用戶行為分析,這是我見過最實用的指南!
用戶行為分析是數(shù)據(jù)分析中的重要環(huán)節(jié),但許多人在面對海量數(shù)據(jù)時常常感到無從下手。本文將為你提供一份實用的用戶行為分析指南,從用戶行為的定義、數(shù)據(jù)收集方式,到不同業(yè)務(wù)場景下的分析策略,幫助你系統(tǒng)地理解和應(yīng)用用戶行為數(shù)據(jù)。
“我們有很多用戶數(shù)據(jù),可到底該怎么分析呢?”很多人有類似疑問。如果只簡單統(tǒng)計有多少活躍用戶,多少付費用戶,又看出不這些數(shù)字有什么價值。
今天系統(tǒng)的給大家介紹一下。
文章較長,同學(xué)們記得先點個贊,后邊慢慢看哦。
一、用戶行為是什么
一個用戶ID,在企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)產(chǎn)生的,可記錄的動作,都可以稱為:用戶行為。
完整的用戶行為,包括6要素:
- 時間:何時發(fā)生
- 地點:在XX渠道/平臺/系統(tǒng)發(fā)生
- 人物:誰發(fā)生的
- 起因:第一個動作
- 經(jīng)過:所有動作組成的鏈路
- 結(jié)果:行為帶來的結(jié)果?這些要素,在不同平臺上表現(xiàn)方式不同(如下圖):
在不同系統(tǒng)平臺,收集用戶行為的方式也不同。
常見的有三類:
- 后臺記錄:用戶注冊表單、服務(wù)請求表單、交易訂單等
- 埋點記錄:用戶在APP、小程序、H5瀏覽記錄
- 業(yè)務(wù)人員反饋:通過銷售、客服、售后工作人員反饋的信息?
這就是為啥用戶行為的指標很多,不容易看出結(jié)論。
用戶的行為可以有千百萬種,只有先了解:業(yè)務(wù)為什么需要用戶行為數(shù)據(jù),才能知道,哪些是真有用
二、不同業(yè)務(wù)的需求
業(yè)務(wù)方關(guān)注用戶行為,有四種情況:
情況一:一無所知,看看再說。
常見的,比如:
- 新官上任,不清楚情況
- 新業(yè)務(wù)線,沒做過復(fù)盤
- 新年伊始,要做各種新計劃?
這種情況下,數(shù)據(jù)宜粗不宜細,宜全不宜精。先給一個整體概貌,讓領(lǐng)導(dǎo)/業(yè)務(wù)同事找找感覺,之后有具體議題了,再深入分析(如下圖)。不然一上來雞毛蒜皮一堆東西,很有可能把人看暈,感慨“這一大堆到底說了啥?”
情況二:心有所指,關(guān)注結(jié)果。
這種情況,一般是:觀察業(yè)務(wù)流程、產(chǎn)品功能點、內(nèi)容發(fā)布的效果。業(yè)務(wù)方目標很明確:看看這東西做得咋樣。
常見的,比如:
- 內(nèi)容板塊:用戶點擊、參與討論、轉(zhuǎn)發(fā)動作
- 功能點:用戶使用數(shù)量、使用頻次、使用時長
- 商品:用戶瀏覽、購買、重復(fù)購買、一次性大額購買?
此時就不能鋪開了說,而是聚焦業(yè)務(wù)關(guān)注的功能點(如下圖)
注意!用戶行為多不等于業(yè)績好。比如電商業(yè)務(wù),運營興致勃勃地上個一澆水種樹領(lǐng)優(yōu)惠的活動,企圖拉一拉活躍人數(shù),結(jié)果發(fā)現(xiàn)用戶都玩游戲去了,都在等優(yōu)惠,反而下單的人在減少!?
此時,可以用矩陣法、前后對比法、行為關(guān)系分析等方法,具體看這個行為對業(yè)績的影響(如下圖)。
情況三:業(yè)績壓力,焦頭爛額。
這種情況,一般是:評價核心流程的表現(xiàn)好壞。比如新用戶注冊,大型活動參與,交易流程,關(guān)鍵問題投訴等等。
這時候分析目標非常具體:
- 注冊轉(zhuǎn)化率要搞高!
- 活動參與率要搞多!
- 成交比例要做高!
- 關(guān)鍵投訴堅決撲滅!?
這種目標清晰的用戶行為分析,可以說是最簡單輕松了。核心思路就是以下四個模塊
注意!很多同學(xué)看數(shù)據(jù),喜歡直接看最細的細節(jié),試圖從每一個用戶動作中發(fā)現(xiàn)問題。這樣很容易被茫茫多數(shù)據(jù)淹沒。
對核心流程評估,應(yīng)先關(guān)注整體效果(比如整體流量+整體轉(zhuǎn)化率)有了判斷,再看細節(jié)?
還有一點,就是要結(jié)合補救措施,看用戶數(shù)據(jù)。
用戶行為是各種因素影響結(jié)果,在企業(yè)實際中,不可能像實驗室一樣每個項目都做控制變量研究,即使提前做過ABtest,真正上線時也會因為天時地利有各種差異。
面對復(fù)雜問題,不一定要糾結(jié):這個到底是用戶不喜歡文案還是不喜歡產(chǎn)品,而是:我們還能做什么挽回。
補救措施分析,比孤零零喊“這個流程不行啦!”要有價值得多。
短期內(nèi),可能業(yè)務(wù)補救措施就2,3種,分析哪一種有可能見效,能直接促成業(yè)務(wù)行動,讓數(shù)據(jù)分析見效
情況四:情況不明,疑神疑鬼。
這種情況,一般是某個業(yè)務(wù)做得不行,業(yè)務(wù)方又沒有明確假設(shè)的時候。就想著:“能不能深入挖掘下用戶行為?找找原因?”至于挖啥、挖出來啥原因,可能他們自己都不知道……
這是最難搞的情況。因為分析目標完全不清楚。
這里有兩個基本思路:
思路一:業(yè)務(wù)方先圈出來自己的目標客戶,然后看目標客戶在干啥
思路二:先找出一個行為的重度客戶,然后問業(yè)務(wù)方:這是你們想要的不總之,從極端情況里,更容易找到解決問題的靈感。?
比如積分兌換,業(yè)務(wù)方只是覺得這個業(yè)務(wù)不行,哪里不行又說不上來。
此時可以如下圖,分兩個思路看數(shù)據(jù)(如下圖):
如果發(fā)現(xiàn)高價值用戶明顯偏好某些禮品兌換,則可以對應(yīng)設(shè)計吸引高價值用戶禮品方案。
如果發(fā)現(xiàn)重度用戶明顯存在薅羊毛嫌疑,則可以對應(yīng)修改獎勵規(guī)則。
總之,只要用戶群體行為差異足夠大,就能產(chǎn)生策略。
四、小結(jié)
從上邊四大情況可以看出來,即使是同樣的數(shù)據(jù),面對不同情況,可以有不同展現(xiàn)方法。
這就要求同學(xué)們在工作中,認真理解業(yè)務(wù)需求。
很多同學(xué)會說:直接問業(yè)務(wù)不就好了。
問題是,四個情況里,除了情況三是很明確的有KPI壓力以外,其他三個情況都很含糊,最后口頭表達的需求就是:“做個用戶行為分析看看”。?這就要求做數(shù)據(jù)的同學(xué)們,自己有一定的判斷能力。
以上四種情況是層層遞進的,其邏輯關(guān)系如下圖,同學(xué)們可以剝洋蔥般的引導(dǎo)業(yè)務(wù),找到真正關(guān)心的問題,從而做出有價值的分析。
本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理作者【接地氣的陳老師】,微信公眾號:【接地氣的陳老師】,原創(chuàng)/授權(quán) 發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。
題圖來自Unsplash,基于 CC0 協(xié)議。
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