您認為使用者行為分析中最重要的 3 點是什麼？

我認為使用者行為分析最重要的三個點：粘性、活動和輸出。

粘性，即使用者訪問的頻率和訪問間隔的長度。 這是使用者在一段時間內繼續訪問和使用**的情況，更強調連續狀態。 有效，即使用者停留的平均時間和訪問的平均頁面數。

指每次訪問的過程，它檢查使用者對訪問的參與情況。 因此，對統計週期內的每次訪問進行平均，並選擇平均訪問時長和平均訪問的頁面數來衡量活動。 粘性和活性產生的價值可能是顯性的，當然也可能是隱性的，例如品牌或口碑。

輸出，即訂單數量和平均訂單價值。 它是直接根據使用者的業務來衡量使用者創造的價值輸出，比如電子商務，可以選擇訂單數量和“客戶單價”，衡量輸出的頻率，衡量平均產值的大小。

當然，不同的**對使用者行為的需求是不同的，在分析使用者行為指標時，要注意選擇合適的時間段，時間段的長度不能太短，否則就不能反映使用者長期連續的行為特徵，粘性指標的分析也會不準確; 同時，短期的使用者行為也會誤導對使用者整體特徵和價值的判斷，有可能是使用者在這段時間內極度活躍或極度低調，也可能是使用者在短時間內創造出高產出，但從長遠來看，使用者創造的價值並沒有那麼高。

使用者行為指標統計的時間段可以根據業務特徵和使用者行為密度來選擇，對於一般情況，建議每月統計一次比較合適，也可以針對某些使用者或品類對比每月行為指標資料變化。

資料分析的基礎是業務。 不同的企業根據自己的業務關注不同的資料，比如網際網絡和快速消費，不同的行業有不同的資料關注點。 以網際網絡行業通用產品的資料分析為例，我認為使用者行為分析最重要的三個點是渠道分析、轉化分析和留存分析。

1.渠道：為了獲取新使用者，企業一般會在外部渠道投入資源，如SEM、廣告網路、社交網路等。

但是，資源的投入需要大量的資金支援，所以對渠道的分析來獲取客戶是最重要的，畢竟它直接決定了我們能否實現收益最大化。

2.轉化：轉化是使用者接近目標點的過程。

例如，新使用者首先發現您的**，然後點選訪問，然後按照網頁上的提示進行註冊，然後填寫下一步需要提供的註冊資訊。 整個過程是循序漸進的。 同樣的流程也適用於購買，使用者先瀏覽產品，感興趣後新增購物車，最後提交訂單支付購買，這也是一步一步完成的。

留存是AARR模式的重要組成部分，只有留存，才能保證已經註冊的新使用者不會無緣無故流失。 這就像乙個裝滿水的水桶，如果桶底有裂縫，你不把底部的裂縫補好，而是盲目地往桶裡倒水，就等於做了無用的工作。 我們通常會建立留存圖表或留存表來顯示使用者的留存情況。

關於使用者行為分析的意義，以及在什麼樣的環境下使用這些資料，很多操作都表示收穫頗豐，但也有一些具體的操作和操作方法不太清楚，希望大家能講解一下這方面的知識，所以今天就請來北大玉鳥老師給大家介紹一下， 如何使用資料進行使用者行為分析。

有了使用者行為資料，我們的應用場景有哪些？

吸引新使用者，即獲取新使用者。

轉化，例如，電子商務特別注重訂單轉化率。

啟用，如何讓使用者定期使用我們的產品。

留存率，及早發現潛在的使用者流失，降低流失率。

變現，發現最具價值的使用者，提高銷售效率。

1）吸引新使用者。特別注意哪個搜尋引擎和哪個關鍵詞帶來流量; 關鍵字是付費的或免費的。 來自谷歌的搜尋引擎詞帶來了不小的流量，但是這些流量是否在訂單上，所以這個資料必須與eBay自己的資料結合起來，然後分配渠道，哪個渠道是訂單。

整個資料鏈需要從頭到尾連線起來，需要整合兩個遮蔽邊緣的資料。

2）轉型。以註冊轉化漏斗為例，第一步是知道網頁上有哪些註冊入口，很多**都有多個註冊入口，每個事件都需要定義; 我們還想知道接下來有多少人去了，點選註冊按鈕的人佔多大比例，以及有多少人開啟了驗證頁面; 有多少人登入，有多少人完成了整個完整的註冊。

期間每一步都會有使用者流失，漏斗完成後，我們可以直接去每個環節的流失率。

3）促進活動。另乙個是使用者使用產品的流暢性。 我們可以分析特定的使用者行為，例如訪問的長度，該頁面上的訪問時間特別長，尤其是在應用程式上。

然後是使用者畫像的改進，使用使用者行為分析來製作使用者畫像更準確。

使用者行為分析是通過構建使用者行為模型和使用者畫像，分析使用者行為和行為背後的資料，改變產品決策，實現精細化運營，引導業務增長。 DMhub在產品運營過程中，對使用者行為等資料進行採集、儲存、跟蹤、分析和應用，能夠發現實現使用者自我成長的病毒因子、青索群、目標使用者的特徵，從而深度還原使用者使用場景、操作規則、訪問路徑和行為特徵。

1. 什麼是使用者？

行為分析？ 使用者行為可以用 5w2h 來概括：

使用者行為分析是分析使用者對產品的行為和行為背後的資料，構建使用者行為模型和使用者畫像，以改變產品決策，實現精細化運營，引導業務增長。

在產品運營過程中，DM Hub對使用者行為資料進行採集、儲存、跟蹤、分析、應用等，能夠找到實現使用者自成長的病毒因子、群體特徵、目標使用者，從而深度還原使用者使用場景、操作規則、訪問路徑、行為特徵。

親愛的您好，使用者分析主要由屬性特徵分析和行為特徵分析兩部分組成，是錯還是對，行為事件分析是基於關鍵操作指標來分析使用者歌曲的具體事件。 通過跟蹤或記錄使用者行為事件，可以快速了解事件的動向和使用者過年的完成情況。 對於某一具體行為，綜合描述和對比，深入分析其異常表象的各個維度，確認行為資料表現的原因。

2. 使用者留存分析使用者留存分析是用於分析使用者參與和活動的模型。 留存率和留存率提供了對使用者留存率和流失率的洞察。 例如，次日留存率、每週留存率和月度留存率等指標用於衡量產品的受歡迎程度或粘度。

留存是衡量使用者是否再次使用產品的指標，也是衡量每個應用生存的指標，可以反映任何產品的健康狀況以及產品的整體表現、運營、推薦效果。 擬合業務屬性和改進保留流程對於保留資料將更有價值和指導性。 通過留存分析，可以分析使用者留在產品中的原因，從而優化產品的核心功能，提高留存率。