在用戶研究領(lǐng)域，用戶行為分析以及成為產(chǎn)品成功的關(guān)鍵因素。這篇文章分享了常用的用戶行為分析方法、指標(biāo)和案例，供大家參考學(xué)習(xí)。

一、產(chǎn)品經(jīng)理為何要關(guān)注用戶行為分析？

產(chǎn)品經(jīng)理面臨著前所未有的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。用戶行為分析已成為產(chǎn)品成功的關(guān)鍵因素，其重要性不言而喻。不注重用戶行為分析，往往產(chǎn)品做出來(lái)會(huì)適得其反。

以一款社交 APP 曾為吸引年輕用戶，模仿熱門競(jìng)品推出復(fù)雜的互動(dòng)玩法，但未考慮自身用戶群體年齡層次偏大、追求簡(jiǎn)潔社交體驗(yàn)的特點(diǎn)。新版本上線后，用戶活躍度不升反降，大量老用戶反饋操作繁瑣，找不到常用功能。最終，產(chǎn)品不得不緊急回滾版本，重新調(diào)整設(shè)計(jì)方向。

可見，產(chǎn)品經(jīng)理深入了解用戶行為，能夠精準(zhǔn)把握需求，優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)，提升競(jìng)爭(zhēng)力；而忽視用戶行為分析，則可能導(dǎo)致產(chǎn)品偏離用戶期望，陷入困境。

二、常用的用戶行為分析方法

（一）行為事件分析

行為事件分析法主要用于研究某行為事件的發(fā)生對(duì)產(chǎn)品的影響及影響程度，一般通過(guò)埋點(diǎn)來(lái)獲取數(shù)據(jù)。

對(duì)于一具體的行為，首先要對(duì)其進(jìn)行定義，將人物（Who）、時(shí)間（When）、地點(diǎn)（Where）、交互（How）、交互內(nèi)容（What）進(jìn)行聚合，構(gòu)成一個(gè)完整的用戶行為事件。

• Who：事件的參與主體，如用戶 id，設(shè)備 id 等；
• When：事件發(fā)生的時(shí)間；
• Where：事件發(fā)生的地點(diǎn)，如通過(guò) ip 地址解析、

GPS 獲??；How：用戶從事行為的方式，如使用的設(shè)備、app 版本、渠道等；What：用戶在事件中所做行為的具體內(nèi)容，如對(duì)于購(gòu)買行為事件，可能包含購(gòu)買商品名稱、類型、數(shù)量、金額、付款方式等。定義完成后，需要進(jìn)行多維度的下鉆分析，進(jìn)行細(xì)分，確認(rèn)導(dǎo)致該行為的原因，針對(duì)存在的現(xiàn)象，找出產(chǎn)生這一現(xiàn)象的行為。

（二）留存分析

留存分析可從不同角度分類，按用戶維度，可分為新用戶留存、老用戶留存；按功能維度，可針對(duì)核心功能留存、輔助功能留存展開。例如，一款健身 APP，對(duì)于新注冊(cè)用戶，若發(fā)現(xiàn)其在注冊(cè)后的一周內(nèi)留存率較低，通過(guò)留存分析，挖掘新用戶在使用過(guò)程中遇到的問(wèn)題，如新手引導(dǎo)流程復(fù)雜，用戶難以快速找到適合自己的健身課程；或是課程初期難度過(guò)高，讓新手望而卻步。針對(duì)這些痛點(diǎn)優(yōu)化新手引導(dǎo)，簡(jiǎn)化操作步驟，根據(jù)用戶初始信息推薦入門級(jí)課程，后續(xù)新用戶留存率有望顯著提升。

又如，針對(duì)核心的課程跟練功能，對(duì)比不同課程系列（如瑜伽、有氧操、力量訓(xùn)練）的用戶留存曲線，發(fā)現(xiàn)瑜伽課程的 7 日留存率高達(dá) 40%，而力量訓(xùn)練課程僅 20%。深入分析力量訓(xùn)練課程的用戶流失節(jié)點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)課程缺乏階段性規(guī)劃，用戶看不到訓(xùn)練效果反饋。于是優(yōu)化力量訓(xùn)練課程體系，加入階段性目標(biāo)設(shè)定與成果展示環(huán)節(jié)，使得該課程留存率逐漸提升，帶動(dòng)整體產(chǎn)品健康度上升。

（三）漏斗分析

漏斗分析對(duì)產(chǎn)品轉(zhuǎn)化流程優(yōu)化至關(guān)重要，它直觀呈現(xiàn)用戶從起點(diǎn)到終點(diǎn)各階段的轉(zhuǎn)化率及總體轉(zhuǎn)化率情況，精準(zhǔn)定位用戶流失環(huán)節(jié)。

在產(chǎn)品初期，漏斗分析聚焦于用戶獲取與激活流程。以一款新上線的在線教育 APP 為例，從廣告投放、應(yīng)用商店展示吸引用戶下載，到用戶首次打開 APP、完成注冊(cè)、進(jìn)入新手引導(dǎo)，再到參與第一節(jié)試聽課，這一系列步驟構(gòu)成初始轉(zhuǎn)化漏斗。若發(fā)現(xiàn)從下載到注冊(cè)環(huán)節(jié)流失嚴(yán)重，轉(zhuǎn)化率僅 30%，通過(guò)細(xì)分維度探究，對(duì)比不同渠道來(lái)源用戶的注冊(cè)行為，發(fā)現(xiàn)某社交媒體廣告渠道引入的用戶，因落地頁(yè)加載緩慢、注冊(cè)流程繁瑣（需填寫過(guò)多個(gè)人信息），導(dǎo)致大量流失。優(yōu)化落地頁(yè)性能，簡(jiǎn)化注冊(cè)表單，僅保留必要信息（如手機(jī)號(hào)、驗(yàn)證碼），后續(xù)該渠道的注冊(cè)轉(zhuǎn)化率提升至 50%，為產(chǎn)品積累更多初始用戶。

進(jìn)入產(chǎn)品成長(zhǎng)與成熟階段，漏斗分析更多圍繞核心業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化與商業(yè)化環(huán)節(jié)。如電商平臺(tái)，從用戶瀏覽商品列表、點(diǎn)擊進(jìn)入商品詳情頁(yè)、加入購(gòu)物車、提交訂單到最終支付成功，每個(gè)環(huán)節(jié)都有潛在流失風(fēng)險(xiǎn)。若發(fā)現(xiàn)購(gòu)物車到提交訂單環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率偏低，只有 40%，分析購(gòu)物車頁(yè)面數(shù)據(jù)，對(duì)比購(gòu)買與未購(gòu)買用戶行為，發(fā)現(xiàn)未購(gòu)買用戶在購(gòu)物車頁(yè)面停留時(shí)間長(zhǎng)，頻繁修改商品數(shù)量或移除商品，原因是優(yōu)惠計(jì)算不清晰、運(yùn)費(fèi)規(guī)則復(fù)雜。優(yōu)化購(gòu)物車頁(yè)面，實(shí)時(shí)展示優(yōu)惠金額、簡(jiǎn)化運(yùn)費(fèi)說(shuō)明，轉(zhuǎn)化率有望提升至 55%，直接促進(jìn)營(yíng)收增長(zhǎng)。

（四）聚類分析

聚類分析能夠提煉出 “用戶相似性”，將大小、顏色接近的 “珠子”（即用戶）進(jìn)行歸類，找出他們相似的行為和特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于用戶細(xì)分、市場(chǎng)細(xì)分等場(chǎng)景。

以一款健康追蹤應(yīng)用為例，其旨在通過(guò)分析用戶的運(yùn)動(dòng)和飲食習(xí)慣，提供個(gè)性化的健康建議。該應(yīng)用收集了用戶的運(yùn)動(dòng)頻率、飲食選擇、睡眠模式和健康指標(biāo)等數(shù)據(jù)，通過(guò) K – means 聚類分析，將用戶分為幾個(gè)不同的群體，例如 “健身狂熱者”、“夜貓子” 和 “健康飲食倡導(dǎo)者”。分析發(fā)現(xiàn)，“健身狂熱者” 群體在工作日的運(yùn)動(dòng)頻率高于周末，且偏好力量訓(xùn)練項(xiàng)目；“夜貓子” 群體夜間活動(dòng)頻繁，作息不規(guī)律，飲食多偏向高熱量、便捷食品；“健康飲食倡導(dǎo)者” 則對(duì)食材品質(zhì)、營(yíng)養(yǎng)搭配極為關(guān)注，運(yùn)動(dòng)追求溫和養(yǎng)生。

基于這些細(xì)分群體，應(yīng)用為 “健身狂熱者” 設(shè)計(jì)專屬的高強(qiáng)度訓(xùn)練計(jì)劃挑戰(zhàn)，推送專業(yè)健身器械與補(bǔ)劑推薦信息；針對(duì) “夜貓子”，提供改善睡眠質(zhì)量的建議，如睡前冥想課程、助眠食物推薦，調(diào)整運(yùn)動(dòng)時(shí)段至午后提升精力的輕運(yùn)動(dòng)方案；為 “健康飲食倡導(dǎo)者” 精選有機(jī)食材電商合作、定制營(yíng)養(yǎng)食譜打卡活動(dòng)。結(jié)果，用戶對(duì)應(yīng)用的滿意度提高，個(gè)性化服務(wù)的參與度增加了 30%，增強(qiáng)用戶粘性與活躍度。

（五）序列模式挖掘

序列模式挖掘如同利用算法追蹤用戶的行為路徑，能發(fā)現(xiàn)用戶行為的順序關(guān)系，例如用戶做 A 行為之前，先做了 B、C 行為，這對(duì)理解用戶行為邏輯、優(yōu)化產(chǎn)品流程意義重大，常用于用戶行為路徑分析、推薦系統(tǒng)等。

在電商平臺(tái)購(gòu)物車優(yōu)化場(chǎng)景中，平臺(tái)希望提高用戶的購(gòu)物車轉(zhuǎn)化率，即用戶將商品添加到購(gòu)物車后最終完成購(gòu)買的比例。通過(guò)分析用戶的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，收集用戶從瀏覽商品到最終購(gòu)買的完整行為序列。經(jīng)序列模式挖掘，發(fā)現(xiàn)一個(gè)常見的用戶行為序列：“瀏覽商品 -> 添加到購(gòu)物車 -> 瀏覽其他商品 -> 返回購(gòu)物車 -> 修改購(gòu)物車 -> 完成購(gòu)買”。深入分析各環(huán)節(jié)，看到用戶在添加商品到購(gòu)物車后，往往會(huì)繼續(xù)瀏覽其他商品，但在返回購(gòu)物車時(shí)，有相當(dāng)一部分用戶會(huì)移除某些商品或放棄購(gòu)買。

為優(yōu)化這一流程，電商平臺(tái)對(duì)購(gòu)物車頁(yè)面進(jìn)行針對(duì)性設(shè)計(jì)改進(jìn)。增加 “快速結(jié)賬” 按鈕，讓已確定購(gòu)買意愿的用戶一鍵直達(dá)支付，減少操作步驟；提供購(gòu)物車商品的組合優(yōu)惠，如滿減、贈(zèng)品，鼓勵(lì)用戶保留更多商品；在用戶添加商品后立即顯示推薦商品，利用關(guān)聯(lián)推薦算法，推送搭配商品或同系列熱門商品，激發(fā)用戶更多購(gòu)買欲望。優(yōu)化后，購(gòu)物車轉(zhuǎn)化率提升 10%，平臺(tái)銷售額顯著增長(zhǎng)。

（六）用戶路徑分析

用戶路徑分析旨在可視化用戶流向，一方面能對(duì)海量用戶的行為習(xí)慣形成宏觀了解，另一方面可精準(zhǔn)定位影響轉(zhuǎn)化的主要因素，為產(chǎn)品優(yōu)化與改進(jìn)指明方向。若缺乏用戶路徑分析，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)難以獲得用戶的及時(shí)反饋信息，不利于產(chǎn)品的優(yōu)化升級(jí)，進(jìn)而影響產(chǎn)品的價(jià)值。

常見的用戶路徑分析方法有轉(zhuǎn)化漏斗、智能路徑、用戶路徑。轉(zhuǎn)化漏斗是預(yù)先設(shè)定好的路徑，針對(duì)少數(shù)人為特定模塊與事件節(jié)點(diǎn)的路徑分析，適用于對(duì)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行分析、監(jiān)控，找到薄弱環(huán)節(jié)，通過(guò)用戶引導(dǎo)或產(chǎn)品迭代來(lái)優(yōu)化，進(jìn)而提升轉(zhuǎn)化效果；智能路徑則是設(shè)定目標(biāo)行為后發(fā)現(xiàn)更多漏斗，先確定想要觀察的目標(biāo)行為，通常是業(yè)務(wù)中需要引導(dǎo)用戶完成的某個(gè)功能或到達(dá)的某個(gè)頁(yè)面，將其設(shè)置為起始事件，分析發(fā)生該行為的后續(xù)路徑，或者設(shè)置為結(jié)束事件，分析該行為的前置路徑，可探索性地發(fā)現(xiàn)更多轉(zhuǎn)化路徑，聚焦某一條路徑時(shí)就如同一個(gè)轉(zhuǎn)化漏斗，可保存下來(lái)用于日常監(jiān)測(cè)；用戶路徑不需要預(yù)先設(shè)置漏斗或者圈定要分析的頁(yè)面事件或點(diǎn)擊事件，而是計(jì)算用戶使用網(wǎng)站或 APP 時(shí)的每個(gè)第一步，然后依次計(jì)算每一步的流向和轉(zhuǎn)化，通過(guò)數(shù)據(jù)真實(shí)再現(xiàn)用戶從打開 APP 到離開的整個(gè)過(guò)程，從而識(shí)別哪條路徑用戶訪問(wèn)最多、走到哪一步時(shí)用戶最容易流失，甚至呈現(xiàn)出產(chǎn)品經(jīng)理在設(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí)都未曾預(yù)料到的路徑，找到分析用戶行為最基礎(chǔ)、最原始的數(shù)據(jù)，也可通過(guò)路徑識(shí)別用戶行為特征，判斷用戶是用完即走的目標(biāo)導(dǎo)向型還是無(wú)目的瀏覽型。

以一款旅游預(yù)訂 APP 為例，通過(guò)用戶路徑分析發(fā)現(xiàn)，大量用戶從首頁(yè)進(jìn)入目的地搜索頁(yè)面，接著瀏覽多個(gè)酒店詳情頁(yè)后，又返回搜索頁(yè)修改搜索條件，最終部分用戶預(yù)訂成功，部分流失。對(duì)比成功預(yù)訂與流失用戶路徑，發(fā)現(xiàn)成功預(yù)訂用戶在瀏覽酒店詳情時(shí)，對(duì)酒店的用戶評(píng)價(jià)、周邊景點(diǎn)信息關(guān)注度高，且在搜索時(shí)多使用明確的關(guān)鍵詞（如 “海邊親子酒店”）；而流失用戶往往在反復(fù)搜索、瀏覽后，因找不到心儀酒店且頁(yè)面切換繁瑣，最終放棄。

基于此，產(chǎn)品優(yōu)化搜索功能，提供熱門搜索標(biāo)簽、智能聯(lián)想關(guān)鍵詞，方便用戶精準(zhǔn)定位；在酒店詳情頁(yè)突出用戶評(píng)價(jià)、周邊游玩推薦板塊，優(yōu)化頁(yè)面跳轉(zhuǎn)邏輯，實(shí)現(xiàn)酒店詳情與周邊景點(diǎn)信息聯(lián)動(dòng)展示。優(yōu)化后，整體預(yù)訂轉(zhuǎn)化率提升 15%，用戶搜索效率提高，體驗(yàn)更流暢，產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)策略也能根據(jù)用戶真實(shí)路徑反饋及時(shí)調(diào)整，精準(zhǔn)滿足需求。

三、如何采集用戶行為數(shù)據(jù)

采集用戶行為數(shù)據(jù)是進(jìn)行精準(zhǔn)分析的基石，方法多樣，各有優(yōu)劣，產(chǎn)品經(jīng)理需依據(jù)產(chǎn)品特性、業(yè)務(wù)目標(biāo)與資源狀況靈活抉擇。

平臺(tái)埋點(diǎn)是最常用的方式之一，又可細(xì)分為代碼埋點(diǎn)與可視化埋點(diǎn)。代碼埋點(diǎn)如同在產(chǎn)品的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn) “埋下種子”，開發(fā)人員依據(jù)需求，將特定代碼嵌入相應(yīng)位置，精準(zhǔn)捕捉用戶行為。以電商 APP 為例，在商品詳情頁(yè)的 “加入購(gòu)物車” 按鈕處埋點(diǎn)，能實(shí)時(shí)記錄用戶添加商品的行為，包括商品 ID、添加時(shí)間、用戶 ID 等詳細(xì)信息，后續(xù)據(jù)此分析不同商品的受歡迎程度、用戶添加購(gòu)物車后的轉(zhuǎn)化情況。不過(guò)，代碼埋點(diǎn)雖精準(zhǔn)，但對(duì)開發(fā)資源依賴度高，每次埋點(diǎn)需求變更都需修改代碼、重新發(fā)布版本，靈活性欠佳。

可視化埋點(diǎn)則為運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品人員開辟了一條便捷通道，無(wú)需復(fù)雜的代碼編寫。通過(guò)專門工具，在界面上直接對(duì)要監(jiān)測(cè)的元素進(jìn)行可視化操作設(shè)定，即可開啟埋點(diǎn)。某內(nèi)容社區(qū)平臺(tái)，運(yùn)營(yíng)人員想了解用戶對(duì)不同文章分類的點(diǎn)擊偏好，借助可視化埋點(diǎn)工具，輕松勾選文章列表頁(yè)的各個(gè)分類標(biāo)簽，快速收集點(diǎn)擊數(shù)據(jù)，為內(nèi)容推薦優(yōu)化提供依據(jù)。可視化埋點(diǎn)的優(yōu)勢(shì)在于操作簡(jiǎn)便、即時(shí)生效，能快速響應(yīng)臨時(shí)性分析需求，但缺點(diǎn)是可采集的數(shù)據(jù)深度相對(duì)有限，一些復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯下的行為數(shù)據(jù)難以精準(zhǔn)捕獲。

第三方工具接入也是主流選擇，市面上諸如百度統(tǒng)計(jì)、友盟、神策等工具，功能強(qiáng)大且成熟。以一款初創(chuàng)的在線教育 APP 為例，創(chuàng)業(yè)初期研發(fā)資源緊張，接入友盟統(tǒng)計(jì)后，短時(shí)間內(nèi)便能獲取用戶的基本行為數(shù)據(jù)，如日活、留存、不同頁(yè)面的訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)等，還可利用其提供的行業(yè)對(duì)比數(shù)據(jù)，了解自身產(chǎn)品在同類競(jìng)品中的位置，找準(zhǔn)優(yōu)化方向。這些第三方工具通常具備豐富的模板與預(yù)設(shè)指標(biāo)，能大幅降低前期數(shù)據(jù)采集與分析的門檻，但部分工具在個(gè)性化定制、數(shù)據(jù)安全性等方面可能存在局限，對(duì)于有深度定制化需求的產(chǎn)品，后期可能需要二次開發(fā)或更換工具。

無(wú)論采用何種采集方式，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與全面性始終是重中之重。一方面，建立健全的數(shù)據(jù)追蹤系統(tǒng)，從源頭保障數(shù)據(jù)質(zhì)量。產(chǎn)品開發(fā)階段，嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)劃埋點(diǎn)布局，明確各埋點(diǎn)的觸發(fā)條件與收集信息范疇，避免漏埋、錯(cuò)埋；運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，定期審查數(shù)據(jù)上報(bào)情況，及時(shí)察覺(jué)并修復(fù)數(shù)據(jù)缺失或異常問(wèn)題。例如，某社交 APP 曾出現(xiàn)部分用戶的互動(dòng)行為數(shù)據(jù)丟失，經(jīng)排查是由于網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)時(shí)埋點(diǎn)上報(bào)機(jī)制不穩(wěn)定，修復(fù)后數(shù)據(jù)完整性得以恢復(fù)。

另一方面，數(shù)據(jù)校驗(yàn)與清洗不可或缺。原始數(shù)據(jù)常夾雜重復(fù)、錯(cuò)誤或無(wú)效信息，如同 “雜質(zhì)” 影響分析精度?？稍O(shè)定數(shù)據(jù)格式規(guī)范，運(yùn)用自動(dòng)化腳本或工具，識(shí)別并剔除格式不符的數(shù)據(jù)；依據(jù)業(yè)務(wù)邏輯，排查異常值，如電商訂單金額為負(fù)數(shù)、用戶年齡超出合理范圍等；還可通過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)比對(duì)，發(fā)現(xiàn)并修正矛盾數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)真實(shí)可靠，為后續(xù)深入分析筑牢根基。

四、關(guān)鍵的用戶行為評(píng)估指標(biāo)

（一）黏性指標(biāo)

黏性指標(biāo)聚焦用戶在一段時(shí)間內(nèi)持續(xù)訪問(wèn)的情況，反映產(chǎn)品對(duì)用戶的黏著力。如打開次數(shù)，它是用戶行為的起始動(dòng)作，是后續(xù)一切互動(dòng)的前提，只有用戶頻繁打開產(chǎn)品，才可能有更多深入行為。一款資訊類 APP，若用戶每日主動(dòng)打開多次，意味著產(chǎn)品成為其獲取信息的重要渠道，像今日頭條，憑借個(gè)性化推薦算法，精準(zhǔn)推送用戶感興趣的新聞，吸引用戶每日多次開啟，探索新鮮資訊。

訪問(wèn)次數(shù)，在單位時(shí)間內(nèi)的統(tǒng)計(jì)，能展現(xiàn)用戶短期內(nèi)對(duì)產(chǎn)品的依賴程度。以社交 APP 微信為例，用戶一天內(nèi)可能多次進(jìn)出微信，與不同好友聊天、瀏覽朋友圈動(dòng)態(tài)、使用小程序等，高頻訪問(wèn)鑄就其超高黏性。間隔時(shí)間則反映用戶再次訪問(wèn)的周期，若一款電商 APP，用戶購(gòu)買某類商品后，隔很長(zhǎng)時(shí)間才再次光顧，可能提示該產(chǎn)品在商品更新、復(fù)購(gòu)引導(dǎo)上存在短板；而對(duì)于外賣 APP，用戶可能每天或隔天就下單，較短間隔凸顯產(chǎn)品即時(shí)滿足需求的能力。通過(guò)對(duì)這些黏性指標(biāo)綜合分析，產(chǎn)品經(jīng)理能洞察產(chǎn)品與用戶的連接緊密程度，為提升黏性找準(zhǔn)著力點(diǎn)。

（二）活躍指標(biāo)

活躍指標(biāo)考察用戶訪問(wèn)的參與度，是衡量產(chǎn)品生命力的關(guān)鍵維度。日活（DAU）、月活（MAU）是最常見的總體活躍度指標(biāo)，直觀呈現(xiàn)產(chǎn)品每日、每月的活躍用戶規(guī)模。如抖音，憑借海量趣味短視頻與沉浸式體驗(yàn)，吸引海量用戶每日沉浸其中刷視頻、創(chuàng)作分享，DAU 達(dá)數(shù)億級(jí)別，月活更是驚人，持續(xù)領(lǐng)跑短視頻賽道；而對(duì)于一些小眾垂類 APP，如專注于攝影后期教程分享的社區(qū)，雖 DAU、MAU 絕對(duì)值不高，但在攝影愛(ài)好者群體中保持穩(wěn)定活躍度，通過(guò)精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)，逐步拓展用戶邊界。

新增活躍用戶反映產(chǎn)品拉新效果與新用戶融入速度，若一款在線辦公軟件新用戶注冊(cè)后，能迅速上手使用核心功能，如新手在石墨文檔快速創(chuàng)建、編輯文檔，參與協(xié)作，高頻出現(xiàn)在活躍用戶數(shù)據(jù)中，說(shuō)明產(chǎn)品新手引導(dǎo)出色，功能契合新用戶需求；回訪活躍用戶體現(xiàn)老用戶忠誠(chéng)度與產(chǎn)品持久吸引力，如豆瓣電影，老影迷多年來(lái)持續(xù)在平臺(tái)標(biāo)記觀影、撰寫影評(píng)，定期回訪探索新片討論，見證產(chǎn)品在興趣社區(qū)營(yíng)造上的深厚底蘊(yùn)，是其活躍生態(tài)的中堅(jiān)力量。多維度剖析活躍指標(biāo)，助力產(chǎn)品精準(zhǔn)定位不同階段用戶活躍度根源，驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)策略有的放矢。

（三）產(chǎn)出指標(biāo)

產(chǎn)出指標(biāo)用以衡量用戶為產(chǎn)品創(chuàng)造的直接價(jià)值，與產(chǎn)品商業(yè)變現(xiàn)緊密掛鉤。對(duì)于電商平臺(tái)，訂單數(shù)是核心產(chǎn)出指標(biāo)之一，淘寶 “雙 11” 期間，海量用戶瘋狂下單，訂單數(shù)呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，直接帶動(dòng)平臺(tái)營(yíng)收飆升；客單價(jià)反映用戶單次購(gòu)買的平均金額，京東通過(guò)高品質(zhì)商品布局、組合促銷策略，鼓勵(lì)用戶選購(gòu)高附加值商品、湊單享受優(yōu)惠，提升客單價(jià)，進(jìn)而提高整體銷售額。

在內(nèi)容平臺(tái)，廣告展示量關(guān)乎盈利根基，今日頭條憑借龐大流量與精準(zhǔn)算法，為廣告主精準(zhǔn)觸達(dá)目標(biāo)用戶，廣告展示量居高不下；付費(fèi)訂閱數(shù)體現(xiàn)知識(shí)、娛樂(lè)等內(nèi)容的消費(fèi)潛力，得到 APP 依靠?jī)?yōu)質(zhì)課程、獨(dú)家內(nèi)容吸引大量用戶付費(fèi)訂閱，解鎖深度知識(shí)，開啟內(nèi)容付費(fèi)盈利新篇；打賞金額則是用戶對(duì)創(chuàng)作者喜愛(ài)程度的貨幣化表達(dá)，在嗶哩嗶哩等平臺(tái)，優(yōu)質(zhì) UP 主憑借精彩視頻收獲粉絲慷慨打賞，激勵(lì)創(chuàng)作熱情，形成用戶創(chuàng)作收益良性循環(huán)，深挖內(nèi)容商業(yè)價(jià)值。深入洞察產(chǎn)出指標(biāo)，產(chǎn)品經(jīng)理能精準(zhǔn)優(yōu)化商業(yè)鏈路，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品持續(xù)盈利與升級(jí)。

五、綜合案例：實(shí)戰(zhàn)中的用戶行為分析與評(píng)估

以某在線教育產(chǎn)品為例，深入探究如何綜合運(yùn)用前述方法與指標(biāo)推動(dòng)產(chǎn)品迭代。該產(chǎn)品提供多學(xué)科課程，目標(biāo)受眾涵蓋中小學(xué)生與職場(chǎng)考證人群。

起初，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)通過(guò)漏斗分析發(fā)現(xiàn)，從課程試聽至付費(fèi)轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率偏低，僅 20%。運(yùn)用行為事件分析深挖，對(duì)比不同課程試聽用戶行為，發(fā)現(xiàn)職場(chǎng)類課程試聽者在課后，頻繁瀏覽課程大綱、師資介紹頁(yè)面，卻少有人點(diǎn)擊購(gòu)買；而中小學(xué)課程家長(zhǎng)試聽后，常咨詢客服課程難度、孩子學(xué)習(xí)計(jì)劃安排。顯然，兩類用戶決策阻礙各異。

進(jìn)一步，基于聚類分析細(xì)分用戶。將職場(chǎng)考證用戶按職業(yè)、考證目標(biāo)、學(xué)習(xí)時(shí)間規(guī)律分組，如 “忙碌上班族備考會(huì)計(jì)證” 群體，工作日學(xué)習(xí)時(shí)間少、傾向碎片化學(xué)習(xí)；“待業(yè)全力沖刺職業(yè)資格證” 群體，學(xué)習(xí)時(shí)間充裕、追求高強(qiáng)度集中學(xué)習(xí)。對(duì)中小學(xué)生群體，依年級(jí)、學(xué)科薄弱項(xiàng)、家長(zhǎng)參與度聚類，像 “小升初銜接需求”“初中數(shù)學(xué)偏科提升” 等群體浮現(xiàn)。

針對(duì)各群體特性，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)精準(zhǔn)發(fā)力。對(duì)忙碌上班族，優(yōu)化課程移動(dòng)端體驗(yàn)，拆分知識(shí)點(diǎn)成短視頻，適配通勤、午休學(xué)習(xí)場(chǎng)景，推出 “每日一練” 小程序強(qiáng)化復(fù)習(xí)；為待業(yè)沖刺者，設(shè)計(jì)密集學(xué)習(xí)計(jì)劃，搭配線上實(shí)時(shí)答疑、學(xué)習(xí)監(jiān)督打卡挑戰(zhàn)。對(duì)于小升初學(xué)生，聯(lián)合名校教師打造系統(tǒng)銜接課程，提供入學(xué)測(cè)試與個(gè)性化學(xué)習(xí)規(guī)劃；初中數(shù)學(xué)偏科生則獲得專屬錯(cuò)題本、一對(duì)一輔導(dǎo)咨詢服務(wù)。

同時(shí)，密切關(guān)注黏性、活躍、產(chǎn)出指標(biāo)。上線新課后，發(fā)現(xiàn) “忙碌上班族” 群體周活躍率提升 30%，學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)平均延長(zhǎng) 15 分鐘，課程購(gòu)買轉(zhuǎn)化率升至 30%；小升初課程家長(zhǎng)好評(píng)率達(dá) 90%，轉(zhuǎn)介紹率增長(zhǎng) 20%，帶動(dòng)新用戶注冊(cè)顯著上升。

持續(xù)追蹤用戶路徑，發(fā)現(xiàn)職場(chǎng)用戶從社區(qū)交流板塊跳轉(zhuǎn)至課程購(gòu)買比例漸高，遂強(qiáng)化社區(qū)學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)分享、名師答疑功能，進(jìn)一步縮短轉(zhuǎn)化路徑。

借由全方位用戶行為分析與敏捷策略調(diào)整，該在線教育產(chǎn)品精準(zhǔn)滿足多元需求，實(shí)現(xiàn)用戶價(jià)值與商業(yè)收益雙豐收，為同類產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)優(yōu)化提供范例。

六、總結(jié)與展望

用戶行為分析及評(píng)估是產(chǎn)品經(jīng)理手中的 “魔法棒”，助力產(chǎn)品在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中脫穎而出。通過(guò)行為事件、留存、漏斗、聚類、序列模式挖掘、用戶路徑等分析方法，精準(zhǔn)洞察用戶需求；借助黏性、活躍、產(chǎn)出等關(guān)鍵指標(biāo)，量化評(píng)估產(chǎn)品表現(xiàn)。數(shù)據(jù)采集如同 “基石”，為分析提供 “原材料”，確保分析精準(zhǔn)有效。

然而，用戶行為分析領(lǐng)域不斷演進(jìn)，新技術(shù)、新挑戰(zhàn)接踵而至。產(chǎn)品經(jīng)理需保持學(xué)習(xí)熱情，緊跟時(shí)代步伐，將分析洞察深度融入產(chǎn)品迭代全程，持續(xù)優(yōu)化提升。未來(lái)，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)一步成熟，用戶行為分析有望實(shí)現(xiàn)更自動(dòng)化、智能化，為產(chǎn)品創(chuàng)新、用戶體驗(yàn)優(yōu)化注入磅礴動(dòng)力。以分析為驅(qū)動(dòng)，產(chǎn)品必將乘風(fēng)破浪，駛向成功彼岸。