想象有能力准确区分一个真正的账户持有人是想获得金融服务–还是犯罪。通过行为分析，这不仅是完全可能的，而且只是最基础的。hostgator美国独立服务器商分享行为分析中的使用案例、技巧和技术
现在，行为分析正处于风口浪尖。金融服务、游戏、电子商务和医疗保健等行业正以惊人的速度将其应用于广泛的用例。在全球范围内，预计到2026年，用户和实体行为分析的市场规模将达到42亿美元，高于今年的12亿美元。
数字时代已经破解了在线活动的鸿沟，为个性化服务和产品以及便捷的互动创造了重要的新机会。但它也创造了一些新的风险趋势。行为分析可以对用户在数字渠道上的实际行动、习惯、互动和使用情况提供关键的洞察，帮助企业有效地应对这些动态。
新兴的行为分析用例
各个组织正在利用行为分析技术和技术来实现不同的使用案例。通过分析特定情况下的用户行为模式，企业可以获得有价值的洞察力，以实现竞争差异化或解决独特的挑战。推荐阅读：《如何逐步在谷歌分析中建立销售漏斗》
在前面的金融服务用例的基础上，行为分析的一个最大应用是降低风险。一家银行可以利用行为分析和机器学习来打击网络犯罪分子，他们使用高度复杂的方法来渗透他们的组织，通常是利用偷来的凭证和新技术来模仿真实客户的行动。行为分析可以帮助银行了解并建立一个正常客户行为的基线，如鼠标动作和打字速度。这使他们能够实时识别可能描述犯罪分子正在执行的攻击的行为异常，并得以避免。
其他流行的用例包括;
- 个性化的客户体验。基于对用户意图和动机的理解，寻找机会改善端到端的客户旅程。
- 产品开发;为了更好地了解客户如何使用你的产品，然后根据客户对产品的真正需求，不断调整和加强这些产品。
- 优化游戏者保留率：协助视频游戏开发者更好地保持用户注意力，识别作弊者以改善社区体验，修改游戏功能，提高用户购买力，将玩家转化为付费客户，并加强营销活动。
行为分析技术和技巧
行为分析是商业分析的一个分支，它使用数据、技术和技巧的混合，专注于推动特定的商业结果或减轻风险。这包括诸如预测性建模、规定性行动和细分等活动。
与利用统计技术和工艺分析历史数据的商业分析不同，行为分析融合了事件监测和用户细分技术，以实现更精确的推断。
在行为分析中，数据是从用户在数字渠道上的互动中收集和分析的，这些渠道包括网站、可穿戴设备、语音设备或移动应用程序，在他们的数字体验中。这些数据可以提供对用户意图和未来行为的非常准确的预测，并可以与其他数据相结合，如用户过去的交易数据，以获得更深入的洞察。推荐阅读：《如何使用谷歌分析来优化网站重新设计》
有很多行为分析工具和软件是为不同的用例和商业目标而定制的，无论是提高客户保留率还是检测风险。一般来说，企业寻求的工具可以识别和消除不必要的客户摩擦，针对导致更好的客户终身价值的特定行为，为营销活动提供信息，针对潜在的客户流失，并优化客户旅程。
许多电子商务、产品分析、防欺诈、数字体验和内容管理平台都包含了行为分析功能或提供集成。集中的行为数据和能力也是一些人工智能和机器学习平台的特点，这有助于企业使用自动化和预测能力来增强行为分析的用例。
最后的思考
客户和用户的习惯在不断变化，而数字世界也在不断扩大。行为分析将继续成为一个重要的因素，帮助组织保持在趋势、市场转变和不断变化的客户需求之上。推荐相关阅读：《谷歌分析垃圾邮件机器人的常见问题》