上图是共包括三步的注册流程，整个注册流程的总体转化率为46.5%，即1000个访问了注册页的用户中，有465个成功完成了注册。关注到每一步的转化率，发现第二步的转化率为65.3%，明显低于第一步的85.3%和第三步的83.5%，由此可推测，这一步骤可能存在问题。可针对这一注册步骤去发现问题，再进行转化率的提高。
数据指标本身只是真实情况的一种抽象，通过关注用户的行为轨迹，才能更真实地了解用户的行为。
例如只看到常见的uv和pv指标，是无法理解用户是如何使用你的产品的。通过大数据手段来还原用户的行为轨迹，可以更好地关注用户的实际体验，从而发现具体问题。如果维度分解依旧难以确定某个问题所在，可通过分析用户行为轨迹，发现一些产品及运营中的问题。
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留存分析
人口红利逐渐消退，拉新变得并不容易，此时留住一个老用户的成本往往要远低于获取一个新用户的成本，因此用户留存成为了每个公司都需要关注的问题。可以通过分析数据来了解留存的情况，也可以通过分析用户行为找到提升留存的方法。
如某阅读类app，每天阅读时长在25-30分钟（举个）的用户的留存要远高于阅读时长在5-10分钟的用户的留存，因此可考虑将提高用户的阅读时长作为一种提升留存的方式。
常见的留存分析场景还包括不同渠道的用户的留存、新老用户的留存以及一些新的运营活动及产品功能的上线对于用户回访的影响等。
A/B测试分析法
A/B测试通常用于测试产品新功能的上线、运营活动的上线、广告效果及算法等。
比如某产品设计了两种不同的界面（图来源于网络），其中包括界面背景颜色变化、点击按钮文案变化，模特变化等。以点击按钮的设计为例，通过比较实验组（A）和对照组（B）的按钮点击次数、点击率两个指标，来评估哪一种点击按钮的设计带来的效果更好。
进行A/B测试需要两个必备因素：
第一，足够的测试时间；
第二，较高的数据量和数据密度。
当产品的流量不够大时，进行A/B测试很难得到统计结果。
数学建模分析法
涉及到用户画像、用户行为的研究时，通常会选择使用数学建模、数据挖掘等方法。比如通过用户的行为数据、相关信息、用户画像等来建立所需模型解决对应问题。
5W2H，即为什么（Why）、什么事（What）、谁（Who）、什么时候（When）、什么地方（Where）、如何做（How）、什么价格（How much），主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。
