来源：三元方差
今天简单聊一下用户行为分析，为分析小白扫个盲。
为什么要做用户行为分析用户行为数据不仅仅是些数字和图表，而是帮我们看到用户内心的东西。就拿购物APP来说，通过看用户怎么点击，我们能知道他们喜欢啥，怎么做决定的，有时候甚至能猜到他们将来可能会买啥。
举个例子，电商公司研究用户的行为数据发现了个有意思的规律：人们逛完商品之后，特别爱去看评论，特别是买贵东西的时候，这个现象就更加明显。
这个发现让他们优化了评论区的设计，让评论更显眼、更好找。结果呢，不光是让用户购物体验更好了，卖贵东西的成交率也上去了。
还有，要是我们能深入挖掘一下用户的行为，就能发现一些市场上的新机会。
比如，一个旅游应用就是通过分析人们怎么搜和预订来预测哪些地方会成为旅游新热点，然后根据这个调整了营销策略。这样一来，在竞争激烈的市场里，他们就能抢占先机了。
二 数据从哪里来用户行为数据的收集是一个多维度且复杂的过程，它取决于公司的类型、产品特性，以及所追求的数据目标。如果是个刚起步的小公司，可能就先从简单的在线调查和直接问问用户的感受开始。但要是个大公司，他们可能就用些高级的追踪软件，来收集更全面的用户数据。
我们看看常用的几种方法：
网页和应用分析工具：这些工具能追踪用户在网站或应用里的行动，比如点了哪里、在页面上停留多久、怎么走的路线之类的。
这是最主要的行为数据分析的数据来源。
目前市面上很多数据产品都支持这样的功能，比如神策。它提供好多数据，帮你弄明白用户在线上都干了啥。
但这些工具也有局限，比如它们看不到用户离开电脑或手机后*事。通常，采集的数据类型包括：
用户反馈：直接从用户那里拿到反馈，像做个在线调查、访谈或者反馈表。这样能拿到用户的直接看法，但有时候也会受到他们自己报告的偏见。
社交媒体分析：看看用户在社交媒体上的活动，能拿到好多行为数据。通过分析他们在社交媒体上的互动、分享、评论，可以拿到不少市场和用户的信息。但这方法可能覆盖不到不用社交媒体的用户，或者挖不到更深层次的用户动机。目前有一些舆情监控的软件，可以帮助公司检测市场对公司正面或负面的评论。
不同的方法各有所长。最好的办法通常是结合量化数据分析和定性用户反馈，这样能拿到最全面的用户行为信息。在选方法时，得考虑到公司的实际情况和资源，确保收集到的数据真正有助于你的业务决策。
三 怎么分析找到真正有用的信息，得用到合适的分析方法。我们来看看这些方法在实际业务中是怎么用的。
行为分析
想象一下，假如你的公司面临这样的问题：虽然网站访问人数越来越多，但卖出去的东西并没有因此增多。这时候，行为细分就派上用场了。用这个方法，我们把用户按照他们的行为特征分成不同的小组，比如谁买东西多，谁只是随便看看。
那么具体如何操作呢？可以分为以下三个步骤：
首先，收集用户的浏览和购买数据；
然后，根据用户行为将他们分为不同的群体，比如“忠实客户”或“偶尔访问者”；
最后，分析每个群体的具体行为和需求。比如，忠实客户群体对家电和技术产品有显著的偏好。基于这一洞察，平台开展了针对这一群体的个性化营销活动，包括专门的折扣、定制化推荐和专属优惠。这些举措使得平台的整体转化率有明显的提升。
市面上常见的用户细分类型有很多，具体的细分方式可以根据不同行业和业务需求而异。以下是一些常见的用户细分类型：
路径分析
再来看一个不同的例子。
某手机应用发现，在购物流程的某个环节，很多用户就走了。这时候，路径分析就很有用。这个方法帮我们看用户在应用里是怎么走的，找出他们体验上的问题。
具体操作是这样的，我们先追踪用户从进入应用到离开的整个过程，然后找出他们最可能在哪个点退出。
比如某应用的分析团队发现，在结账过程中，用户有明显的流失。为了解决这个问题，他们进行了详细的路径分析，跟踪用户从浏览商品到尝试结账的完整路径。他们发现，在输入送货地址的环节，大量用户选择放弃购买。为了解决这个问题，APP简化了地址输入流程，并引入了自动地址填充功能。此外，还增加了一个清晰的进度指示器，让用户知道结账还需几步。这些改进显著降低了结账过程中的用户流失率，整体购物转化率在短短几周内有显著增长。
用户留存分析
用户留存分析旨在了解用户在一段时间内的持续参与程度。通过跟踪用户的留存率，您可以评估用户对产品或服务的忠诚度和长期参与度。
用户留存分析的操作步骤如下：
首先，计算留存率：计算留存率是用户留存分析的关键步骤。留存率通常以百分比表示，表示在特定时间段内，有多少比例的用户仍然继续使用产品或服务。计算公式如下：留存率=留存用户数/初始用户数×100%。其中，留存用户数是在特定时间段内仍然使用的用户数量，初始用户数是在同一时间段内首次使用产品或服务的用户数量。
然后，绘制留存曲线：使用计算出的留存率数据，绘制留存曲线。留存曲线通常以时间为横轴，留存率为纵轴，展示了用户在不同时间点的留存情况。通过观察曲线的趋势，您可以识别用户流失的关键时间点。
接下来，分析流失原因：如果在留存曲线上发现了明显的下降，那么需要进一步分析可能的流失原因。这可以通过用户调查、反馈分析和数据挖掘来实现。确定流失原因对制定改进措施至关重要。
最后，制定回流策略：一旦了解了流失原因，可以制定回流策略。回流策略可以包括个性化推荐、定制化服务、优惠券或改进的用户体验。目标是吸引流失用户回到产品或服务中。
通过按照这些操作步骤进行用户留存分析，您可以更好地了解用户的长期行为和价值，从而优化产品或服务，提高用户忠诚度，实现业务增长。
事件分析
最后一个例子是关于一个手机游戏。
开发团队想知道游戏里哪些特性最受玩家喜欢。这时候，可以采用事件分析。我们可以追踪玩家在游戏里的特定行为，比如完成一个关卡、解锁一个成就或者买个虚拟物品。通过这样的追踪，他们能更清楚地了解玩家的喜好。
游戏公司通过这样的分析可以发现：在解锁特定成就后，玩家的内购行为显著增加。
基于这一发现，开发团队不仅增加了与这些成就相关的游戏内容，还设计了新的成就和奖励机制，激励玩家深入探索游戏。这就是为什么很多游戏在获得成就时会弹出分享、充值等弹窗的原因。
小结不过，做好用户行为分析，光靠工具和方法还不够，更重要的是要真正理解自己的业务，搞清楚数据背后的意义。业务目的才是第一位的。
