來(lái)源：三元方差

今天簡(jiǎn)單聊一下用戶行為分析，為分析小白掃個(gè)盲。

為什么要做用戶行為分析

用戶行為數(shù)據(jù)不僅僅是些數(shù)字和圖表，而是幫我們看到用戶內(nèi)心的東西。就拿購(gòu)物APP來(lái)說(shuō)，通過(guò)看用戶怎么點(diǎn)擊，我們能知道他們喜歡啥，怎么做決定的，有時(shí)候甚至能猜到他們將來(lái)可能會(huì)買啥。

舉個(gè)例子，電商公司研究用戶的行為數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了個(gè)有意思的規(guī)律：人們逛完商品之后，特別愛(ài)去看評(píng)論，特別是買貴東西的時(shí)候，這個(gè)現(xiàn)象就更加明顯。

這個(gè)發(fā)現(xiàn)讓他們優(yōu)化了評(píng)論區(qū)的設(shè)計(jì)，讓評(píng)論更顯眼、更好找。結(jié)果呢，不光是讓用戶購(gòu)物體驗(yàn)更好了，賣貴東西的成交率也上去了。

還有，要是我們能深入挖掘一下用戶的行為，就能發(fā)現(xiàn)一些市場(chǎng)上的新機(jī)會(huì)。

比如，一個(gè)旅游應(yīng)用就是通過(guò)分析人們?cè)趺此押皖A(yù)訂來(lái)預(yù)測(cè)哪些地方會(huì)成為旅游新熱點(diǎn)，然后根據(jù)這個(gè)調(diào)整了營(yíng)銷策略。這樣一來(lái)，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)里，他們就能搶占先機(jī)了。

二 數(shù)據(jù)從哪里來(lái)

用戶行為數(shù)據(jù)的收集是一個(gè)多維度且復(fù)雜的過(guò)程，它取決于公司的類型、產(chǎn)品特性，以及所追求的數(shù)據(jù)目標(biāo)。如果是個(gè)剛起步的小公司，可能就先從簡(jiǎn)單的在線調(diào)查和直接問(wèn)問(wèn)用戶的感受開(kāi)始。但要是個(gè)大公司，他們可能就用些高級(jí)的追蹤軟件，來(lái)收集更全面的用戶數(shù)據(jù)。

我們看看常用的幾種方法：

1. 網(wǎng)頁(yè)和應(yīng)用分析工具：這些工具能追蹤用戶在網(wǎng)站或應(yīng)用里的行動(dòng)，比如點(diǎn)了哪里、在頁(yè)面上停留多久、怎么走的路線之類的。
   這是最主要的行為數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來(lái)源。
   目前市面上很多數(shù)據(jù)產(chǎn)品都支持這樣的功能，比如神策。它提供好多數(shù)據(jù)，幫你弄明白用戶在線上都干了啥。

   但這些工具也有局限，比如它們看不到用戶離開(kāi)電腦或手機(jī)后干的事。
   通常，采集的數(shù)據(jù)類型包括：

   
   

2. 用戶反饋：直接從用戶那里拿到反饋，像做個(gè)在線調(diào)查、訪談或者反饋表。這樣能拿到用戶的直接看法，但有時(shí)候也會(huì)受到他們自己報(bào)告的偏見(jiàn)。

3. 社交媒體分析：看看用戶在社交媒體上的活動(dòng)，能拿到好多行為數(shù)據(jù)。通過(guò)分析他們?cè)谏缃幻襟w上的互動(dòng)、分享、評(píng)論，可以拿到不少市場(chǎng)和用戶的信息。但這方法可能覆蓋不到不用社交媒體的用戶，或者挖不到更深層次的用戶動(dòng)機(jī)。目前有一些輿情監(jiān)控的軟件，可以幫助公司檢測(cè)市場(chǎng)對(duì)公司正面或負(fù)面的評(píng)論。

不同的方法各有所長(zhǎng)。最好的辦法通常是結(jié)合量化數(shù)據(jù)分析和定性用戶反饋，這樣能拿到最全面的用戶行為信息。在選方法時(shí)，得考慮到公司的實(shí)際情況和資源，確保收集到的數(shù)據(jù)真正有助于你的業(yè)務(wù)決策。

三 怎么分析

找到真正有用的信息，得用到合適的分析方法。我們來(lái)看看這些方法在實(shí)際業(yè)務(wù)中是怎么用的。

行為分析

想象一下，假如你的公司面臨這樣的問(wèn)題：雖然網(wǎng)站訪問(wèn)人數(shù)越來(lái)越多，但賣出去的東西并沒(méi)有因此增多。這時(shí)候，行為細(xì)分就派上用場(chǎng)了。用這個(gè)方法，我們把用戶按照他們的行為特征分成不同的小組，比如誰(shuí)買東西多，誰(shuí)只是隨便看看。

那么具體如何操作呢？可以分為以下三個(gè)步驟：

首先，收集用戶的瀏覽和購(gòu)買數(shù)據(jù)；
然后，根據(jù)用戶行為將他們分為不同的群體，比如“忠實(shí)客戶”或“偶爾訪問(wèn)者”；
最后，分析每個(gè)群體的具體行為和需求。比如，忠實(shí)客戶群體對(duì)家電和技術(shù)產(chǎn)品有顯著的偏好?；谶@一洞察，平臺(tái)開(kāi)展了針對(duì)這一群體的個(gè)性化營(yíng)銷活動(dòng)，包括專門的折扣、定制化推薦和專屬優(yōu)惠。這些舉措使得平臺(tái)的整體轉(zhuǎn)化率有明顯的提升。

市面上常見(jiàn)的用戶細(xì)分類型有很多，具體的細(xì)分方式可以根據(jù)不同行業(yè)和業(yè)務(wù)需求而異。以下是一些常見(jiàn)的用戶細(xì)分類型：

路徑分析

再來(lái)看一個(gè)不同的例子。

某手機(jī)應(yīng)用發(fā)現(xiàn)，在購(gòu)物流程的某個(gè)環(huán)節(jié)，很多用戶就走了。這時(shí)候，路徑分析就很有用。這個(gè)方法幫我們看用戶在應(yīng)用里是怎么走的，找出他們體驗(yàn)上的問(wèn)題。

具體操作是這樣的，我們先追蹤用戶從進(jìn)入應(yīng)用到離開(kāi)的整個(gè)過(guò)程，然后找出他們最可能在哪個(gè)點(diǎn)退出。

比如某應(yīng)用的分析團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，在結(jié)賬過(guò)程中，用戶有明顯的流失。為了解決這個(gè)問(wèn)題，他們進(jìn)行了詳細(xì)的路徑分析，跟蹤用戶從瀏覽商品到嘗試結(jié)賬的完整路徑。他們發(fā)現(xiàn)，在輸入送貨地址的環(huán)節(jié)，大量用戶選擇放棄購(gòu)買。為了解決這個(gè)問(wèn)題，APP簡(jiǎn)化了地址輸入流程，并引入了自動(dòng)地址填充功能。此外，還增加了一個(gè)清晰的進(jìn)度指示器，讓用戶知道結(jié)賬還需幾步。這些改進(jìn)顯著降低了結(jié)賬過(guò)程中的用戶流失率，整體購(gòu)物轉(zhuǎn)化率在短短幾周內(nèi)有顯著增長(zhǎng)。

用戶留存分析

用戶留存分析旨在了解用戶在一段時(shí)間內(nèi)的持續(xù)參與程度。通過(guò)跟蹤用戶的留存率，您可以評(píng)估用戶對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的忠誠(chéng)度和長(zhǎng)期參與度。

用戶留存分析的操作步驟如下：

首先，計(jì)算留存率：計(jì)算留存率是用戶留存分析的關(guān)鍵步驟。留存率通常以百分比表示，表示在特定時(shí)間段內(nèi)，有多少比例的用戶仍然繼續(xù)使用產(chǎn)品或服務(wù)。計(jì)算公式如下：留存率=留存用戶數(shù)/初始用戶數(shù)×100%。其中，留存用戶數(shù)是在特定時(shí)間段內(nèi)仍然使用的用戶數(shù)量，初始用戶數(shù)是在同一時(shí)間段內(nèi)首次使用產(chǎn)品或服務(wù)的用戶數(shù)量。

然后，繪制留存曲線：使用計(jì)算出的留存率數(shù)據(jù)，繪制留存曲線。留存曲線通常以時(shí)間為橫軸，留存率為縱軸，展示了用戶在不同時(shí)間點(diǎn)的留存情況。通過(guò)觀察曲線的趨勢(shì)，您可以識(shí)別用戶流失的關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)。

接下來(lái)，分析流失原因：如果在留存曲線上發(fā)現(xiàn)了明顯的下降，那么需要進(jìn)一步分析可能的流失原因。這可以通過(guò)用戶調(diào)查、反饋分析和數(shù)據(jù)挖掘來(lái)實(shí)現(xiàn)。確定流失原因?qū)χ贫ǜ倪M(jìn)措施至關(guān)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?；亓鞑呗钥梢园▊€(gè)性化推薦、定制化服務(wù)、優(yōu)惠券或改進(jìn)的用戶體驗(yàn)。目標(biāo)是吸引流失用戶回到產(chǎn)品或服務(wù)中。

通過(guò)按照這些操作步驟進(jìn)行用戶留存分析，您可以更好地了解用戶的長(zhǎng)期行為和價(jià)值，從而優(yōu)化產(chǎn)品或服務(wù)，提高用戶忠誠(chéng)度，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

事件分析

最后一個(gè)例子是關(guān)于一個(gè)手機(jī)游戲。

開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)想知道游戲里哪些特性最受玩家喜歡。這時(shí)候，可以采用事件分析。我們可以追蹤玩家在游戲里的特定行為，比如完成一個(gè)關(guān)卡、解鎖一個(gè)成就或者買個(gè)虛擬物品。通過(guò)這樣的追蹤，他們能更清楚地了解玩家的喜好。

游戲公司通過(guò)這樣的分析可以發(fā)現(xiàn)：在解鎖特定成就后，玩家的內(nèi)購(gòu)行為顯著增加。

基于這一發(fā)現(xiàn)，開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)不僅增加了與這些成就相關(guān)的游戲內(nèi)容，還設(shè)計(jì)了新的成就和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，激勵(lì)玩家深入探索游戲。這就是為什么很多游戲在獲得成就時(shí)會(huì)彈出分享、充值等彈窗的原因。

小結(jié)

不過(guò)，做好用戶行為分析，光靠工具和方法還不夠，更重要的是要真正理解自己的業(yè)務(wù)，搞清楚數(shù)據(jù)背后的意義。業(yè)務(wù)目的才是第一位的。