行为特征模型，行为决策代表模型有哪些

这篇文章给大家聊聊关于行为特征模型，以及行为决策代表模型有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

分析消费者行为的理论模型有哪些

分析消费者行为的理论模型有：

一、AIDMA模型

AIDMA是消费者行为学领域很成熟的理论模型之一，由美国广告学家E.S.刘易斯在1898年提出。该理论认为，消费者从接触到信息到最后达成购买，会经历这5个阶段：

A:Attention（引起注意）——花哨的名片、提包上绣着广告词等被经常采用的引起注意的方法。

I:Interest（引起兴趣）——一般使用的方法是精制的彩色目录、有关商品的新闻简报加以剪贴。

D:Desire（唤起*）——推销茶叶的要随时准备茶具，给顾客沏上一杯香气扑鼻的浓茶，顾客一品茶香体会茶的美味，就会产生购买欲。推销房子的，要带顾客参观房子。餐馆的入口处要陈列色香味具全的精制样品，让顾客倍感商品的魅力，就能唤起他的购买欲。

M:Memory（留下记忆）——一位成功的推销员说：“每次我在宣传自己公司的产品时，总是拿着别公司的产品目录，一一加以详细说明比较。

因为如果总是说自己的产品有多好多好，顾客对你不相信。反而想多了解一下其他公司的产品，而如果你先提出其他公司的产品，顾客反而会认定你自己的产品。”

A:Action（购买行动）——从引起注意到付诸购买的整个销售过程，推销员必须始终信心十足。过分自信也会引起顾客的反感，以为你在说大话、吹牛皮。从而不信任你的话。

二、A*AS模型

A*AS模式是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活形态的变化，而提出的一种全新的消费者行为分析模型。营销方式正从传统的AIDMA营销法则（Attention注意Interest兴趣Desire*Memory记忆Action行动）逐渐向含有网络特质的A*AS发展。

1、Attention——引起注意

2、Interest——引起兴趣

3、Search——进行搜索

4、Action——购买行动

5、Share——人人分享

A*AS模式的转变。在全新的营销法则中，两个具备网络特质的“s”——search（搜索），share（分享）的出现，指出了互联网时代下搜索（Search）和分享（Share）的重要性，而不是一味地向用户进行单向的理念灌输，充分体现了互联网对于人们生活方式和消费行为的影响与改变。

扩展资料：

所谓消费者行为的研究是指研究个人，集团和组织究竟怎样选择、购买、使用和处置商品、服务、创意或经验以满足他们的需要和愿望。

消费者行为研究就是要研究不同消费者的各种消费心理和消费行为，以及分析影响消费心理和消费行为的各种因素，揭示消费行为的变化规律。

言之，消费者行为学的研究对象是各类消费者的消费行为产生和发展的规律。

三个基本问题：

1、消费支出及支出预算影响消费倾向的因素，消费倾向变化趋势；

2、消费者的消费结构，消费者的支出结构计划，消费结构变化规律及其影响因素；

3、购买产品的心理和具体行为。

三个应用问题：

1、企业根据消费者心理和行为制订营销原则和策略；

2、消费支出，消费结构，购买行为是否合理及其合理化的标准；

3、国家消费政策。

消费者行为指消费者对市场区位的反应和需求特征。中心地理论和空间相互作用模型均把消费者群体行为作为研究对象。

中心地理论假定消费者将趋于最近的一个可提供所需商品或服务的中心，即认为消费者行为符合经济人的准则；空间相互作用模型认定消费者行为与中心吸引力、距离的反作用和*中其他中心的竞争等方面的影响紧密相关。

在消费者个体行为研究基础上发展起来的消费者行为理论，包括理论性、经验性、认识性途径。理论性途径是通过计算中心吸引指数，把任一特定中心归并到相应的区位类型，从而概括出消费者选择的空间结构。

经验性途径包括对贸易区、多目的的购物行为研究、影响购物行为的因素、对购物行为的*、购物中心内的消费者活动特点等内容。认识性途径探讨消费者行为的感应方面，认为对可获的选择性的感应是消费者决策的最重要*因素。

参考资料来源：百度百科-消费者行为

用户行为特征

用户行为特征

用户行为特征，对于运营来说用户的行为是需要关注的一个点，很多时候用户的行为决定了一个网站甚至是一个软件能否继续运运营下去，所以通常都是要对于用户行为特征进行一个分析，下面一起看看相关内容。

用户行为是用户在产品上产生的行为，实际表现为相关的用户数据。产品经理运用不同分析方法对不同数据进行分析，进而为产品迭代和发展提供方向。

一、用户行为是什么？

1、用户行为

用户行为是用户在产品上产生的行为。我们以小明的case具象化用户行为表现：

因为小明关注作者的信息被记录了下来，当该作者有发布信息时，则会通知所有关注他的人，而小明也是其中之一。

小明关注作者的信息记录，则是行为数据。小明的行为数据会有启动app、浏览、查看图集、播放*、点赞、关注作者……

2、用户行为数据

用户行为数据是从一次次的行为中而来的，行为数据是通过埋点进行监控（相见埋点介绍）、后续一篇文章将介绍如何（设计埋点）。通常是数据同学完成埋点设计，由开发完成监控程序或调用SDK。针对小明的行为（假设以下均已埋点）：

3、用户行为分析

是指对用户行为数据进行数据分析、研究。

4、用户行为分析的作用

（1）通过用户行为分析，可以还原用户使用的真实过程。

一个xxx的人在什么样的环境中（由于什么样的行为）在时间点做了xxx事情做了什么事情结果如何

（2）“了解用户，还原用户”是“以用户中心”的第一步。只有详细、清楚的了解用户的行为习惯、真实的使用路径、进而找出产品使用、渠道推广等过程中存在的问题，提高用户/页面/业务过程中的转化率。

（3）用户行为分析（case需要补充）可以用于

A、拉新：渠道分析、SEM分析、用户质量分析、

B、转化：新增用户注册转化过程、产品使用过程转化（搜索、推荐等）、push推送调起过程、站外拉起过程

C、促活：用户停留时长、用户行为分布、

D、留存：用户留存分析

E、商业化：根据用户历史行为展示广告

二、如何进行用户行为分析？

1、行为事件分析

行为事件分析方法主要用于深度研究某行为事件，以及对产品的影响以及影响程度。

针对某一具体行为，全面的描述、对比，针对其异常表象深度下钻分析各维度、确认导致该行为数据表现的原因。如快手的播放量徒增:同期对比分析，确认历史上是否有发生过，对比去年/上个季度/上月/上周/昨日的数据的相对表现。多事件对比分析。对比浏览量、点赞、评论、分享事件的数据是否存在徒增。通过对比多个事件，确认徒增现象发生的范围。维度下钻：由于播放量取决于3个部门用户在快手消费*，被监控程序上报。

所以在三个方面分析：

监控程序是否异常？在快手哪个页面的播放量增加呢？是发现、关注、还是同城？->对应页面做了哪些调整？是否增加了引流；哪一部分用户群的播放量增加了？交叉分析用户自然属性（平台、性别、年龄、地域、教育学历、机型、消费能力）、行为属性（新增、回流、常活跃用户；直播用户、短*用户…、）、*属性（*类型、作者类型…、）

2、留存分析

留存是衡量用户是否再次使用产品的指标，也是每一个app赖以生存的指标，能够反映任何一款产品健康度，是产品、运营、推荐效果的整体表现。如果一个app从来没有留存用户，那DAU将永远是新增用户，那么产品将无法运行下去，更别说新用户成本付诸东流。

贴合业务属性、精细化留存过程将对留存数据更有价值和指导意义。通过留存分析，能够剖析用户留在产品的原因，从而优化产品核心功能提升留存。

留存的类型：

用户留存：用户使用app后，经过一段时间仍旧使用。功能留存：用户使用xxx功能后，经过一段时间仍旧使用该功能，且其他功能均有所变化。此时，该功能对用户留存有正向作用。先前有写过留存分析的文章，这里就不赘述了。

3、漏斗分析

漏斗分析实质是转化分析，是通过衡量每一个转化步骤的转化率，通过转化率的异常数据找出有问题的环节并解决，进而实现优化整个流程的完成率。

在产品初期(处于与市场适配的阶段)：通过漏斗分析找到用户触达的瓶颈，帮助用户触达产品核心价值，真实反映MVP与市场匹配程度；在产品中期(处于用户平稳增加的阶段):(1)通过漏斗分析优化渠道，找到目标群体用户;(2)通过漏斗分析优化用户在各模块的体验(基础的登录模块、产品核心价值模块:如抖音的播放模块、淘宝的购买模块等)；在产品后期(处于用户价值产出的阶段):(1)通过漏斗分析可以改善用户生命周期(优化用户体验提高用户生命周期，间接拉长用户群体的价值产出的时间长度，减少高价值用户群体的流失)；(2)可以通过漏斗分析优化商业化模块，像商品的购买过程（购物车-提交订单的转化漏斗）、广告的曝光点击等，提高生命周期中单位时间产生的价值。

4、路径分析

路径分析可以将纷杂的app日志按照用户的使用过程，呈现出“明确的”用户现存路径。发现路径问题，进而优化，使用户尽可能短路径体验到产品核心价值。

通过路径分析，可以了解到像小明这样9点左右播放*的用户：他们是通过push点击而来，这部分用户占比是多少；他们匆匆结束播放，再也没有下一步行为，这部分用户占比又有多少。针对他们利用碎片化时间播放视屏的场景，尤其是突然退出的'场景，是否在下一次打开app时，仍旧打开终端的*。是否有其他策略可以针对该场景来优化？

此外，路径分析不仅仅可以用于行为路径分析，也可以用于用户群体转化分析。例如：新用户中分别转化为忠实用户、常活跃用户、潜在流失用户、流失用户的分析。

5、用户分群分析

通过了解用户画像，可以帮助运营理解用户。根据用户画像（基本属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等）的标签信息将用户分群。

通过用户分群行为表现对比，可以进一步了解不同群体对产品的反馈，有针对性的优化产品。

发现中西南地区的低端机型使用app时，奔溃率特别高，开发可以针对该点进行优化、降低奔溃率；可以针对不同的用户群体的行为表现做定向投放、push等，从而实现精细化运营。业内的商业化行为分析产品，基本上将用户画像的生成、标签的过程均合并在用户分群的群体定义中，降低了*作流程。

三、用户行为分析的完整链路

以小明为case的用户行为每天数以万/亿计的产生，如何对“这类人群”进行“行为分析”？需要行为分析将明细级别的日志聚合后再以较为可读的形式展示出来。

为了保障埋点可靠、数据上报及时、行为数据分析有效。需要一套完整的用户行为*，包括从数据埋点设计、埋点开发、数据上报、数据模型开发、行为数据分析。过程中也需要多方协作完成，如何保障多方协作中高效、便利的完成、产出具有业务价值的数据分析结论。后续将介绍服务于用户行为分析的相关平台介绍。

一、什么是用户行为

中国有句古话“天地四方为宇，古往今来为宙”，这句话揭示了空间和时间的概念。我们要想透彻地研究任何事物，常以时间和空间两个维度来考虑。分析用户行为也不例外。

换句话说，用户行为的研究内容可以按照时间和空间维度展开。

从时间的维度来看，按照管理学*菲利普科特勒的理论，用户的行为轨迹包括：产生需求、信息收集、方案比选、购买决策；购后行为5个阶段。其中购后行为包括使用习惯、使用体验、满意度、忠诚度等。

从空间的维度来看，用户行为的构成要素包括5W2H，例如我们要全面描述用户在购买阶段的行为，就要回答这样的问题，谁（who）？打算在什么时候(when)？什么地方(where)？买什么东西(what)？产生需求的动机是什么（why）？打算买多少（howmuch）？如何买（how）？同理，在使用阶段也可以从这7个要素来描述。

5阶段和7要素的结合，形成了用户行为分析的研究体系。这个体系细化了用户行为的研究内容，基于这些内容，就有了用户调查问卷的一些基本的问题。

二、为什么分析用户行为（Why）?

之所以分析用户行为，是为了找到用户行为的特征，从而为企业的经营提供支持。

大家想想，用户行为具有哪些特征呢？

Q1:用户行为是同质化的，还是差异化的？

A1：差异化的，因此用户行为具有差异性

Q2:用户行为是静态不动的，还是动态变化的？

A2:动态变化的，因此用户行为具有流动性

Q3:用户行为是相互隔绝的，还是相互影响的？

A3:相互影响的，因此用户行为具有传播性

差异性、流动性和传播性是用户行为的三个显著特征。那么，这些特征具体是如何表现的，分析这些特征对企业的经营有什么作用？

这里我们只谈差异性，后面的博文中会谈流动性和传播性。

用户行为从时间和空间的维度，分为5阶段7要素。因此用户的差异性，就表现在这5阶段和7要素上。例如，在产生需求阶段，用户的需求动机why不同。同样是买电脑，有的是为了工作、有的为了学习、有的是为了消遣；再比如，在信息收集阶段，用户的信息收集渠道where不同。同样是买房子，有的看网络广告；有的听朋友介绍；有的到现场采点。

这里只举了两个阶段，你能说出在其他阶段用户的差异性表现吗？

意识到用户的差异性，企业的营销工作就不会搞一刀切，就不会拿大炮轰蚊子，而是会进行市场细分和目标市场选择，然后针对目标用户进行精准营销。这种精准营销体现在市场定位、竞争战略选择、品牌形象和营销组合等很多方面。

三、如何分析用户行为(How)？

这里我们只谈差异性，后面的博文中会谈流动性和传播性。

我们前面谈到因为用户行为具有差异性，因此需要进行市场细分和目标市场选择，那么如何进行市场细分和目标市场选择呢？

市场细分的思路是看看从哪个维度切分市场，使所分得的细分市场内部具有的共性，细分市场之间具有个性。从哪个维度切要结合企业所处的行业特点的。例如食品市场，地域差异比较明显，南甜北咸东辣西酸，所以食品市场可按地域分；服装市场，性别差异非常突出，男款少而精；而女款多而靓，所以服装市场可按性别分。此外二八原则，也广泛用于市场细分，即我们可以按重要程度将用户分为大中小三类。重要性可以有很多评价指标，比如规模、综合实力、业内影响力、对企业的贡献率、在同类产品上的总投入等等。

将市场划分成几个细分市场后，企业就面临着目标市场选择的问题。如何选择目标市场呢？这是一个团体决策的过程，在选择目标市场时往往需要企业的管理人员和骨干营销人员坐在一起讨论来确定。讨论共有五步进行

第一步指标的选择需结合企业自身的实际情况。例如，我是大企业，规模经济是我的优势，那市场规模就是我选择的重要指标；我是中小企业，我要更关注竞争的激烈程度，因为竞争太激烈了，我可能无法存活。因此，竞争强度就是我选择的重要指标。

第二和第三步确定优先级和为指标打分的方法可参考小蚊子的《谁说菜鸟不会数据分析》中的权重确定方法

第四步的综合得分是第二步和第三步的结果加权平均得到。

第五步选择目标市场可以企业适应度和市场吸引力为横纵坐标，得出各个细分市场在四个象限中的位置。

中国移动互联网市场经过几年的高速发展，增速已经明显放缓，人口红利逐渐消失。移动互联网进入了下半场，市场竞争已经从增量用户竞争逐步转化成为存量用户竞争。同时伴随流量红利消失，数据红利时代已经到来，流程驱动性公司正转变为数据驱动的数字公司，竞争从同业蔓延至异业竞争，跟随用户，跨场景地满足用户的需求将会成为数据红利时代最核心的诉求。

如果说数字化转型不可逆，那么对于用户的精细化运营将会是数字化转型的支撑点之一。要实现对用户的精细化运营，必不可少要对用户行为进行分析。比如对网站、APP等渠道的用户行为数据进行采集，对获取到的用户行为数据进行*度、多角度对比分析，用以指导提升获客效率、优化产品服务和用户体验，以数据驱动业务持续增长。

但目前来看，距离要实现这一目标，还有一定的差距。由于日常工作中，大家的分工不同，仅关注某一个方面的数据显然不够，无法全面了解产品运营情况，更不能提出行之有效的分析建议。

现在的情况是在公司内，业务部门想要看数据，会先提出自己的数据需求，这时候需要找到技术人员或者数据分析师，根据需求写SQL将数据从库里提出来，交给数据分析师进行分析，形成对应报表之后，再发给业务部门查看，完成整个过程没个三五天搞不定，数据分析的时效性大大降低。

企业采用用户行为分析工具，可以让产品、运营、市场、数据等业务部门更方便的分析数据，让技术部门日常面对的零碎需求更少，能把等多精力放在建立数据仓库等核心工作上。

当我们在做产品开发或者产品运营时，通常需要第三方工具去做用户行为分析以提供数据支持。因此免费产品的试用成了大家在前期选择工具的必要方式。为了方便大家对目前市场上的用户分析工具有一个清晰的了解，我们在试用了大量的工具后，分别从数据接入、数据分析、安全与拓展几个方面进行了综合分析。

许多人都在问，市场上有没有免费的用户行为分析工具，答案是有的！不过各家各有特点，国外知名用户行为数据分析工具像GoogleAnalytics（以下简称GA）、Mixpanel，国内有百度统计、易观方舟Argo、友盟、TalkingData免费版（以下简称TD免费版）。

01、数据接入

谈到数据接入，首先需要说明的是几个产品在数据模型上的差别。

GA、百度统计诞生于传统PC互联网时代，都是以传统的页面浏览（PV）和用户会话（Session）为核心。其中GA经过多年演进，增加了一些关于事件分析和自定义属性的内容，但本质上主要还是服务于页面类的产品。百度统计还是依然只支持页面和会话统计。

随着移动互联网时代到来，用户的行为触点变多，以往以页面和会话为中心所能采集到的结构化数据颗粒度不够细，页面和会话模型已经不适用了。因此，基于“用户+事件（User+Event）”模型出现了，在分析的时候可以完全自主的定义需要分析的事件，并从不同的属性维度进行交叉分析。刚推出不久的易观方舟Argo，以及Mixpanel、友盟、TalkingData免费版都采用了“用户+事件”模型。

在埋点方面，目前根据埋点的工具和方式，可以划分为三种类型：代码埋点，可视化埋点和全埋点，并没有说哪一种方式能够碾压其他几种，因为都各有弊端，具体的各种埋点方法的分类与优缺点我们也做一下对比：

下面我们看一下市面上几家免费的数据分析产品之间在数据接入方面对比。需要注意的是由于GA、Mixpanel都是国外产品，在数据采集的规则适配了iOS、Android的设计规范，但国内开发者常常直接忽视这些设计规范开发产品，而GA、Mixpanel在数据采集上没有针对国内产品的特点进行优化，因此在数据采集的准确性上可能会受到一些影响。

另外，需要提到的一点是Mixpanel和易观方舟Argo的数据采集SDK*了源代码，一定程度上可以打消企业在数据采集安全方面的顾虑。

02、数据分析

数据分析是用户行为分析工具的核心，除了百度统计以外，其他几款产品都可以满足用户行为数据分析的基本需求，但在功能的丰富程度上不尽相同。具体对比可以看下表。

从分析模型丰富程度上来看，Mixpanle和易观方舟Argo是里面功能最全的，堪称全家桶，唯一遗憾的是目前易观方舟Argo目前尚不支持热图分析。比如最常用的“事件分析”这个功能，不止可以从PV、UV等方面进行分析，还可以根据不同的属性值设定具体的指标按照不同的维度进行对比，功能非常强大。

从数据准确性上来看，GA在算法的严谨性上应该是最好的，但如果用户或者事件量比较大的时候，会采取抽样分析，可能会影响到数据的准确性，Mixpanel的免费版本也会存在类似的问题。易观方舟Argo在这方面表现抢眼，在数据计算上支持秒级实时数据分析、自定义指标、*多人群指标对比、人*叉分析、智能分析、数据实时回传、即席数据分析等。

从数据管理、项目管理、权限管理这些常用的管理功能方面来看，几款工具都提供了比较友好的支持。但仅有友盟+提供了手机app，可以随时通过手机查看监测的数据情况，易观方舟Argo支持通过手机浏览器访问查看数据看板。

另外，值得一提的是易观方舟Argo里面的用户运营和触达功能。目前易观方舟Argo可以在完成用户分析与分群后，通过邮件、*、Push消息等方式对目标用户进行触达，还支持配置UTM追踪参数对广告进行*。

03、安全与拓展性

企业级产品在数据安全性和可拓展性上，需要提前做一些考量，几款产品也各有侧重，具体对比情况如下表所示：

（点击图片可查看清晰大图）

GA免费版和Mixpanel提供的都是SaaS服务，但因为服务器都在国外，在国内使用起来稳定性和刷新速度上可能会有一定的影响；百度统计、友盟统计、TD免费版基本上都是SaaS服务；易观方舟Argo提供安装包，可由企业自己私有部署，如果对数据安全有顾虑，易观方舟Argo是个不错的选择。在服务方面，除了GA和易观方舟Argo可提供社区服务支持以外，其他产品目前还没有完善的用户服务支持。

总结

对比来说，刚推出不久的易观方舟Argo，在数据采集、数据分析能力上，已经可以满足产品数据和用户行为数据分析的需求，而且提供了独家的一站式用户运营和用户触达。与目前其他国内的免费工具产品对比来说，易观方舟Argo在颗粒度细致程度、分析模型全面性、*性能方面表现优秀。

目的，大多数成长型团队、创业团队的市场及运营预算都相对紧张，每一分投出去的钱恨不得立马知道什么时候能转化回来，如果自己搭建一套完整的数据分析平台要花费的功夫肯定不少。相信更多性能全面的用户分析和运营分析工具的免费*，能避免企业在市场运营方面走弯路；也能解放团队更专注的在业务上，通过用户行为分析提升营销效率、优化迭代产品、留住更多用户，真正用数据指导和驱动业务。

最后，这次选型过程中，在易观方舟Argo社区交流感受较好，现在市面上能见到的免费工具产品不少，但真正形成自己技术服务社区的不多。相信未来他们能把这个社区做的更好，就像当年小米运营MIUI做社区一样，能给广大的技术宅和数据爱好者提供一个炫技、PK、互助的圈子。

行为金融模型有哪些

行为金融学有五大经典模型：DSSW模型、BSV模型、DHS模型、HS模型、BHS模型。

温馨提示：以上信息仅供参考。

应答时间：2021-08-10，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

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行为决策代表模型有哪些

行为决策代表模型有哪些：

股票市场的大量异象是对传统经典定价模型的挑战，投资者的心理情绪、心理预期.市场发布政策信息等都会对股票*产生不明确的影响。

行为资产定价模型，是指在一系列收益异象和事件反映异象中，借鉴行为学、心理学和社会学的研究成果，对股票市场投资者行为进行分析，建立股票*在离散多期模型中对信息和交易行为的反应模式。比较经典的模型有BSV模型、BCAPM模型、HS模型和DHS模型。

1998年，Barberis、Shleifer和Vishny提出了BSV模型，把代表性偏差和保守性偏差引入投资者行为中。代表性偏差表示过分重视近期数据但忽视历史总体数据，决策行为受小样本的特征影响。保守性偏差是指投资者对新信息的冲击反应缓慢，不能准确修正自己的预期。

BSV模型假设收益满足随机游走过程（RandomWalk）,对t期个别收益信息z,（B代表坏消息，G代表好消息），投资者对好消息和坏消息会产生两种反应：反应过度和反应不足。

文章分享结束，行为特征模型和行为决策代表模型有哪些的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！