本文總結了用戶分析的五大黃金法則，旨在幫助企業擺脫“對著指標發呆癥”，實現從數據收集到深度洞察的轉變，從而更精準地滿足用戶需求，提升用戶體驗和企業業績。

周末和某大廠的哥們聊天，聊到用戶分析，很多公司都會做用戶分析，但很多人的用戶分析做得很膚淺，統計一下用戶活躍天數、在線時長、累計消費，然后就開始對著數字發呆，不知道如何做出有深度的洞察。

經過和哥們的討論，總結了用戶分析的5大黃金法則，可以有效解決“對著指標發呆癥”，一起來看下。

法則1：從用戶分層開始

正所謂：長袖善舞，多錢善賈。做數據分析，如果數據本身就很少，那也很難分析出有深度的結論。

反映在用戶分析上，如果用戶是輕度用戶，注冊時候就留個手機號，登錄一兩次就沒來了，那鐵定沒有啥數據可以分析。只有重度用戶，累積的數據多，才能做出有深度的解讀。

因此想要讓用戶分析做出深度，必須先做分層，區分出輕、中、重用戶，然后再看：

1、不同層級的用戶，在背景特征上有何差異

2、重度用戶是如何從輕度、中度一步步演化過來的

3、與重度用戶相比，輕度、中度差在哪一個演化步驟

這樣才能看出個所以然來，避免一上來就統計一堆諸如月均消費，月均在線時長之類的平均數，抹殺了用戶之間的差異性。做用戶分層的具體方法，可以參考：這才是真正的用戶分層，而不是看平均數

法則2：指標分深淺，內容看需求

做完第一步，很多人自然聯想到：我看到重度用戶一周登錄7天，輕度一周登錄1天，所以我搞個打卡簽到活動，讓輕度登錄7天。

這個想法是很離譜的，試想一下，我們自己在使用app的時候，會去認真計算登錄幾點，點擊幾下嗎？除非我在薅它的打開獎勵，否則鬼會這么想。

用戶的登錄、活躍、消費行為，都是有具體目標的。這里有我喜歡的內容，這里有我喜歡的商品，這里有獎勵。這些才是直觀理由。而這些理由需要通過對內容、商品打標簽來獲得。

原則上，用戶在一個標簽下積累的行為（消費、互動）越多，則說明用戶對該標簽下內容/商品的需求越多。

基于此，當我們想推一個商品時，應該多嘗試幾次，讓商品曝光到用戶面前，才能積累到數據，做出合理推斷（如下圖）。

法則3：測試與挖掘相結合

做完第一步，很多人還會自然聯想到：分析重度用戶是怎么從輕度用戶一步一步演化過來的，總結出經驗來，復制到其他輕度用戶身上。

想法很好，但不見得行得通，因為一個企業能提供給用戶的產品和服務是有限的，只能吸引到特定用戶，因此不見得輕度和重度用戶就是同一類人。

因此，通過重度用戶的消費/互動歷程，理論上可以總結出一個成長路徑來：

• 用戶從XX渠道進入，有XX特征
• 用戶首次體驗的是XX商品，之后X天又復購一次
• 用戶在累計購買XX金額后，開始擴展消費品類

BUT，這一套不見得對所有輕度用戶有用，因此可能需要多制定幾個測試線路，通過不同的手段來刺激輕度用戶，看看哪一個管用。

這里有個經典的問題，就是：很多人指望數據算出一個最優推薦規則，一下就能把輕度用戶激活。這是很難的因為輕度用戶往往數據積累非常少，在缺少測試的情況下很難得到有效結論。

因此強烈建議多做測試，先收集一些數據再說。而且，運營又不是離了數據分析就不會干活了，有很多常規的/通用的推薦邏輯可以用（如下圖所示）。

比如一個用戶買了啤酒，我們應該推薦尿布給他，對不對？不對！如果他真買了啤酒，有太多東西比尿布更合適了，比如：

• 推薦多買幾瓶（增量推薦，適合酒蒙子）
• 推薦雞爪、花生（天生的品類關聯，都是下酒菜）
• 推薦煙、打火機（煙酒不分家，嗨皮你我他）

這些商品之間天生有關聯，不需要數據也能推薦，因此可以先基于這些天生規則，定好測試路線，之后不斷推薦信息，刺激用戶，看看他會響應哪一個。

這樣既積累了數據，為持續洞察用戶打基礎，又能積累經驗，快速提升業績。

法則4：多做嘗試，持續積累

做用戶分析只看靜態數據，是非常不夠的，特別是對于輕度用戶/流失用戶?，F有的數據太少，后續行為全靠猜，是很難有結論的。

因此，可以結合我司現有商品情況+運營預算，制定好提升用戶的線路，然后逐一測試效果，邊測試，邊積累經驗。

最好的情況是：能通過測試，發現一條新的，促進輕度用戶向重度轉化的道路，這就是立了大功了。當然，不好的情況下，發現在現有條件下，能嘗試的商品+優惠+內容組合用盡了，還是做不好。

這其實也是有價值的，知道了現有手段都不行，那起碼能省點資源浪費，并且推動諸如商品升級/優化運作方式等底層能力升級。

這里很多企業在運營上會有問題：

• 拒絕做測試，總是按老一套干
• 做測試不接受失敗，強行“成功”
• 做測試不測幾套方案，淺嘗輒止

往往這些企業的運營/產品部門，還喜歡標榜“我們就是亂拳打死老師傅”，還喜歡嚷嚷：“做活動就是要出效益！”“沒有十足的把握不要做！”

其結果，就是要么壓根沒有數據，永遠不知道用戶還喜歡啥，要么數據是被污染過的，新推出的商品幾乎全部依賴促銷，除了“我們的用戶很喜歡貪便宜”以外沒有啥額外結論。

數據分析不是走一步預測未來100步，而是每一步走的時候，時刻校驗：有沒有偏離、走得快不快，能不能達成預期。這一點切記切記。

法則5：單獨討論利益驅動的效果

有一種情況是需要單獨討論的，即：用戶受利益驅動，完成了XX行為。

常見的，比如：

• 因為有超低價新手禮包，導致用戶注冊
• 因為有遠低于市場價爆款產品，導致用戶購買
• 因為有補貼力度很大的會員活動，導致用戶升級到黑金會員
• 因為有很大力度促銷活動，導致短期內用戶大量活躍

特別是，當我司補貼的商品是：

• 類似新款iphone，市場價高且暢銷的硬通貨
• 類似米面油蛋奶，適用面廣的剛需型商品
• 類似沐浴露、紙巾，適用面廣且能長期囤貨的商品

這時候都會引發用戶短期內大量活躍+大量消費，可長期來看，這批用戶并沒有建立對我司的信任，只是單純圖便宜。這利益驅動產生的數據會干擾對用戶正常需求的判斷，從而導致后續判斷不準確。

因此，得對利益驅動行為做單獨標識與分析：

• 對活動/商品打標簽，標識出類似“超額優惠”情況
• 記錄用戶參與“超額優惠”的次數，享受優惠力度
• 區分出新用戶中，通過“超額優惠”方式加入用戶
• 區分出老用戶里，享受“超額優惠”比例較高（50%+）的用戶

這樣可以有效識別出，誰是被收買的，剩下的很有可能是真正有需求的用戶。