什么是用户行为分析分析模型及工具详解？( 二 ) _生活百科

用户行为采集的数据范围
用户行为数据分成两部分：数据的生产和数据的消费。
其中，数据的生产在用户触点上发生，会产生各种各样的用户行为数据。客户要通过合适的工具加上合理的方法把数据消费掉，从而得到一定的数据结论。
某个用户加上地点、时间、事情和方式，就构成了一个用户事件。例如，张三在 2021 年 5 月 1 日 20:00:00，在京东 APP，iPhone 12 商品详情页点击了加入购物车按钮。这就构成了对用户行为的描述，其中的张三就是分析对象。
用户在日常场景中的操作，能够抽象成数据的维度和指标。通过一个小事件，可以采集用户的ID以及所对应的基本属性。比如，加购商品的名称、价格数量，等事件属性。
总结一下，采集上来的数据范围就是：

用户及用户属性：用户 ID+用户基本属性+用户标签
事件及事件属性：加入购物车事件+购物车商品名称、价格、数量

从用户行为数据到用户画像
通过数据的采集，就能够做用户相关的分析，其中最核心的是用户属性。
用户属性可以形成用户画像，对用户画像的描述越精确，越有利于运营中制定针对性的策略或营销活动。用户画像的精确性取决于采集到的用户行为的数据质量。
不同的行业，画像体系各不相同，以我们为金融行业的用户基础画像为例。

文章插图
这个画像的体系包括了用户的基本属性、关联关系、兴趣偏好、客户价值、舆论评价等，其中的一些属性与用户行为紧密相关，另一些则是用户的自然属性，包括姓名、性别、住址等。
用户画像会随着数据的收集不断优化，比如，用户偏好会随对用户行为分析的不断深入，而进行动态的调整。
4 Fourth Point
用户行为分析的基本思路
下面将从渠道分析、转化分析、路径分析、留存分析四个方面，简单介绍一下用户行为分析的基本思路。
如何降低获客成本
有效获取高价值用户
首先，我们需要对渠道的拉新能力和获客质量进行评估。
评估可能包含下面一系列问题：哪个渠道带来的新增用户更多？哪个渠道的虚假流量占比更少？哪个渠道的高价值用户更多？哪个渠道的转化效果更好？
为了得到这些问题的答案，我们要做事件分析或渠道分析。第一步，需要定义分析的对象，比如评估渠道拉新能力时，我们的分析对象就是新用户。第二步，我们会分析拉新渠道的获客量，及用户后续的转化情况与价值情况。
结合对获客渠道的分析，可以尝试寻找ROI更高的渠道组合，并且合理地分配预算。
如何提升营销转化率和收入
用户触达后的理想路径，是通过营销活动到达落地页，再到具体的商品详情页，最终完成购买行为。如果落地页跳出率90%，产品做得再好也是事倍功半！
在设计好的路径中间，存在着用户流失的情况。这就需要进行用户行为分析，去解决用户在哪个环节流失的问题。用户流失率最高的环节，就是我们优化的重点。关键环节的策略改进，对于整体的用户转化和业务收入的帮助非常可观。
转化分析中，时常借助漏斗分析模型，将用户的访问路径编号，如1、2、3、4、5等多个步骤，去看每一步的用户转化情况，用转化漏斗快速找到转化瓶颈，通过维度的细分拆解用户流失。
通过漏斗分析，我们得到了导致用户流失的事件，进而找到问题的根源。这些都可以帮助我们改进产品设计和用户体验，甚至促进业务流程的重构。
如何引导用户路径
促进转化
用户路径分析即使用智能路径，跟踪用户从转化流程的开始到最终实现转化目标，经过了哪些关键节点。观察在节点之间的用户流转，从中发现一些问题。
例如，现有用户群A和B，两个用户分群的价值不同。低价值用户群产生的原因是多样的，可能是用户群自身的消费能力不足，也可能是因为产品的设计不佳，给这部分用户的转化造成了阻碍。
用户在APP中的实际路径，与我们预设的转化路径时常存在差异。线上的用户路径分析其实与线下的动线分析类似，关键的数据是用户访问了哪些页面，在哪些环节中离开了转化流程。
这时候我们会根据需要，做针对性的优化，比如在关键的页面定向推送促销信息，减少流失。
如何提高召回用户
提升留存率
用户行为分析中，最重要指标就是用户的留存率。只有留存的用户，才会有不断产生业务贡献的可能。