4个方面写好用户行为分析产品用户行为分析怎么写( 二 ) _生活知识

7、按照用户使用业务场景划分
举例，对于 O2O 类应用，可划分为：买家用户、卖家用户、快递。买家和卖家和快递用户内可以继续按照前面所讲的分类模式继续细分。
关键词2：指标
指标就是衡量基准，是一个明确的
数据。
1、基本财务指标
财务指标就是企业的经营利润、销售总额、经营成本等。具体的分析可按照下图思路：
2、基于业务模型的指标——AARRR 漏斗模型
AARRR 对应移动应用生命周期的 5 个重要环节，相关指标如下
基于业务模型的指标——长漏斗模型
根据不同业务模型，企业分析的指标模型也不一致。针对电商类应用，更多的是使用长漏斗模型来分析业务，如下图所示：
需要注意：
1、商业的不同阶段的用户行为分析的重点不同。RFM，更多是基于成交金额的优化，提升用户的LTV的分类方式。金字塔模型，则是基于多层次数据稳定增长，形成健康AARRR体系循环的分类方式。而正态分布，则更加偏向于粗放式运营，在维护用户资源有限的情况下，调用有限资源维护长尾客户的分类方式。
2、选择出具有指导意义的指标。指标最关键的含义就是，一定要有指导意义，有利于作出决策。比如双十一那天凌晨，需要实时监测交易额，1小时后率先完成10亿，但 “10亿” 其实就是个数字，不具任何参考意义，但只要说第一个小时相比去年增长了40%，但预计增长60%，就非常有参考意义，此时可以去看为什么没有达成，作出是否需要给用户在设置提醒之类的决策。（数据只是举例，不具有参考意义）
关键词3：反馈
针对指标的反馈主要有四个方面，

变化，随时间波动如何
分布，在不同区域之间，不同产品之间，不同用户群体之间的占比如何
对比，产品之间的对比，
预测，基于过去表现分析预测未来表现

所以在根据业务表现研究用户行为分析时，可结合以上维度、指标、反馈三点对业务现状和背后原因进行深层挖掘。用户行为分析对企业来说主要有以下几点应用：

根据不同用户行为及表现，提出精准营销建议，实现营销利益最大化
研究学习优质用户的行为模式及共同特征，引导更多用户发展为优质用户
有利于发现产品机会点，并利用A/B测试等测试的参考来改进或迭代产品

四、用户行为分析的路径【4个方面写好用户行为分析产品用户行为分析怎么写】可以分为5层，即数据采集、数据存储、分析模型、报表创建、应对策略。

数据采集：如果没有足够、准确、实时的数据，再好的分析思维都没有用。数据采集通常采用可视化埋点（即全埋点）、SDK埋点、JS埋点、日志数据、历史数据导入等方式。需要获得最准确的数据，推荐SDK埋点、服务器数据传输工具。
数据存储：打通用户数据源，建立统一数据仓库。对用户属性数据与用户行为数据进行清晰、统一定义。用户行为相关的数据，需要满足4W1H的描述，即谁、在什么时间、以过什么方式、在哪里、做了什么，描述这些信息的，就是用户id、设备号、访问ip、时间、时长、点击等数据的记录。有了这些信息，就可以去分析Why，即用户行为背后的原因。
分析模型：用户分群、多维分析、漏斗分析、留存分析、事件分析、行为路径分析、行为序列分析。需要根据实际业务场景，进行灵活搭配使用。
报表创建：对于团队发展不同阶段，创建统一的关键指标，指引团队前进。而对运营、产品、市场，各自创建常用的报表，对关键数据进行持续性监控。比如市场关注渠道转化漏斗，产品、运营关注用户留存、活跃、关键行为事件。但对应的，都是在公司统一的最关键指标基础下。比如新产品上线，先关注天使用户对产品的响应，发展阶段关注用户增长、病毒传播情况，稳定阶段快速激活用户付费等。
应对策略：在数据分析基础上，做针对性用户调研、用户访谈，找出相关性背后的原因，制定相应策略。