聊聊用户行为分析

发布时间：2022-10-05 11:01 所属栏目：125 来源：互联网

导读：用户行为实在太多了，拿到这样的分析需求，一是不知道如何着手，二是做完了不是被抱怨没分析到位，就是被埋怨没重点，分析了啥！。到底该怎么办？一、用户行为分析的常见错误错误1：乱摆指标，一锅乱炖。最典型的就是，把性别、年龄、职业、身高体重，这

　　用户行为实在太多了，拿到这样的分析需求，一是不知道如何着手，二是做完了不是被抱怨“没分析到位”，就是被埋怨“没重点，分析了啥！”。

　　到底该怎么办？

　　一、用户行为分析的常见错误
　　错误1：乱摆指标，一锅乱炖。
　　最典型的就是，把性别、年龄、职业、身高体重，这种用户基础信息往上摆。注意，用户行为，要分析的是行为，不是基础信息。无关指标太多，只会干扰视线，乱上加乱。

　　错误2：罗列数据，没有判断。
　　最典型的就是，罗列了用户登录数、点击数、页面跳转一大堆数据，到底说明啥问题？没结论。这种东西根本不能被称作“分析”，只算是基础数据展示。既然是分析就要有结论，有问题，有解答。

　　错误3：望文生义，乱下结论。
　　最常见的这种分析：

　　用户登录少了，所以要搞高
　　这个商品用户买的多，所以要多卖
　　这个内容用户点的多，所以继续出
　　基本上就是数据低了就搞高，高了就保持。其结论之无脑，业务部门都看哭了……

　　以上种种乱象，主要来自：对不同部门关注的用户行为重点缺乏了解。不知道重点，就可劲拼凑数据，忽视了如何从数据提炼结论，结果反而画蛇添足。想破局，就得从认真思考：到底业务看用户行为能看出啥？

　　二、用户行为是什么
　　一个用户ID，在企业内部系统产生的，可记录的动作，都可以称为：用户行为。

　　一个完整的用户行为，包括6要素：

　　时间：何时发生
　　地点：在XX渠道/平台/系统发生
　　人物：谁发生的
　　起因：第一个动作
　　经过：所有动作组成的链路
　　结果：行为带来的结果
　　这些要素，在不同平台上表现方式不同（如下图）。

　　在不同系统平台，收集的用户行为的方式也不同。常见的有三类：

　　1、后台记录：用户注册表单、服务请求表单、交易订单等

　　2、埋点记录：用户在APP、小程序、H5浏览记录

　　3、业务人员反馈：通过销售、客服、售后工作人员反馈的信息

　　总之，这也是为啥用户行为相关指标数据显得很多、很杂、很乱的原因：本来用户行为就有很多种，不结合具体业务需求，就是讲不清楚。

　　三、不同业务的需求
　　业务方关注用户行为，有四种情况。

　　情况一：一无所知，看看再说。
　　常见的，比如：

　　新官上任，不清楚情况
　　新业务线，没做过复盘
　　新年伊始，要做各种新计划
　　总之，对基础情况不甚了解。

　　这种情况下，宜粗不宜细，宜全不宜精。先给一个整体概貌，让领导/业务同事找找感觉，之后有具体议题了，再深入分析（如下图）。不然一上来鸡毛蒜皮一堆东西，很有可能把人看晕，感慨“这一大堆到底说了啥？”

　　情况二：心有所指，关注结果。
　　这种情况，一般出在某个具体业务流程、产品功能点、内容发布以后。业务方目标很明确：看看这东西做的咋样了。

　　常见的，比如：

　　内容板块：用户点击、参与讨论、转发动作
　　功能点：用户使用数量、使用频次、使用时长
　　商品：用户浏览、购买、重复购买、一次性大额购买
　　此时就不能铺开了说，而是聚焦业务关注的功能点，从大到小展示数据（如下图）。

　　注意！用户行为分析第一个大坑点，就是：用户行为多不等于业绩好。比如电商业务，运营兴致勃勃的上个一浇水种树领优惠的活动，企图拉一拉活跃人数，结果发现用户都玩游戏去了，都在等优惠，反而下单的人在减少！

　　此时，可以用矩阵法、前后对比法、行为关系分析等方法，具体看这个行为对业绩的影响（如下图）。

　　情况三：业绩压力，焦头烂额。
　　这种情况，一般是评价具体业务流程，且该流程是核心流程。比如新用户注册，大型活动参与，交易流程，关键问题投诉等等。

　　这时候分析目标非常具体：

　　注册转化率要搞高！
　　活动参与率要搞多！
　　成交比例要做高！
　　关键投诉坚决扑灭！
　　这种目标清晰的用户行为分析，可以说是最简单轻松了。核心思路就是以下四个模块。

　　这里要注意的是，很多同学会直接插入转化流程分析。这样做呈现的数据太细，容易模糊整体判断。好/坏的判断始终是第一位的。如果连“好”“坏”都判断错了，那后边的原因分析全是错的。所以先对整体形势做判断，看看是否能接受是第一位的。

　　还有一点，就是补救措施分析，会被很多同学忽视。用户行为分析的第二大坑点，就是用户行为分析是“知其然、不知其所以然”的分析。用户行为是各种因素影响结果，在企业实际中，不可能像实验室一样每个项目都做控制变量研究，即使提前做过ABtest，真正上线时也会因为天时地利有各种差异。

　　所以真遇到问题的时候，很有可能短时间内分析不出来原因，或者即使大概知道原因，也没办法把活动停掉/渠道换掉。此时的思路，不是纠结：这个到底是用户不喜欢文案还是不喜欢产品，而是：我们还能做什么挽回。

　　因此补救措施分析一定不能省。这样比孤零零喊：“这个流程不行啦！”要有价值得多。这也是为啥很多数据明明给了用户转化路径的问题，可业务方还是喊：“没有建设性”的原因。没人喜欢报丧鸟天天喊：“要完啦！要完啦！”人们想听：“试试这个！试试这个！”

　　情况四：情况不明，疑神疑鬼。
　　这种情况，一般是某个业务做得不行，业务方又没有明确假设的时候。就想着：“能不能深入挖掘下用户行为？找找原因？”至于挖啥、挖出来啥原因，可能他们自己都不知道……

　　这是最难搞的情况。因为分析目标完全不清楚。这里有两个基本思路：

　　思路一：业务方先圈出来自己的目标客户，然后看目标客户在干啥

　　思路二：先找出一个行为的重度客户，然后问业务方：这是你们想要的不

　　总之，从极端情况里，更容易找到解决问题的灵感。

　　比如积分兑换，业务方只是觉得这个业务不行，哪里不行又说不上来。此时可以如下图，分两个思路看数据（如下图）。

　　如果发现高价值用户明显偏好某些礼品兑换，则可以对应设计吸引高价值用户礼品方案。如果发现重度用户明显存在薅羊毛嫌疑，则可以对应修改奖励规则。总之，只要用户群体行为差异足够大，就能产生策略。

　　四、小结
　　从上边四大情况可以看出来，即使是同样的数据，面对不同情况，可以有不同展现方法。这就要求同学们在工作中，认真理解业务需求。

　　很多同学会说：直接问业务不就好了。问题是，四个情况里，除了情况三是很明确的有KPI压力以外，其他三个情况都很含糊，最后口头表达的需求就是：“做个用户行为分析看看”。

　　这就要求做数据的同学们，自己有一定的判断能力。以上四种情况是层层递进的，其逻辑关系如下图，同学们可以剥洋葱般的引导业务，找到真正关心的问题，从而做出有价值的分析。

（编辑：ASP站长网）