1.什么是用户行为分析

用户行为分析是近年来新兴的一种用户研究方法，通过对用户表现出来的各种行为进行分析，能够很好的了解用户的偏好以及习惯，并且这些行为是以数据的形式进行输出，然后利用数据挖掘的方法对这些数据进行分析，并了解用户的需求。

2.用户行为分析的目的

对于互联网金融、新零售、供应链、在线教育、银行、证券等行业的产品而言，以数据为驱动的用户行为分析尤为重要。用户行为分析的目的是：推动产品迭代、实现精准营销，提供定制服务，驱动产品决策。主要体现在以下几个方面：

(1)对产品而言，帮助验证产品的可行性，研究产品决策，清楚地了解用户的行为习惯，并找出产品的缺陷，以便需求的迭代与优化。

(2)对设计而言，帮助增加体验的友好性，匹配用户情感，细腻地贴合用户的个性服务，并发现交互的不足，以便设计的完善与改进。

(3)对运营而言，帮助裂变增长的有效性，实现精准营销，全面地挖掘用户的使用场景，并分析运营的问题，以便决策的转变与调整。

3.用户行为分析的主要方法

(1)行为事件分析

行为事件分析方法主要用于 深度研究某行为事件，以及对产品的影响以及影响程度。

针对某一具体行为，全面的描述、对比，针对其异常表象 深度下钻分析各维度、确认导致该行为数据表现的原因。如快手的播放量徒增:同期对比分析，确认历史上是否有发生过，对比 去年/上个季度/上月/上周/昨日的 数据的相对表现。多事件对比分析。对比浏览量、点赞、评论、分享事件的数据是否存在徒增。通过对比多个事件，确认徒增现象发生的范围。维度下钻：由于播放量取决于3个部门用户在快手消费视频，被监控程序上报。

所以在三个方面分析：监控程序是否异常?在快手哪个页面的播放量增加呢?是发现、关注、还是同城?-> 对应页面做了哪些调整?是否增加了引流;哪一部分用户群的播放量增加了?交叉分析 用户自然属性(平台、性别、年龄、地域、教育学历、机型、消费能力)、行为属性(新增、回流、常活跃用户;直播用户、短视频用户….)、视频属性(视频类型、作者类型…)。

(2)留存分析

留存是衡量用户是否再次使用产品的指标，也是每一个app赖以生存的指标，能够反映任何一款产品健康度，是产品、运营、推荐效果的整体表现。如果一个app从来没有留存用户，那DAU将永远是新增用户，那么产品将无法运行下去，更别说新用户成本付诸东流。

贴合业务属性、精细化留存过程 将对留存数据更有价值和指导意义。通过留存分析，能够剖析用户留在产品的原因，从而优化产品核心功能提升留存。

留存的类型：用户留存：用户使用app后，经过一段时间仍旧使用。功能留存：用户使用xxx功能后，经过一段时间仍旧使用该功能，且其他功能均有所变化。此时，该功能对用户留存有正向作用。先前有写过 留存分析的文章，这里就不赘述了。

(3)漏斗分析

漏斗分析实质是转化分析，是通过衡量每一个转化步骤的转化率，通过转化率的异常数据找出有问题的环节并解决，进而实现优化整个流程的完成率。

在产品初期(处于与市场适配的阶段)：通过漏斗分析找到用户触达的瓶颈，帮助用户触达产品核心价值，真实反映MVP与市场匹配程度;在产品中期(处于用户平稳增加的阶段): 1)通过漏斗分析优化渠道，找到目标群体用户; 2)通过漏斗分析优化用户在各模块的体验(基础的登录模块、产品核心价值模块: 如抖音的播放模块、淘宝的购买模块等);在产品后期(处于用户价值产出的阶段): 1)通过漏斗分析可以改善用户生命周期(优化用户体验提高用户生命周期，间接拉长用户群体的价值产出的时间长度，减少高价值用户群体的流失);2)可以通过漏斗分析优化商业化模块，像商品的购买过程(购物车-提交订单的转化漏斗)、广告的曝光点击等，提高生命周期中单位时间产生的价值。

(4)用户分群分析

通过了解用户画像，可以帮助运营理解用户。根据用户画像(基本属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等)的标签信息将用户分群。通过用户分群行为表现对比，可以进一步了解不同群体对产品的反馈，有针对性的优化产品