用户行为分析的指标及其意义

什么是用户行为？

用户行为由最简单的五个元素构成，我们可以简单地记为3W2H：时间（When）、地点（Where）、人物（Who）、交互（Interaction）、交互的内容。

“事件”这个概念在用户行为分析中是一个基本的单位，用户的行为都可以看成是一个个不同的事件，比如用户搜索是一个事件，在什么时间、什么平台上、哪一个ID、做了搜索、搜索的内容是什么，上述这一串行为组成了一个完整的事件，也是对用户行为的一个定义。我们可以在网站或者是 APP 中定义千千万万个这样的事件。

有了这样的事件以后，就可以把用户行为连起来观察。用户首次进入网站时是一个新用户，他可能要注册，那么注册行为就是一个事件。注册要填写个人信息，之后他可能开始搜索买东西，所有这些都是用户行为的事件。

用户行为分析的三大分类指标

用户行为分析中的指标大体上可以分为三大类，即黏性指标、活跃指标和产出指标，每个分类可以包含多个具体行为指标来共同衡量用户在这三类中的行为表现，进而区分用户的行为特征，对用户进行分类或者综合评定。

黏性指标主要关注用户在某一段时间内持续访问和使用网站的情况，更强调一种持续的状态，如上图所述，我们将“访问频率”和“访问间隔时间”两个指标归到了黏性指标分类中；

活跃指标更多指向的是用户每次访问过程中发生的行为，考察用户访问中的参与度，所以对统计期中用户的每次访问取了平均值，选择“平均访问时长”和“平均访问页面数”来衡量活跃；黏性和活跃从用户的访问情况衡量用户可能创造的价值，可能是显性也可能是隐形，如品牌、口碑等。

产出是最直接的指标，我们可以直接衡量用户创造的价值输出，如电子商务网站可以选择“订单数”和“客单价”前者衡量产出的频率多少，后者衡量平均每次产出价值的大小。

为什么要做用户行为分析？

用户行为分析是用户画像的前提，只有做了用户行为分析才能知道用户画像、才能知道用户在网站上各种浏览、点击、购买背后的逻辑是什么。

简单讲，分析的主要方式就是关注流失的那一部分用户，尤其是对转化有要求的网站，通过分析用户在网站上具体经历了什么而导致流失。很多 O2O 产品，用户一上来就有很多补贴；一旦钱烧完了，用户就都走了。这样的产品或者商业模式并不佳，我们希望用户真正找到平台的价值和他自身价值的匹配点，真正喜欢我们的产品，变成我们的忠诚顾客，希望用户来了我们的网站就不要走了。

通过用户行为分析，我们可以分析我们的用户怎么流失、为什么流失、在哪里流失，比如最简单的一个搜索行为，我们可以分析某一个 ID 什么时间搜索了关键词、看了哪一页、哪几个结果，同时这个 ID 在哪个时间下单购买了，整个事件中的每个行为都是非常重要的。