解这一点。
您需要牢记客户的偏见或背景。也就是说，您推销产品的方式，描述功能的方式，某人经历的旅程都会影响您收到的反馈类型。

7：社交媒体

社交媒体的喜欢，评论，心灵和份额是另一种行为数据来源。您甚至可以进一步分析并分析评论本身的内容/文本或图像的内容。通过编译此信息，您可以了解人们实际上在说什么，分享或喜欢什么，以及他们可能实际与之交互的内容。这可以让您深入了解过去或未来的趋势。
当您分析社交媒体以了解行为时，您需要考虑用户喜欢/分享的容易程度。您还想要考虑某人可能喜欢或分享的动机。在许多情况下，许多人（包括我自己）实际上没有阅读内容，但看到一个流行语或标题听起来很合适，所以他们分享了。

8光标跟踪

监视某人的光标在您的网站或应用上移动的位置是另一种行为数据。您可以了解他们关注的内容。
您可以使用Hotjar等工具来跟踪光标。
请记住，光标所在的位置并不是他们所关注的内容的精确表示。也就是说，我现在的眼睛正在查看Google文档中的“分享”按钮，但我正在打字，因为某些原因我的光标位于屏幕的死角。

9：眼动追踪

如果您可以使用正确的设施和技术，您可以将行为数据提升到一个新的水平，并通过跟踪他们正在寻找的位置来跟踪人们聚焦的位置。这对数字产品很有帮助 - 网络应用程序，移动应用程序，数字资料 - 广告，网站，其他内容 - 以及超市货架和广告牌等非数字产品

10：物理相互作用

计算机视觉已经改进，可以跟踪人们触摸超市货架的内容。这可以扩展到他们在任何环境中接触的东西，比如他们在麦当劳使用的游乐场设备，调味品或座位。
以下是AIPoly技术的视频，该技术可追踪人们在超市中从货架上使用的内容：

11：面部表情分析

计算机视觉还可以通过在与您的产品或产品营销互动时阅读某人的表达来帮助理解行为。
就行为数据而言，您需要仔细考虑您对面部表情识别的聚合分析的重量。例如，如果我们相信亚马逊的AI套件告诉我们我们的一个团队成员对某些事情的感受，那么我们就会认为它总是引起负面的，不愉快的反应。然而，亚马逊无法正确解释他的胡须和胡须，尤其是在他微笑的时候。你还需要考虑他们所表达的表达方式（它所推断的情感）是否重要 - 只是因为当我驾驶我的船时我看起来有点严厉，并不意味着我不喜欢它。

12：购买历史和交易数据

看到有人买了什么是另一种形式的行为数据。购买通常是需要或想要的强烈迹象。有些组织以有限的形式提供此类产品 - 通过其产品或服务进行购买。其他组织可以访问个人进行的所有或许多购买。
您还可以访问匿名购买历史记录。我经常发现这些匿名来源有点过于笼统，不适用于特定产品。或者，数据集存在太多问题，无法在任何有意义的时间范围内进行分析。例如，交易数据可能显示在超市花了124美元而不是我买的东西。124美元的美食奶酪与124美元的尿布完全不同。
这篇文章最初出现在Terem的博客上。