用户行为分析模型 (用户行为分析主要包括哪些内容)

用户行为分析是一种研究用户在特定环境下的行为模式和趋势的方法，通过收集、分析和解释用户行为数据，来帮助理解用户的需求、偏好和行为动机。在用户行为分析中，主要包括以下几个内容：

1. 数据收集：

数据收集是用户行为分析的基础，主要通过各种数据源（如网站、应用程序、社交媒体等）收集用户的行为数据，包括访问记录、点击行为、交易记录、搜索记录等。数据收集的方式多样，可以通过日志记录、Cookie、像素跟踪等技术手段进行。

2. 数据处理和清洗：

在数据收集之后，需要对原始数据进行处理和清洗，将数据整理成可分析的格式。这包括数据清洗（去除重复数据、缺失数据等）、数据转换（格式转换、标准化等）和数据集成（将不同数据源的数据整合到一起）等过程。

3. 数据分析和建模：

数据分析是用户行为分析的核心环节，通过统计分析、机器学习、数据挖掘等技术手段，对用户行为数据进行深入挖掘和分析，揭示用户的行为模式、偏好和趋势。数据建模则是基于数据分析结果构建数学模型，用于预测用户行为和进行决策支持。

4. 用户画像和用户分类：

通过数据分析和建模，可以构建用户画像，即描述用户特征和行为习惯的模型。同时，还可以将用户进行分类，根据不同的特征和行为将用户划分为不同的群体，以便更精准地了解用户群体的需求和行为模式。

5. 行为路径分析：

行为路径分析是对用户在网站或应用中的行为轨迹进行跟踪和分析，揭示用户访问路径、点击路径和转化路径，帮助优化用户体验和提升转化率。通过行为路径分析，可以了解用户在使用产品或服务过程中的行为流程和瓶颈，进而优化产品设计和服务流程。

6. A/B测试：

A/B测试是用户行为分析的一种常用方法，通过将用户随机分为不同的实验组，分别对比不同设计或策略的效果，以确定哪种设计或策略对用户行为产生更积极的影响。A/B测试有助于验证假设、优化产品功能和提升用户体验。

7. 反馈与优化：

用户行为分析不仅是对用户行为进行观察和分析，还要及时采集用户反馈意见和建议，以便根据用户的需求和期望进行产品或服务优化。通过不断的反馈与优化，可以提升用户满意度和忠诚度，实现产品或服务的持续发展和改进。

用户行为分析是通过收集、处理和分析用户行为数据，以揭示用户需求、偏好和行为动机的方法。通过深入分析用户行为，可以更好地理解用户、优化产品和提升用户体验，从而实现商业目标的实现和持续发展。

什么是用户行为分析怎么做用户行为分析

第一个问题，什么是用户行为分析：

过去的用户行为分析普遍的问题是：分析不聚焦、采集不全面、开发周期长、完全依靠人工埋点、事后分析、维度单一、指标传统。

所以当下可以把用户行为分析定义为：基于用户生命周期管理模型、全面采集所有数据、事中分析、提前预测、实时多维组合、科学维度划分、自定义指标的分析。

第二个问题：怎么做用户行为分析

你提出这个问题，证明你可能暂时没有数据分析团队，或者数据分析团队尚不成熟和完善，所以需要开展数据分析工作的话建议是借助第三方的平台。

这一块业务目前国内已经相对成熟，也有很多不错的合作伙伴可以选择了，硅谷的明星公司可以选择GoogleAnalytics或者Mixpanel等，不过我最推荐的还是国内的数极客。

具体如何开展，我个人的建议是：

选择采用AARRR模型的平台，通过对用户全程行为的跟踪，让我们在经营中运营中，拥有Acquisition(获客)、Activation(激活与活跃)、Retention(留存)、Revenue(收入)、Refer(二次传播)全程数据分析功能。

用户行为三要素分析

“用户行为是由动机、能力、触发点三者结合的产物”用户要去完成一个目标任务，驱动用户完成的动力必须具有：足够动机、执行能力、触发点。 01 — 用户行为—动机动机是行为产生的基础，是我们做产品设计分析用户行为需要思考的第一点正所谓动机即产生想要去达到某种预想的目的，为了实现自己所预想的结果，为了实现这个结果而去做出了准备，但是每个人的准备不同，百花齐放的方式、方法，因此，用户产生动机即会有准备的完成，让自己的目标能够快速达到自己理想的结果。 分享自己的一个想要赚钱的方法，主要动机还是为了能够快速赚钱，让自己脱离贫困生活，所以我自己想了很多方法，我有想过自己要开淘宝店铺，有想过做自媒体，迎合时代的浪潮，短视频直播、直播带货等带给了赶上时代福利的用户很多机会，也让他们在这个浪潮中获得了很多收益，看着短视频浪潮的诱惑，我想了很多方式去为赶上这个趋势，我尝试学习的准备工作，希望自己也能成为短视频直播趋势中的一员。 相信在自己努力的日子里，未来可期。 从上述个人经历阐述，当用户感知自己需要为满足自己的欲望，会通过自己的行为方式去完成它，直到达成目标。 02 — 用户行为—能力用户有没有完成这个任务的能力，是判断用户是否会去进行这个任务操作的重要因素结合我上述为了迎合短视频潮流，我为此准备的努力，因为每个人对于自己所要完成的事情都有不同的方式，而我当然也有属于自己的行为方式，那就是我会为了开淘宝店铺，自己省吃俭用的为了缴纳1000元保证金，最终我如愿以偿的开了淘宝店铺，我有一段时间是花费在淘宝装修、上架、找供应商等，那一段时间想打了鸡血一样注意力集中于搞淘宝店铺，最终，店铺正常运营，客单量还算可以，不管前期收益如何，但是我看到一点点的数据在变化，我就觉得自己的努力值得。 所以，当用户没有能力去完成某个任务或者目标时，用户自己也没有把握开始，但是有计划、有目标、有信心的去开始为了某个目标而奋斗的时候，一定是有决心的去尝试这个过程，结果对于用户而言只是一次的尝试而已。 03 — 用户行为—触发点触发点我觉得是一把双刃剑，用得好，用户粘性会大大提升，用得不好，会惹恼用户。 好的触发点应该充分考虑到用户的动机、能力、当前所处环境等因素触发点说简单一点，就是让用户想起来有这么回事的提醒机制。 例如早上起床闹钟，就是一个触发点；微信提示也是一个触发点。 这个世界，触发点太多，用户怎么反应过来怎么去生活工作，其实是把触发点和前两个因素结合起来思考的结合我的经历，对于我而言，整个过程我的触发的是什么呢？我想说，触发我的可能是时代环境的因素让我有动机去想要完成某个目标。 现在来了解三要素对用户行为的影响，那我们做产品设计如何使用这三要素呢？第一步，我认为是在三者独立状态都要尽力提升它们。 我们应该深入理解用户的动机，通过业界分析、用户测试、大数据分析、核心用户场景分析等方式来了解用户的核心诉求，这能保证我们给用户带来最切题的答案。 同时，我们应该准确把握用户在使用产品时的能力和状态，换位思考，逐步深入，保证每一个产品设计步骤都有理有据，没有产品设计人员凭空臆想的用户操作流程，步步到位。 对每种类型用户的能力分析要准确，产品设计要涵盖95%的主体用户，同时尽力照顾5%的边缘用户。 最后我们要使用友好、温柔的触发点，虽然目的都是让用户回到产品上来，形成长期规律使用产品的习惯，但是触发点要让用户感觉不像是催他们来使用产品，而是像一个朋友在提醒他们，说，嘿，朋友，该回来晃哒晃哒啦！这个时候大数据分析、社交动因、用户心理模型分析都会有很大的帮助。 第二步，灵活搭配使用三者。 理想状态当然是三个因素都要很出色，但是事实往往不是如此。 用户区分的难度，商业诉求的满足，技术能力的限制，业界情况的影响等，会阻碍我们把三个因素都做到出类拔萃。 这个时候应该找到有限成本内最有效的提升方式去做。 例如一个视频App，触发点很难提升，可能我们发现用户对视频App跳出的任何提示都很反感，这个时候花时间去提升触发点的设计可能收效甚微。 这时把精力放在动机这个因素上，给用户更大的理由去使用这个产品，例如App的收费内容正在促销，例如权力的游戏只有这个App有4K品质的片源，让用户不用收到外部触发点，就能通过本能意愿去使用这个视频App。 这时我们的精力用在了动机这个因素上，带来了用户内部触发点的好处，最后赢得了用户。 更进一步，如果一个产品一开始一穷二白，三个因素都很初步时，我们需要一个因素非常亮，才能把这个产品带起来。 这样把精力集中扑在某一个因素上可能会让产品竞争力短期大幅提升。 一个不太相关的例子，如果一个演员，没有特别出色的作品（观众对他的动机弱），也没有好的经纪公司运营（观众了解到他的渠道少，等于对产品的接触能力弱），但是如果他通过某些正向话题长期大量在微博、新闻上曝光（触发点量大时间持续），那这个演员很有可能红起来，得到更多的演出机会，得到更大的物质回报。

用户运营——6大用户分析增长模型

用户运营是现代互联网重要的运营手段之一，而用户研究是用户运营设计流程中的第一步。 它是一种理解用户，将他们的目标、需求与商业宗旨相匹配的理想方法，能够帮助企业定义产品的目标用户群。 在用户研究过程中，数据的使用及挖掘是非常重要的。 今天我们就来聊一下，有哪些通用的用户分析方法？如何分析你的用户？围绕七大用户分析方法论/模型，展开分享几个比较常见的用户运营实际案例。 一、用户运营——六大用户分析方法论 1、行为事件分析：用于研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。 用来分析判断，特定的某些行为数据及挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。 2、用户行为路径分析：指用户在网站或APP中的访问行为路径分析。 指导运营明确用户现存路径，优化用户行为，结合业务场景需求进行前端布局调整。 3、点击分析：是重要的数据分析模型之一。 其中点击图是点击分析方法的效果呈现，在用户行为分析领域，包括：元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。 4、用户健康度分析：是基于用户行为数据综合考虑的核心指标，体现产品的运营情况，为产品的发展进行预警。 5、用户画像分析：是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。 6、漏斗模型分析：本质是分解和量化，指从最开始（获取用户）到最终转化成购买整个流程的转化变现形式及转化率，以数据指标进行量化，最终达到提升整体购买转化率的目的。 二、方法论具体类型分析 1、行为事件分析 行为事件分析法主要用于研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。 企业借此来追踪或记录用户行为及业务过程，如：用户注册、用户登录、浏览商品详情页、下单、退款等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。 行为事件分析法一般经过三大环节：事件定义、多维度下钻分析、解释与结论。 （1）事件定义 事件定义包括定义所关注的事件及事件窗口的长度，这也是事件分析法最为核心和关键的步骤。 事件的定义遵循5W1H原则：Who、When、Where、What、Why、How。 5W1H事件定义方式： 某平台的所有注册用户在X月X日使用优惠券下单购买的单数是多少？这是一个完整的事件定义，一般数据人员需要记录的对应字段有：时间、商品名称、商品是否使用优惠券、下单数、购买数量、购买金额等。 这里我们可以分析到：（Where）某平台（Who）所有注册用户（When）在X月X日（Why）优惠券活动（How）使用优惠券（What）下单购买的单数 我们都有接触过各种数据报表，如：Path、Session等，“访问次数”、“浏览深度”、“使用时长”、“停留时长”、“跳出率”、“页面退出率”等指标，都需引入Session才能分析。 因此，创建和管理Session是事件定义的关键步骤。 这里需要了解“Session”的概念，Session一般翻译为时域。 在计算机专业术语中，Session是指一个终端用户与交互系统进行通信的时间间隔，通常指从注册进入系统到注销退出系统之间所经过的时间。 具体到Web中的Session指的就是用户在浏览某个网站时，从进入网站到关闭浏览器所经过的这段时间，也就是用户浏览这个网站所花费的时间。 因此从上述的定义中我们可以看到，Session实际上是一个特定的时间概念。 （2）多维度下钻分析 最为高效的行为事件分析要支持任意下钻分析和精细化条件筛选。 当行为事件分析合理配置，追踪事件和属性时，可以激发出事件分析的强大潜能，为企业回答关于变化趋势、维度对比等等各种细分问题。 “筛选条件”例如：“地理位置”、“时间”、“广告系列媒介”、“操作系统”、“渠道来源”等。 当进行细分筛查时，才可以更好地精细化定位问题来源。 （3）解释与结论 解释与结论即所谓的出分析报告阶段。 对分析结果进行合理的理论解释，判断数据分析结果是否与预期相符，如果相悖，则应该针对不足的部分进行再分析与实证。 行为事件分析案例解说 运营小明在日常运营某平台的过程中发现，某天的UV值突然翻倍异常标高，需要快速定位：是异常流量还是虚假流量？我们可以先按照5W法则拆解事件，可以发现实际上我们是要找出Why和HOW，也就是为什么流量飙升的理由。 （Where）某平台（Who）所有用户（When）某天（Why）？？？（How）？？？（What）UV值异常翻倍 紧接着，通过多维度“筛选条件”进行下钻分析：选择“流量入口来源”、“时间点”、“地理位置”、“操作系统”等。 当进行细分筛查时，运营小明发现：晚上8点钟时，微信渠道的流量飙高并且是由于公众号推送场景带来的流量，确认公众号确实为晚上8点推动并且当天的推送质量很高，用户点击数较往常更高，基本判断UV的飙高是异常值，不是虚假流量，并且是由于该事件带来。 2、用户行为路径分析 用户路径的定义，就是用户在网站或APP中的访问行为路径。 特指某一页面（URL）的用户来源（用户是从哪些场景来到这个页面）？用户去向（进入这个页面后又去往哪些场景）？用户浏览路径、及用户是否转化等。 用户行为路径分析是指导运营明确用户现存路径，优化用户行为，引导用户，使用户沿着平台设计最有路径前进，结合业务场景需求进行的前端布局和调整。 以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功需要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等一系列过程。 一个新用户和一个老用户在进行购买流程的时候，他们的浏览路径是否有区别？新用户倾向什么路径？老用户倾向什么路径？与其他分析模型配合进行深入分析后，可以快速找到用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。 用户路径分析案例解说 假设用户进入一个店铺页中选择以下路径： （1）约40%的客户会点击Banner活动页； （2）约30%的客户会直接进行商品搜索； （3）约10%的用户会浏览商品详情页； （4）约5%的客户啥都不干直接退出店铺； 假设以上四种路径中，第三种直接浏览商品详情页的用户下单比例最高，超过90%，与其形成鲜明对比的是，尽管第一种“点击Banner活动页”的用户占比高达40%，但是仅5%的用户下单了，说明Banner的内容布局和利益点有着比较糟糕的用户体验，则将此作为首选优化与改进的方向。 优化方案如下： （1）优化内容质量：素材图片、利益点、承接页动线、承接页商品让利程度等； （2）压缩banner模块实际面积：比如淘宝的banner基本为千人千面或者商家直通车购买，展示总量大，比较难控制所有内容质量，因此选择更小的尺寸高度来分散用户点击占比，为其它首屏优质业务提供更多的流量；相对的，天猫的banner活动一般为类目排期活动，较少商家购买，因此天猫的banner高度较淘宝会更醒目。 3、点击分析 点击分析在各行业内的数据分析中应用较为广泛，是重要的数据分析模型之一。 其中点击图是点击分析方法的效果呈现，在用户行为分析领域，点击分析包括元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。 点击分析方法主要解决的问题主要有三点： （1）精准评估用户与产品交互背后的深层关系； （2）实现产品的跳转路径分析，完成产品页面之间的深层次的关系需求挖掘； （3）与其他分析模型配合，全面视角探索数据价值，深度感知用户体验，实现科学决策。 点击分析主要用于哪些分析？ （1）官网（2）活动页面（3）首页/产品频道（4）详情页 点击分析通用的两种形式包括：可视化与固定埋点，可视化多用热力图进行呈现，运营可以根据点击密度判断用户的浏览喜好。 热力图形式固定埋点形式 下面对比热力图与固定埋点形式的差异化热力图VS固定埋点 点击分析模型案例解说 以上图天猫超市为案例，开发可对每一个前端模块进行埋点，然后上报数据，运营可在数据报表处下载对应数据，数据可包括：PV、UV、下单、GMV等，可针对不同指标进行分析。 假设上图中个人护理icon点击UV占比为67%，是频道内所有icon中最高的一个，那么对于猫超这么一个老用户居多的业务场景来说，老用户对在超市中购买“个人护理”有很强烈的诉求与黏性，可以重点挖掘业务价值。 再比如，假设banner模块的日均UV为1w，我们假定这个值是偏低的，并且banner在页面首页的使用面积占比又超过UV及订单的贡献占比，此时可以考虑两种方案：压缩banner尺寸或者提升banner点击率。 从长期监控数据上看，点击分析可以观察页面某位置（业务）的改变对于用户的价值，一般而言，点击UV越高，说明用户的黏性越大。 当然点击率还跟所处位置有关，同一页面高度，根据用户视觉习惯，一般左边点击优于右边。 未完待续，用户运营——6大用户分析增长模型（二）

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