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?在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)與運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)用戶行為進(jìn)行分析，我們可以總結(jié)分析出用戶行為與產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)，并針對(duì)性地對(duì)產(chǎn)品做出改進(jìn)。

一、常見用戶行為分析模型

在數(shù)據(jù)分析的大框架下，通過(guò)對(duì)用戶行為監(jiān)測(cè)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究的行為歸結(jié)于用戶行為分析。用戶行為分析可以讓產(chǎn)品更加詳細(xì)、清楚地了解用戶的行為習(xí)慣，從而找出網(wǎng)站、app、推廣渠道等產(chǎn)品存在的問題，有助于產(chǎn)品發(fā)掘高轉(zhuǎn)化率頁(yè)面，讓產(chǎn)品的營(yíng)銷更加精準(zhǔn)、有效，提高業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率。

用戶分析是用戶中心的設(shè)計(jì)流程中的第一步。是一種理解用戶，將他們的目標(biāo)、需求與商業(yè)宗旨相匹配的理想方法，可以幫助企業(yè)定義產(chǎn)品的目標(biāo)用戶群。在用戶行為領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的使用及挖掘是非常重要的，通過(guò)數(shù)據(jù)分析方法的科學(xué)應(yīng)用，經(jīng)過(guò)理論推導(dǎo)，能夠相對(duì)完整地揭示用戶行為的內(nèi)在規(guī)律，基于此幫助產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)多維交叉分析。

針對(duì)用戶行為分析，通常分為如下幾個(gè)方法：

1. 行為事件分析
2. 頁(yè)面點(diǎn)擊分析
3. 用戶行為路徑分析
4. 漏斗模型分析
5. 用戶健康度分析
6. 用戶畫像分析

二、常見分析模型的作用與應(yīng)用場(chǎng)景

1. 行為事件分析

1）作用：行為事件分析方法主要用于研究某行為事件的發(fā)生對(duì)產(chǎn)品的影響以及影響程度。

2）應(yīng)用場(chǎng)景：針對(duì)某一具體行為，進(jìn)行深度下鉆分析，分析維度全面細(xì)致，確認(rèn)導(dǎo)致該行為的原因;或針對(duì)某一結(jié)果現(xiàn)象，回溯可能造成此現(xiàn)象的行為是什么。例如查看功能模塊的滲透率，回溯點(diǎn)擊該功能和不點(diǎn)擊該功能的用戶有什么行為差別。

3）涉及的數(shù)據(jù)指標(biāo)：每個(gè)產(chǎn)品根據(jù)產(chǎn)品特性，會(huì)有不同的行為事件和篩選維度，但基本涵蓋了該業(yè)務(wù)所需要的所有數(shù)據(jù)指標(biāo)維度，進(jìn)行前期數(shù)據(jù)規(guī)劃中，需要對(duì)可分析事件進(jìn)行全量數(shù)據(jù)埋點(diǎn)。后期平臺(tái)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，將依賴于前期的數(shù)據(jù)采集規(guī)劃。

4）圖例：

2. 頁(yè)面點(diǎn)擊分析

1）作用：點(diǎn)擊分析被應(yīng)用于顯示頁(yè)面區(qū)域中不同元素點(diǎn)擊密度的圖示，可以：

• 精準(zhǔn)評(píng)估用戶與產(chǎn)品交互背后的深層關(guān)系
• 實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的跳轉(zhuǎn)路徑分析，完成產(chǎn)品頁(yè)面之間的深層次的關(guān)系需求挖掘
• 與其他分析模型配合，全面視角探索數(shù)據(jù)價(jià)值
• 直觀的對(duì)比和分析用戶在頁(yè)面的聚焦度、頁(yè)面瀏覽次數(shù)和人數(shù)以及頁(yè)面內(nèi)各個(gè)可點(diǎn)擊元素的百分比。

2）應(yīng)用場(chǎng)景：通常用于首頁(yè)、活動(dòng)頁(yè)、產(chǎn)品詳情頁(yè)等存在復(fù)雜交互邏輯的頁(yè)面分析。一般分為可視化熱力圖、固定埋點(diǎn)兩種形式。

3）涉及的數(shù)據(jù)指標(biāo)：

• 瀏覽次數(shù)（PV）：該頁(yè)面被瀏覽的次數(shù)。
• 瀏覽人數(shù)（UV）：該頁(yè)面被瀏覽的人數(shù)。
• 頁(yè)面內(nèi)點(diǎn)擊次數(shù)：該頁(yè)面內(nèi)所有可點(diǎn)擊元素的總次數(shù)。
• 頁(yè)面內(nèi)點(diǎn)擊人數(shù)：該頁(yè)面內(nèi)所有可點(diǎn)擊元素的總?cè)藬?shù)。
• 點(diǎn)擊人數(shù)占比：頁(yè)面內(nèi)點(diǎn)擊人數(shù)/瀏覽人數(shù)。

4）圖例：

頁(yè)面點(diǎn)擊熱力圖

鼠標(biāo)滑動(dòng)熱力圖

3. 用戶行為路徑分析

1）作用：明確用戶現(xiàn)存路徑有哪些，發(fā)現(xiàn)路徑問題，或優(yōu)化用戶行為沿著最優(yōu)訪問路徑前進(jìn)，結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求進(jìn)行前端布局調(diào)整

2）應(yīng)用場(chǎng)景：確定產(chǎn)品用戶從訪問到轉(zhuǎn)化/流失都經(jīng)過(guò)了哪些流程，轉(zhuǎn)化用戶與流失用戶是否有行為區(qū)別，以及用戶行為路徑是否符合預(yù)期

3）涉及的數(shù)據(jù)指標(biāo)：全鏈路頁(yè)面級(jí)PV、UV，以及路徑流轉(zhuǎn)關(guān)系

4）圖例：

4. 漏斗模型分析

1）作用：從一個(gè)事件環(huán)節(jié)的最開始到最終轉(zhuǎn)化成購(gòu)買的整個(gè)流程中的一個(gè)個(gè)子環(huán)節(jié)，相鄰環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率表現(xiàn)力。就是指用數(shù)據(jù)指標(biāo)來(lái)量化每一個(gè)步驟的表現(xiàn)。（流量漏斗模型在產(chǎn)品中的經(jīng)典運(yùn)用是AARRR模型，不過(guò)現(xiàn)在已經(jīng)流行更新的RARRA模型）

2）應(yīng)用場(chǎng)景：衡量每一個(gè)轉(zhuǎn)化步驟的轉(zhuǎn)化率，通過(guò)異常數(shù)據(jù)指標(biāo)找出有問題的環(huán)節(jié)并解決，最終提升整體購(gòu)買轉(zhuǎn)化率

3）涉及的數(shù)據(jù)指標(biāo)：轉(zhuǎn)化周期（每層漏斗的時(shí)間的集合）、轉(zhuǎn)化率（每層漏斗之間的）

4）圖例

5. 用戶健康度分析

1）作用：用戶健康度是基于用戶行為數(shù)據(jù)綜合考慮的核心指標(biāo)，體現(xiàn)產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)情況，為產(chǎn)品的發(fā)展進(jìn)行預(yù)警。包括三大類型指標(biāo)：產(chǎn)品基礎(chǔ)指標(biāo)、流量質(zhì)量指標(biāo)、產(chǎn)品營(yíng)收指標(biāo)。

2）應(yīng)用場(chǎng)景：更大范圍的業(yè)務(wù)綜合指標(biāo)考量，體現(xiàn)完整產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)情況，預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展。

3）涉及的數(shù)據(jù)指標(biāo)：

• 產(chǎn)品基礎(chǔ)指標(biāo)，主要評(píng)價(jià)產(chǎn)品本身的運(yùn)行狀態(tài)：DAU、PV、UV、新用戶數(shù)
• 流量質(zhì)量指標(biāo)，主要評(píng)價(jià)用戶流量的質(zhì)量高低：跳出率、人均瀏覽次數(shù)、人均停留時(shí)間、用戶留存率、用戶回訪率
• 產(chǎn)品營(yíng)收指標(biāo)，主要評(píng)價(jià)產(chǎn)品的盈利能力與可持續(xù)性：用戶支付金額（GMV）、客單價(jià)、訂單轉(zhuǎn)化率

4）產(chǎn)品營(yíng)收指標(biāo)恒等式：

銷售額=訪客數(shù)×成交轉(zhuǎn)化率×客單價(jià)

銷售額=曝光次數(shù)×點(diǎn)擊率×成交轉(zhuǎn)化率×客單價(jià)

5）圖例

6. 用戶畫像分析

1）作用：根據(jù)用戶的屬性、用戶偏好、生活習(xí)慣、用戶行為等信息而抽象出來(lái)的標(biāo)簽化用戶模型。通過(guò)高度精煉用戶特征來(lái)描述用戶，可以讓人更容易理解用戶，并且可以方便計(jì)算機(jī)處理

2）應(yīng)用場(chǎng)景：通過(guò)定義用戶畫像，可以幫助產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)理解用戶，產(chǎn)品設(shè)計(jì)從為所有人做產(chǎn)品，變成為帶有某些標(biāo)簽的人群做產(chǎn)品，產(chǎn)品能夠更精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，且設(shè)計(jì)復(fù)雜度降低

3）涉及的數(shù)據(jù)指標(biāo)（不限于）：

• 人口屬性：性別、年齡等人的基本信息
• 興趣特征：瀏覽內(nèi)容、收藏內(nèi)容、閱讀咨詢、購(gòu)買物品偏好等
• 位置特征：用戶所處城市、所處居住區(qū)域、用戶移動(dòng)軌跡等
• 設(shè)備屬性：使用的終端特征等
• 行為數(shù)據(jù)：訪問時(shí)間、瀏覽路徑等用戶在網(wǎng)站的行為日志數(shù)據(jù)
• 社交數(shù)據(jù)：用戶社交相關(guān)數(shù)據(jù)

4）用戶標(biāo)簽庫(kù)圖例

后續(xù)有機(jī)會(huì)將更新每種分析方法的具體方法步驟及案例，歡迎交流討論

作者：趙小洛，wechat：luoluo963，郵箱：youlu2409@163.com

本文由 @趙小洛 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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