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最近写了一篇关于用户行为分析的文章，希望对你有所帮助。
为什么要做用户行为分析，如何做好用户行为分析？
作者简介:谢荣生，创始人 & CEO，前国美金融产品总监、淘宝高级产品经理。
作者在中国互联网行业工作了16年，经历了多个互联网发展阶段，也负责产品、运营、营销等工作，发现近年来由于流量成本和竞争压力，互联网公司越来越依赖数据分析，但如何做好数据分析。
如何让企业更好地应用数据分析？数极客应运而生。自成立以来，它服务了300多名企业客户，拥有5000多名试用用户。在这里，我想与大家分享一些用户行为分析的应用经验。
近年来，我们经常在各种媒体上看到企业精细运营、数据驱动增长、黑客增长等词，核心是数据分析，但很多人不了解用户行为和业务增长的因果关系，只是因为其他企业通过用户行为分析成功，所以跟随学习趋势，但只学习皮毛，导致以下极端：
1).由于缺乏数据分析方法，购买用户行为分析系统处于闲置状态；
2).低估了用户行为分析的难度，业务部门一直在等待可用的系统，浪费了大量的资源和发展机会。
3).不了解用户行为分析的价值，只关注常规的PV、UV指标。
让我们从了解用户行为分析开始。
用户行为分析是什么？
可以使用用户行为5W2H来总结：
Who(谁)、What(做了什么行为)，When(什么时间)，Where(在哪里)，Why(目的是什么)，How(如何)，How much (花了多长时间，花了多少钱)。
用户行为分析是通过统计、分析这些数据，发现用户使用产品规则，结合网站营销策略、产品功能、运营策略，发现营销、产品和运营中可能存在的问题，解决这些问题可以优化用户体验，实现更精细、更准确的运营和营销，使产品获得更好的增长。
为什么需要用户行为分析？
在PC在互联网时代，网民的年增长率达到50%，随便建一个网站就能获得大量的流量； 移动互联网早期，APP也经历了一波流量红利，获取客户的成本不到1元； 近年来，随着流量增长红利的消退，竞争越来越激烈，各领域有数百名同行竞争，客户获取成本飙升到难以承受的水平，业务增长越来越慢，甚至倒退。
图:互联网行业竞争越来越激烈
在如此高成本、高竞争的环境下，如果企业不能利用数据分析进行精细操作，就会产生巨大的资源浪费，必然会使企业的运营成本上升，缺乏竞争力。对于互联网平台，传统的数据分析主要是为了分析结果数据，缺乏对结果用户行为过程的分析，因此数据分析的价值相对有限，这就是为什么近年来许多企业觉得做了全面的数据分析，但效果不大。通过用户行为5W2H分析可以掌握用户从哪里来，做了什么操作，为什么流失，从哪里流失等等。从而提高用户体验和平台转化率，使企业通过精细运营获得业务增长。
三、如何收集用户行为数据？
为什么互联网公司很少有用户行为分析如此重要？主要原因是数据采集不全面，分析模型不完善。
1.如何有效收集用户行为数据？
传统的数据分析由于数据精度不足和分析模型不完善，导致分析过于广泛，分析结果的应用价值较低。如果我们想做好分析，我们必须首先有丰富的数据，所以从数据收集开始，传统的用户行为数据收集方法效率低下，如：当我们获得用户行为数据时，我们需要在相应的按钮、链接或页面添加监控代码，以了解有多少人点击按钮，点击页面。这种方法被称为埋点，埋点需要大量的人力、能源、繁琐的过程，导致人力和物质资源投资成本过高。
在移动互联网时代，埋点已经成为一项更痛苦的工作，因为每次埋点后都需要发布到应用商店，苹果应用商店的审计周期受到严重伤害，大大降低了数据获取的及时性。由于数据分析是业务发展中一个极其重要的环节，即使劳动力和物质资源成本太高，这项工作也无法节省。
因此，我们也看到国内外有一些优秀的用户行为分析工具，实现了无埋点采集的功能。例如，国外有Mixpanel，国内数极客在WEB、H5、Android、iOS数据可以在四端无埋点采集。通过无埋点采集，可以大大提高数据的完善性和及时性。
2.如何准确收集用户行为数据？
对于一些核心业务数据，我们希望确保100%准确，因此我们也可以通过后端埋点进行补充，这不仅可以体验到无埋点带来的高效便利，还可以保证核心业务数据的准确性。数极客支持数据采集中的无埋点、前端埋点、后端埋点和数极客BI导入数据集成的四种方式。
四、如何做好用户行为分析？
首先要明确业务目标，深入了解业务流程，找出需要监控的关键数据节点，做好基础数据的收集整理。只有有了足够的数据和科学的模型，才能更有效地支持分析结果。
上一代用户行为分析(更准确的说法应该是:网站统计或APP统计)工具的主要功能仅限于浏览行为的分析，而不是用户的深度交互行为，因此分析价值相对有限。目前，大多数互联网从业者对用户行为分析的印象仍处于这一阶段。
我认为要做好用户行为分析，我们应该掌握以下分析模型：
1.全程跟踪用户行为，支持AARRR模型
500 Startups 投资人Dave McClure对不同阶段用户获得的海盗指标分析模型进行了分析，在硅谷得到了广泛的应用。
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这五个单词的缩写对应于用户生命周期中的五个重要环节。首先，用户行为分析应该基于用户的完整生命周期。
1).获取用户
在营销推广中，哪些渠道带来最高的流量和渠道？ROI怎么样？这一步分析了不同广告内容的转化率。
来源渠道是获取客户的第一步。通过系统自动识别和自定义渠道的结合，分析各来源渠道的保留和转化效果。网站访问来源，App 通过数据分析平台，可以轻松统计分析各搜索引擎的下载渠道和搜索关键词UTM多维分析推广参数，通过推广渠道、活动名称、展示媒体、广告内容、关键词和登陆页面交叉分析，可以识别高质量渠道和劣质渠道，精细跟踪，改进渠道 ROI。
通过渠道质量模型，制定相应的获客推广策略：
图：渠道质量模型
以上图中显示的渠道为例，渠道质量也会发生动态变化。第一象限、渠道质量高、流量大，应继续保持渠道交付策略和强度； 第二象限 渠道质量高，但流量小。增加渠道交付，继续关注渠道质量变化； 第三象限 渠道质量差，流量小，应仔细调整，逐步优化渠道； 第四象限 渠道质量差，但流量大，分析渠道数据，提高渠道质量。
2).激活用户
激活用户是实现商业目标最关键的第一步，如果每天有大量用户来使用你的产品，但没有用户和你建立强联系，你就无法进行后续的运营行为。
3).用户留存
如今，产品成功的关键因素不是病毒机制或大量营销资金，而是用户留存率。开发吸引用户回头的产品非常重要。Facebook平台有40 – 20 – 10保留规则。数字表示日保留率、周保留率和月保留率保留率和月保留率。DAU如果超过100万，日留存率应大于40%，周留存率和月留存率分别大于20%和10%。
留存是 AARRR 模型的重要环节之一是，只有保留良好，新用户才能保证注册后不会白白流失。这就像一个不断漏水的篮子。如果你不修复底部的裂缝，只倒水，就很难获得持续的增长。
4).获取收入
实现收入是每个平台生存的基础，因此找到合适的商业模式非常重要。根据不同的商业模式，获取收入的方式也不同：媒体平台依靠广告实现，游戏依靠用户支付，电子商务通过佣金或卖方支付，在企业服务领域LTV: CAC大于3，才能有效良性增长。
5).病毒传播
通过对模型前四个阶段的优化分析，从不稳定用户、活跃用户到最终忠实用户，最大限度地保留和转化客户，培养忠实用户，通过社会声誉传播给企业带来高效的效益。
在当今客户获取成本高的情况下，社播可以为企业带来更好的用户群和更低的客户获取成本。
2.转换分析模型
转化率是可持续经营的核心，所以我也用更大的空间来详细解释。转换分析常用的工具是转换漏斗，简称漏斗（funnel）。新用户在注册过程中不断流失，最终形成类似漏斗的形状。在用户行为数据分析过程中，我们不仅关注最终转化率，还关注转化的每一步。
1).如何科学构建漏斗
在过去，我们将通过产品和操作经验构建漏斗，但我们没有信心优化漏斗是否具有代表性，以及它在提高整体转化率方面发挥了多大作用。此时，我们可以通过用户流分析了解用户的主流路径。
图：用户流分析
用户流分析非常直观，但分析人员需要有一定的经验和判断能力。为了解决这个问题，数极客开发了智能路径分析功能。只有在选择转换目标后，才能一键分析用户转换的主流路径。将漏斗的效率缩短到几秒钟。
图：智能转化分析
2).漏斗对比分析法
仅仅使用普通漏斗进行转换分析是不够的。有必要分析影响转换的细节因素。细分和比较分析是非常关键的。例如，根据用户来源渠道对比转换漏斗，可以掌握不同渠道的转换差异，优化渠道； 根据用户设备的比较，可以了解不同设备的转换差异（例如，从订单到支付转换率的高价产品iphone的用户比android用户明显高)。
图：漏斗对比分析
3).漏斗与用户流向相结合
一般的转换漏斗只有主流程，没有每一步流入流出的详细信息。当我们分析用户注册转换时，如果我们能知道用户没有转换到下一步，我们就能更有效地规划用户的转换路径。例如，在下图中的转换路径中，88%没有进入第二步的用户直接离开，10%的用户选择直接登录，只有2%的用户绕过登录页面到网站主页； 100%没有从第二步转换为第三步的用户离开了。这是一个典型的封闭登陆页面，因此只有优化第三步的转换率才能提高整体转换率。
4).微转化行为分析法
许多行为分析产品只能分析功能水平和事件水平的转换，但严重缺乏用户互动细节分析，如：在漏斗中我们分析最后一步是影响转换的关键，但最后一步是注册表，所以填写表的细节行为分析非常重要，我们称之为微转换。
例如：填写表格所花费的时间，填写但未提交表格的用户在填写哪个字段时丢失，表格字段空白率等表格填写行为。
图：表格填写转换漏斗
图：表格填写时间
通过上表填写的微转换分析，用户从开始填写到注册成功的转换率为85%，而流量只有8%。影响转换的最大泄漏点是填写率，因此如何提高填写率是提高注册转换的核心。有效的内容和准确的渠道是影响填写的核心因素。我们在客户分析中提到了渠道因素，这导致了我们微转换分析的第四个工具：用户注意力分析。
5).用户注意力分析法
用户与页面内容的互动行为，如点击、浏览、停留在页面元素上、滚动屏幕等，代表了用户对产品显示信息的关注，以及是否能吸引用户的注意。
业务数据可视化，那么如何可视化行为数据呢？ 数极客将上述行为转化为五种热图：分屏触摸率热图、链接点击图、页面点击图、浏览热图和注意力热图。通过对五种热图的交叉分析，可以有效分析用户最关心的内容。
图：注意力热图
只有掌握微转换的互动行为分析，才能更有效地提高转换率。所有不能有效提高平台转换率的分析工具都在浪费企业的人力和时间资源，这也是许多企业不从用户行为分析中受益的根本原因。
3.精细操作模型
以前做运营只能针对全体用户，如果要针对部分目标客户做精准运营行为。
图片：用户分组画像
例如，当我们想在某个地区使用它时，我们想在某个地区使用它iphone注册但三天不活跃或未形成交易转换的用户需要操作人员、产品人员和技术人员进行精确营销，以获取数据并制定操作规则，涉及大量的人力和时间投资。新一代用户行为分析可以利用用户群、用户肖像、定制用户活动和保留行为，准确定位用户，实现精细操作。
图:创建用户群
4.定性分析模型
用户体验是企业的头等大事，在产品设计、用户研究、研发、运营、营销、客户服务等众多环节，都需要掌握用户的真实体验过程。但如何优化用户体验向来是内部争议较多，主要原因还是难以具体和形象的描述。通过行为分析分现异常用户行为时，能否重现用户使用你的产品时的具体场景，这对于优化产品的体验至关重要。
以前我在淘宝时，用户体验部门会通过邀请用户到公司进行访谈，做可用性实验的方式来进行体验优化，但这种方式需要化费比较多的时间和费用投入，样本不一定具有代表性。为了解决这个难题，数极客研发了用户行为录屏工具，无需邀请用户到公司实地录制节省成本，直观高效的以视频形式还原用户的真实操作，使得企业各岗位均能掌握用户体验一手信息，帮助产品研发提高用户体验。
图：用户行为录屏播放界面
总结：通过AAARRR模型分析用户生命周期全程; 通过转化率分析模型 提高产品转化率; 通过精细化运营 提高运营有效性; 通过定性分析方法 优化用户体验; 如果以上4方面都做好了，就一定可以通过用户行为分析实现业务增长。
五、用户行为分析的未来方向是什么？
有很多人问我，为什么已经有几家做用户行为分析的公司了，你还要创办数极客？我认为数据分析的目标是应用分析结果优化经营效率，而国内外主要的分析工具，还只停留在分析层面，对于如何高效的应用还有很大的空间。因此数极客除了要在分析层面做得更专业和更有效，还要在应用层面实现新的突破。数据分析结果反映的问题主要是两类：运营(含营销)和产品。所以需要针对这两类问题提供针对性的解决方案。
1.运营的自动化
我们前面讲了，通过用户行为分析可以实现精细化运营，但具体应用还需要人工制定运营策略，通过产品、研发开发才能应用，而且当策略改变时，需要重新开发相应的工具，这也占用了很多时间，影响运营效率。数极客研发了自动化运营工具，运营人员直接设置规则，系统根据规则自动将精准的活动信息推送给符合条件的用户，直接提高运营人员工作效率，运营人员可以将工作重心转移到策划而不是浪费太量时间在重复执行，自动化运营可为企业节约大量运营成本。
图：创建自动化运营规则
2.产品、运营(营销)方面的科学决策
用户行为数据分析，往往是在行为发生之后进行分析，而产品、运营都是通过经验，拍脑袋进行决策，一旦决策失误就会造成难以挽回的结果。因此如果能在产品、运营方案上线前，通过用户分流A/B测试进行小范围验证，选择其中最优的方案发布，这样就可以大大提高决策的科学性。
Google每年通过运行数万次A/B测试优化产品、运营，为公司带来了100亿美元的收益。
A/B测试的方法非常有效，但国内互联网公司应用不普遍，主要和应用A/B测试的复杂性有关，
数极客拥有完整的A/B测试工具，业务人员可以在网站和APP上自助使用可视化试验编辑工具，创建并运行试验，通过自动解读测试报告，使得A/B测试门槛大大降低。
图：网站端可视化编辑试验工具
3.分析的自动化
数据分析有一定专业性，不仅需要掌握不同的分析方法，还要熟悉业务，结合业务才能给出有价值的分析结果。如果能像360安全卫士一样，只需要加载SDK，就能自动诊断和分析，并给出解决方案，这是数据分析的未来方向，数极客在这方面也有积极的尝试，并有了初步成果，目前拥有数据自动预警、自动报表等功能。
用户行为分析是一门科学，善于获取数据、分析数据、应用数据，是每个人做好工作的基本功，每家企业都应该加强对用户行为分析大数据的应用，从数据中找出规律，用数据驱动企业增长。
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