用戶行為分析是什么?怎么做?

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用戶行為是用戶在產(chǎn)品上產(chǎn)生的行為,實(shí)際表現(xiàn)為相關(guān)的用戶數(shù)據(jù)。產(chǎn)品經(jīng)理運(yùn)用不同分析方法對(duì)不同數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,進(jìn)而為產(chǎn)品迭代和發(fā)展提供方向。

一、用戶行為是什么?

1. 用戶行為

用戶行為是用戶在產(chǎn)品上產(chǎn)生的行為。我們以小明的case具象化用戶行為表現(xiàn):

  • 小明 21:00 打開(kāi)快手app;
  • 瀏覽,發(fā)現(xiàn)angelbaby,點(diǎn)擊查看,
  • 查看時(shí)發(fā)現(xiàn)有向下的箭頭,點(diǎn)擊后查看改圖集的其他圖片;
  • 感覺(jué)非常喜歡,小明點(diǎn)了贊,并分享到了朋友圈;
  • 小明想看看更多angelbaby的照片,左滑進(jìn)入作者的個(gè)人主頁(yè);瀏覽并點(diǎn)擊查看;
  • 發(fā)現(xiàn)這個(gè)作者有很多明星的照片,并且有好幾位都是自己喜歡的,所以 關(guān)注了作者。
  • 不知不覺(jué)中22:00點(diǎn)到了,鬧鐘提醒小明得睡覺(jué)了,戀戀不舍的退出了快手app
  • 第二天9:00,小明正在擁擠的地鐵上打著瞌睡:昨天關(guān)注的作者發(fā)了新的視頻,小明接收到了通知信息,點(diǎn)擊信息打開(kāi)了快手app直接查看了最新視頻,這也是一條anelbaby的視頻,看完元?dú)鉂M滿,倦意全無(wú)。此時(shí),地鐵到站,小明立即鎖屏,擠下地鐵。

小明第二天為什么會(huì)收到通知呢?

因?yàn)樾∶麝P(guān)注作者的信息被記錄了下來(lái),當(dāng)該作者有發(fā)布信息時(shí),則會(huì)通知所有關(guān)注他的人,而小明也是其中之一。

小明關(guān)注作者的信息記錄,則是行為數(shù)據(jù)。小明的行為數(shù)據(jù)會(huì)有 啟動(dòng)app、瀏覽、查看圖集、播放視頻、點(diǎn)贊、關(guān)注作者……

2. 用戶行為數(shù)據(jù)

用戶行為數(shù)據(jù)是從一次次的行為中而來(lái)的,行為數(shù)據(jù)是通過(guò)埋點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)控(相見(jiàn)埋點(diǎn)介紹)、后續(xù)一篇文章將介紹如何(設(shè)計(jì)埋點(diǎn))。通常是數(shù)據(jù)同學(xué)完成埋點(diǎn)設(shè)計(jì),由開(kāi)發(fā)完成監(jiān)控程序 或 調(diào)用SDK。針對(duì)小明的行為(假設(shè)以下均已埋點(diǎn)):

  • 快手啟動(dòng)21:00
  • 21:00-21:02 雙列瀑布流下拉,預(yù)記載圖片&視頻xxx個(gè),消費(fèi)xxx個(gè),第xxx個(gè)被小明點(diǎn)擊;
  • 21:03 點(diǎn)擊圖片進(jìn)入詳情頁(yè):
  • 21:06 點(diǎn)贊,xxx時(shí)間點(diǎn)擊向下箭頭,瀏覽xxx張圖片;
  • 21:07 分享到朋友圈;
  • 21:08 進(jìn)入作者的個(gè)人詳情頁(yè);
  • 21:08-21:50 在作者的個(gè)人詳情頁(yè) 瀏覽了多少個(gè)作品;
  • 21:32 關(guān)注了作者。
  • 22:00 時(shí)間退出快手。
  • 第二天9:00? 向小明按xxx策略發(fā)送了push通知;
  • 9:02 小明點(diǎn)擊了push通知并在xxx時(shí)間 成功掉起 快手app;
  • 9:03 小明播放了視頻、播放了xxx時(shí)長(zhǎng);
  • 9:10 快手退出到后臺(tái)程序;
  • 9:40? 快手被系統(tǒng)關(guān)閉。

3. 用戶行為分析

是指對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、研究。?用戶行為分析的作用:

(1)通過(guò)用戶行為分析,可以還原用戶使用的真實(shí)過(guò)程。

  • 一個(gè)xxx的人
  • 在什么樣的環(huán)境中
  • (由于什么樣的行為)在時(shí)間點(diǎn)
  • 做了xxx事情
  • 怎樣做的
  • 結(jié)果如何

(2)“了解用戶,還原用戶”是“以用戶中心”的第一步。只有詳細(xì)、清楚的了解用戶的行為習(xí)慣、真實(shí)的使用路徑、進(jìn)而找出 產(chǎn)品使用、渠道推廣等過(guò)程中存在的問(wèn)題,提高用戶/頁(yè)面/業(yè)務(wù)過(guò)程中的轉(zhuǎn)化率。

(3)用戶行為分析(case需要補(bǔ)充)可以用于

  • A. 拉新:渠道分析、SEM分析、用戶質(zhì)量分析、
  • B. 轉(zhuǎn)化:新增用戶注冊(cè)轉(zhuǎn)化過(guò)程、產(chǎn)品使用過(guò)程轉(zhuǎn)化(搜索、推薦等)、push推送調(diào)起過(guò)程、站外拉起過(guò)程
  • C.促活:用戶停留時(shí)長(zhǎng)、用戶行為分布、
  • D.留存:用戶留存分析
  • E.商業(yè)化:根據(jù)用戶歷史行為展示廣告

二、如何進(jìn)行用戶行為分析?

1. 行為事件分析

行為事件分析方法主要用于 深度研究某行為事件,以及對(duì)產(chǎn)品的影響以及影響程度。針對(duì)某一具體行為,全面的描述、對(duì)比,針對(duì)其異常表象 深度下鉆分析各維度、確認(rèn)導(dǎo)致該行為數(shù)據(jù)表現(xiàn)的原因。如快手的播放量徒增:

  1. 同期對(duì)比分析:確認(rèn)歷史上是否有發(fā)生過(guò),對(duì)比 去年/上個(gè)季度/上月/上周/昨日的 數(shù)據(jù)的相對(duì)表現(xiàn)。
  2. 多事件對(duì)比分析:對(duì)比瀏覽量、點(diǎn)贊、評(píng)論、分享事件的數(shù)據(jù)是否存在徒增。通過(guò)對(duì)比多個(gè)事件,確認(rèn)徒增現(xiàn)象發(fā)生的范圍。
  3. 維度下鉆分析:
    • 在快手哪個(gè)頁(yè)面的播放量增加呢?是發(fā)現(xiàn)、關(guān)注、還是同城?-> 對(duì)應(yīng)頁(yè)面做了哪些調(diào)整?是否增加了引流;
    • 哪一部分用戶群的播放量增加了?交叉分析 用戶自然屬性(平臺(tái)、性別、年齡、地域、教育學(xué)歷、機(jī)型、消費(fèi)能力)、行為屬性(新增、回流、?;钴S用戶;直播用戶、短視頻用戶….)、視頻屬性(視頻類(lèi)型、作者類(lèi)型….)

2. 留存分析

留存是衡量用戶是否再次使用產(chǎn)品的指標(biāo),也是每一個(gè)app賴(lài)以生存的指標(biāo),能夠反映任何一款產(chǎn)品健康度,是產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、推薦效果的整體表現(xiàn)。如果一個(gè)app從來(lái)沒(méi)有留存用戶,那DAU將永遠(yuǎn)是新增用戶,那么產(chǎn)品將無(wú)法運(yùn)行下去,更別說(shuō)新用戶成本付諸東流。

貼合業(yè)務(wù)屬性、精細(xì)化留存過(guò)程 將對(duì)留存數(shù)據(jù)更有價(jià)值和指導(dǎo)意義。通過(guò)留存分析,能夠剖析用戶留在產(chǎn)品的原因,從而優(yōu)化產(chǎn)品核心功能提升留存。

留存的類(lèi)型:

  • 用戶留存:用戶使用app后,經(jīng)過(guò)一段時(shí)間仍舊使用。
  • 功能留存:用戶使用xxx功能后,經(jīng)過(guò)一段時(shí)間仍舊使用該功能,且其他功能均有所變化。此時(shí),該功能對(duì)用戶留存有正向作用。

先前有寫(xiě)過(guò)?留存分析 的文章,這里就不贅述了。

3. 漏斗分析

漏斗分析實(shí)質(zhì)是轉(zhuǎn)化分析,是通過(guò)衡量每一個(gè)轉(zhuǎn)化步驟的轉(zhuǎn)化率,通過(guò)轉(zhuǎn)化率的異常數(shù)據(jù)找出有問(wèn)題的環(huán)節(jié)并解決,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)優(yōu)化整個(gè)流程的完成率。

1)在產(chǎn)品初期(處于與市場(chǎng)適配的階段):

  • 通過(guò)漏斗分析找到用戶觸達(dá)的瓶頸,幫助用戶觸達(dá)產(chǎn)品核心價(jià)值,真實(shí)反映MVP與市場(chǎng)匹配程度;

2)在產(chǎn)品中期(處于用戶平穩(wěn)增加的階段):

  • 通過(guò)漏斗分析優(yōu)化渠道,找到目標(biāo)群體用戶;
  • 通過(guò)漏斗分析優(yōu)化用戶在各模塊的體驗(yàn)(基礎(chǔ)的登錄模塊、產(chǎn)品核心價(jià)值模塊: 如抖音的播放模塊、淘寶的購(gòu)買(mǎi)模塊等);

3)在產(chǎn)品后期(處于用戶價(jià)值產(chǎn)出的階段):

  • 通過(guò)漏斗分析可以改善用戶生命周期(優(yōu)化用戶體驗(yàn)提高用戶生命周期,間接拉長(zhǎng)用戶群體的價(jià)值產(chǎn)出的時(shí)間長(zhǎng)度,減少高價(jià)值用戶群體的流失);
  • 可以通過(guò)漏斗分析優(yōu)化商業(yè)化模塊,像商品的購(gòu)買(mǎi)過(guò)程(購(gòu)物車(chē)-提交訂單的轉(zhuǎn)化漏斗)、廣告的曝光點(diǎn)擊等,提高生命周期中單位時(shí)間產(chǎn)生的價(jià)值。

4. 路徑分析

路徑分析可以將紛雜的app日志按照用戶的使用過(guò)程,呈現(xiàn)出“明確的”用戶現(xiàn)存路徑。發(fā)現(xiàn)路徑問(wèn)題,進(jìn)而優(yōu)化,使用戶盡可能短路徑體驗(yàn)到產(chǎn)品核心價(jià)值。

  • 通過(guò)路徑分析,可以了解到像小明這樣9點(diǎn)左右播放視頻的用戶:
  • 他們是通過(guò)push點(diǎn)擊而來(lái),這部分用戶占比是多少;
  • 他們匆匆結(jié)束播放,再也沒(méi)有下一步行為,這部分用戶占比又有多少。

針對(duì)他們利用碎片化時(shí)間播放視屏的場(chǎng)景,尤其是突然退出的場(chǎng)景,是否在下一次打開(kāi)app時(shí),仍舊打開(kāi)終端的視頻。是否有其他策略可以針對(duì)該場(chǎng)景來(lái)優(yōu)化?

此外,路徑分析不僅僅可以用于行為路徑分析,也可以用于用戶群體轉(zhuǎn)化分析。例如:新用戶中分別轉(zhuǎn)化為 忠實(shí)用戶、?;钴S用戶、潛在流失用戶、流失用戶的分析。

5. 用戶分群分析

通過(guò)了解用戶畫(huà)像,可以幫助運(yùn)營(yíng)理解用戶。根據(jù)用戶畫(huà)像(基本屬性、用戶偏好、生活習(xí)慣、用戶行為等)的標(biāo)簽信息將用戶分群。

通過(guò)用戶分群行為表現(xiàn)對(duì)比,可以進(jìn)一步了解不同群體對(duì)產(chǎn)品的反饋,有針對(duì)性的優(yōu)化產(chǎn)品。

  • 發(fā)現(xiàn)中、西南地區(qū)的低端機(jī)型使用app時(shí),奔潰率特別高,開(kāi)發(fā)可以針對(duì)該點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化、降低奔潰率;
  • 可以針對(duì)不同的用戶群體的行為表現(xiàn) 做 定向投放、push等,從而實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。

業(yè)內(nèi)的商業(yè)化行為分析產(chǎn)品,基本上將用戶畫(huà)像的生成、標(biāo)簽的過(guò)程均合并在用戶分群的群體定義中,降低了操作流程。

三、用戶行為分析的完整鏈路

以小明為case的用戶行為每天數(shù)以萬(wàn)/億計(jì)的產(chǎn)生,如何對(duì)“這類(lèi)人群”進(jìn)行“行為分析”?需要行為分析將明細(xì)級(jí)別的日志聚合后再以較為可讀的形式展示出來(lái)。


為了保障行為數(shù)據(jù)分析有效,需要可靠的埋點(diǎn)、及時(shí)的數(shù)據(jù)上報(bào)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)模型、清晰的可視化展示。一套完整的用戶行為分析系統(tǒng),需要覆蓋 數(shù)據(jù)埋點(diǎn)設(shè)計(jì)、埋點(diǎn)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)上報(bào)、數(shù)據(jù)模型開(kāi)發(fā)、行為數(shù)據(jù)分析的 所有過(guò)程;過(guò)程中也需要多方協(xié)作完成。如何通過(guò)系統(tǒng)、流程等 保障多方協(xié)作中高效、便利的完成、產(chǎn)出具有業(yè)務(wù)價(jià)值的數(shù)據(jù)分析結(jié)論呢?后續(xù)將介紹 用戶行為分析平臺(tái)的搭建。

 

本文由 @cecil 原創(chuàng)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(lái)自Unsplash,基于CC0協(xié)議

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  1. 請(qǐng)問(wèn)大佬,你文章里的圖是怎么做出來(lái)的,很清晰好看

    來(lái)自浙江 回復(fù)
  2. 學(xué)到了,感謝大佬

    回復(fù)
  3. 學(xué)習(xí)了,學(xué)習(xí)。

    回復(fù)
  4. 贊贊,學(xué)習(xí)到了

    來(lái)自北京 回復(fù)
  5. 贊贊贊

    來(lái)自上海 回復(fù)
  6. 打卡 辛苦

    來(lái)自山東 回復(fù)
  7. 文章很棒,思路清晰,期待后續(xù)的分享。

    來(lái)自北京 回復(fù)