我的用户行为分析框架

俗话说得好，知己知彼，百战不殆。作为一个运营，在面对自己的用户时，如何能够做到，了解用户就像了解自己的另一半一样。他们是谁？在哪里？有什么兴趣爱好？为什么使用我们的产品？喜欢什么时间用我们的产品？只有了解了这些详细的维度，才能够更好的去经营用户。那么我们该如何做用户行为分析呢？这里结合日常的工作经验给大家分享三大步骤。

第一，数据获取，第二，用户分析，第三报告总结。

第一、数据获取

巧妇难为无米之炊，想要了解自己的用户，我们该从哪些维度去获取他们的详细数据呢？

1、数据埋点

相信做运营的小伙伴们都不会陌生，埋点这个词。它主要是通过产品系统日志记录用户在自己的产品中使用一些数据情况。目前的IT产品基本上都具备这个功能，例如我们日常看的报表，属于此类，通过埋点获取的数据。主要包括用户行为数据，用户属性数据，用户购买行为数据等，通过数据埋点搜集的用户行为数据是质量较高的，同时也是最真实的，我们要做的就是如何用好它。

2、问卷调查

问卷调查可以用在产品生命周期的各个阶段，它的优点是多快好省，多即,一次可以发送的用户数量多；快，即可以快速收集到一手数据；好，即通过问卷调查收集到的数据，较容易分析；省，即可以节约成本。例如我们常见的NPS，用户满意度调查即可以了解用户对产品的满意度。

3、访谈和观察

访谈针对的对象，主要是那些愿意说，说得清楚的用户。通过访谈可以了解用户内心的真实想法，对运营人员的要求较高。观察主要分为旁站式观察和沉浸式观察。旁站式观察及站在旁边观察用户的使用行为情况，并且记录下来。沉浸式观察即，和用户一起操作一遍，以便了解用户的真实内心想法。

综合以上三种用户行为数据搜集的方法，我们可以对一个用户的行为画像有了一个具体明确的认识，接下来我们就可以进入更深层次的用户行为分析了。

二、用户行为分析

用户行为分析并不是一个新名称，主要通过第一步搜集的数据进行加工分析，主要方法有：

1、行为事件分析

2、页面点击分析

3、行为路径分析

4、漏斗模型分析

5、健康度分析

6、用户画像

1、行为事件分析

作用：主要是解决用户是谁，从哪里来，什么时候来，干了什么事情，如何做的，归纳总结即为事件的定义遵循5W原则：Who、When、Where、What、How。主要用于研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。

2、页面点击分析

点击分析模型主要用于什么分析？

1、官网；2、活动页面；3、产品频道/首页；4、详情页。

作用：评估用户与产品交互之间的关系；跳转路径分析；感知用户体验；AB测试等。

点击分析通用的两种形式包括：可视化与固定埋点

3、行为路径分析

作用：用户路径的定义，就是用户在APP或网站中的访问行为路径。对于一个指定的页面（URL），用户是从哪些场景来到这个页面（来源）？进入这个页面后又去往哪些场景(去向）？用户浏览路径是否是按照运营设计的路径前进还是偏移？用户行为路径分析就是解决以上问题的分析方法：指导运营明确用户现存路径，优化用户行为沿着最优访问路径前进，结合业务场景需求进行前端布局调整。

4、漏斗模型分析

作用：漏斗模型分析，本质是分解和量化。也就是说从一个事件环节的最开始（获取用户）到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节，相邻环节的转化率表现力，就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个事件流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。

比较著名的是范冰的《黑客增长》一书的AARRR理论。

AARRR的说明：

获取Acquisition：用户如何发现并来到你的产品？（浏览层）

激活Activation：用户的第一次使用体验如何？（点击/参与）

留存Retention：用户是否还会回到产品？（回访/留存）

收入Retention：产品怎样通过用户赚钱？（付费）

传播Retention：用户是否愿意告诉其他用户？（忠实/传播用户）

5、健康度分析

作用：用户健康度是基于用户行为数据综合考虑的核心指标，体现产品的运营情况，为产品的发展进行预警。包括三大类型指标：产品基础指标、流量质量指标、产品营收指标。

1、产品基础指标，主要评价产品本身的运行状态。

2、流量质量指标，主要评价用户流量的质量高低。

3、产品营收指标，主要评价产品的盈利能力与可持续性。

6、用户画像

用户画像的正式名称是User Profile，是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。

用户画像的数据内容包含但不局限于：

1、人口属性：包括性别、年龄等人的基本信息；

2、兴趣特征：浏览内容、收藏内容、阅读咨询、购买物品偏好等；

3、位置特征：用户所处城市、所处居住区域、用户移动轨迹等；

4、设备属性：使用的终端特征等；

5、行为数据：访问时间、浏览路径等用户在网站的行为日志数据；

6、社交数据：用户社交相关数据；

图片来源：阿里云

第三、报告总结

通过前面的数据搜集，以及数据分析，我们对，用户生命周期有了一个详细的画像，接下来通过报告对症下药。报告的重点主要是描述现状，发现问题，提出方案，解决问题，后续跟进。

一个完整的数据报告，应至少包含以下六块内容：

1、整个报告背景

2、报告目的和目标

3、数据来源、范围等说明

4、每章具体内容

5、结论先行，数据论证

6、下一步策略或对趋势的预测

可以参考借鉴的书籍：《金字塔原理》

用户行为分析框架

以上就是自己在用户行为分析过程的大致模型，部分资料来源网络，在此表示感谢，不足之处请大家多多指正。