用户运营是现代互联网重要的运营手段之一，而用户研究是用户运营设计流程中的第一步。它是一种理解用户，将他们的目标、需求与商业宗旨相匹配的理想方法，能够帮助企业定义产品的目标用户群。在用户研究过程中，数据的使用及挖掘是非常重要的。今天我们就来聊一下，有哪些通用的用户分析方法？如何分析你的用户？围绕七大用户分析方法论/模型，展开分享几个比较常见的用户运营实际案例。一、用户运营——六大用户分析方法论1、行为事件分析：用于研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。用来分析判断，特定的某些行为数据及挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。2、用户行为路径分析：指用户在网站或APP中的访问行为路径分析。指导运营明确用户现存路径，优化用户行为，结合业务场景需求进行前端布局调整。3、点击分析：是重要的数据分析模型之一。其中点击图是点击分析方法的效果呈现，在用户行为分析领域，包括：元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。4、用户健康度分析：是基于用户行为数据综合考虑的核心指标，体现产品的运营情况，为产品的发展进行预警。5、用户画像分析：是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。6、漏斗模型分析：本质是分解和量化，指从最开始（获取用户）到最终转化成购买整个流程的转化变现形式及转化率，以数据指标进行量化，最终达到提升整体购买转化率的目的。二、方法论具体类型分析1、行为事件分析行为事件分析法主要用于研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。企业借此来追踪或记录用户行为及业务过程，如：用户注册、用户登录、浏览商品详情页、下单、退款等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。行为事件分析法一般经过三大环节：事件定义、多维度下钻分析、解释与结论。（1）事件定义事件定义包括定义所关注的事件及事件窗口的长度，这也是事件分析法最为核心和关键的步骤。事件的定义遵循5W1H原则：Who、When、Where、What、Why、How。5W1H事件定义方式：某平台的所有注册用户在X月X日使用优惠券下单购买的单数是多少？这是一个完整的事件定义，一般数据人员需要记录的对应字段有：时间、商品名称、商品是否使用优惠券、下单数、购买数量、购买金额等。这里我们可以分析到：（Where）某平台（Who）所有注册用户（When）在X月X日（Why）优惠券活动（How）使用优惠券（What）下单购买的单数我们都有接触过各种数据报表，如：Path、Session等，“访问次数”、“浏览深度”、“使用时长”、“停留时长”、“跳出率”、“页面退出率”等指标，都需引入Session才能分析。因此，创建和管理Session是事件定义的关键步骤。这里需要了解“Session”的概念，Session一般翻译为时域。在计算机专业术语中，Session是指一个终端用户与交互系统进行通信的时间间隔，通常指从注册进入系统到注销退出系统之间所经过的时间。具体到Web中的Session指的就是用户在浏览某个网站时，从进入网站到关闭浏览器所经过的这段时间，也就是用户浏览这个网站所花费的时间。因此从上述的定义中我们可以看到，Session实际上是一个特定的时间概念。（2）多维度下钻分析最为高效的行为事件分析要支持任意下钻分析和精细化条件筛选。当行为事件分析合理配置，追踪事件和属性时，可以激发出事件分析的强大潜能，为企业回答关于变化趋势、维度对比等等各种细分问题。“筛选条件”例如：“地理位置”、“时间”、“广告系列媒介”、“操作系统”、“渠道来源”等。当进行细分筛查时，才可以更好地精细化定位问题来源。（3）解释与结论解释与结论即所谓的出分析报告阶段。对分析结果进行合理的理论解释，判断数据分析结果是否与预期相符，如果相悖，则应该针对不足的部分进行再分析与实证。行为事件分析案例解说运营小明在日常运营某平台的过程中发现，某天的UV值突然翻倍异常标高，需要快速定位：是异常流量还是虚假流量？我们可以先按照5W法则拆解事件，可以发现实际上我们是要找出Why和HOW，也就是为什么流量飙升的理由。（Where）某平台（Who）所有用户（When）某天（Why）？？？（How）？？？（What）UV值异常翻倍紧接着，通过多维度“筛选条件”进行下钻分析：选择“流量入口来源”、“时间点”、“地理位置”、“操作系统”等。当进行细分筛查时，运营小明发现：晚上8点钟时，微信渠道的流量飙高并且是由于公众号推送场景带来的流量，确认公众号确实为晚上8点推动并且当天的推送质量很高，用户点击数较往常更高，基本判断UV的飙高是异常值，不是虚假流量，并且是由于该事件带来。2、用户行为路径分析用户路径的定义，就是用户在网站或APP中的访问行为路径。特指某一页面（URL）的用户来源（用户是从哪些场景来到这个页面）？用户去向（进入这个页面后又去往哪些场景）？用户浏览路径、及用户是否转化等。用户行为路径分析是指导运营明确用户现存路径，优化用户行为，引导用户，使用户沿着平台设计最有路径前进，结合业务场景需求进行的前端布局和调整。以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功需要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等一系列过程。一个新用户和一个老用户在进行购买流程的时候，他们的浏览路径是否有区别？新用户倾向什么路径？老用户倾向什么路径？与其他分析模型配合进行深入分析后，可以快速找到用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。用户路径分析案例解说假设用户进入一个店铺页中选择以下路径：（1）约40%的客户会点击Banner活动页；（2）约30%的客户会直接进行商品搜索；（3）约10%的用户会浏览商品详情页；（4）约5%的客户啥都不干直接退出店铺；假设以上四种路径中，第三种直接浏览商品详情页的用户下单比例最高，超过90%，与其形成鲜明对比的是，尽管第一种“点击Banner活动页”的用户占比高达40%，但是仅5%的用户下单了，说明Banner的内容布局和利益点有着比较糟糕的用户体验，则将此作为首选优化与改进的方向。优化方案如下：（1）优化内容质量：素材图片、利益点、承接页动线、承接页商品让利程度等；（2）压缩banner模块实际面积：比如淘宝的banner基本为千人千面或者商家直通车购买，展示总量大，比较难控制所有内容质量，因此选择更小的尺寸高度来分散用户点击占比，为其它首屏优质业务提供更多的流量；相对的，天猫的banner活动一般为类目排期活动，较少商家购买，因此天猫的banner高度较淘宝会更醒目。3、点击分析点击分析在各行业内的数据分析中应用较为广泛，是重要的数据分析模型之一。其中点击图是点击分析方法的效果呈现，在用户行为分析领域，点击分析包括元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。点击分析方法主要解决的问题主要有三点：（1）精准评估用户与产品交互背后的深层关系；（2）实现产品的跳转路径分析，完成产品页面之间的深层次的关系需求挖掘；（3）与其他分析模型配合，全面视角探索数据价值，深度感知用户体验，实现科学决策。点击分析主要用于哪些分析？（1）官网（2）活动页面（3）首页/产品频道（4）详情页点击分析通用的两种形式包括：可视化与固定埋点，可视化多用热力图进行呈现，运营可以根据点击密度判断用户的浏览喜好。热力图形式固定埋点形式下面对比热力图与固定埋点形式的差异化热力图VS固定埋点点击分析模型案例解说以上图天猫超市为案例，开发可对每一个前端模块进行埋点，然后上报数据，运营可在数据报表处下载对应数据，数据可包括：PV、UV、下单、GMV等，可针对不同指标进行分析。假设上图中个人护理icon点击UV占比为67%，是频道内所有icon中最高的一个，那么对于猫超这么一个老用户居多的业务场景来说，老用户对在超市中购买“个人护理”有很强烈的诉求与黏性，可以重点挖掘业务价值。再比如，假设banner模块的日均UV为1w，我们假定这个值是偏低的，并且banner在页面首页的使用面积占比又超过UV及订单的贡献占比，此时可以考虑两种方案：压缩banner尺寸或者提升banner点击率。从长期监控数据上看，点击分析可以观察页面某位置（业务）的改变对于用户的价值，一般而言，点击UV越高，说明用户的黏性越大。当然点击率还跟所处位置有关，同一页面高度，根据用户视觉习惯，一般左边点击优于右边。未完待续，用户运营——6大用户分析增长模型（二）
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