# 搭建用户行为分析系统(一)——概述

搭建用户行为分析系统(一)——概述

随着互利网时代多元化商业模式和细分市场的快速发展，众多行业面临着高昂的获客成本和高流失率的双重挑战，如何精准定位获客渠道？如何精细化运管，挖掘更大的用户价值？如何洞察客户流失的真实原因？如何减少用户流失？如何通过数据洞察实现业务增长？如何有效了解你的用户？

用户行为分析是什么（What）？

用户行为分析，是指在获得网站或APP等平台访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站或APP等平台的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。

为什么要做用户行为分析（Why）？

通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以让企业更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站、推广渠道等企业营销环境存在的问题，有助于企业发掘高转化率页面，让企业的营销更加精准、有效，提高业务转化率，从而提升企业的广告收益。

谢荣生，数极客 创始人:
在PC互联网时代，网民的年增长率达到50%，随便建个网站就能得到大量流量; 在移动互联网早期，APP也经历了一波流量红利，获取一个客户的成本不到 1 元; 而近几年随着流量增长的红利消退，竞争越来越激烈，每个领域均有成百上千的同行竞争，获客成本也飙升到难以承受的水平，业务增长越来越慢甚至倒退。在如此高成本、高竞争的环境下，如果企业内部不能利用数据分析做好精细化运营，将产生巨大的资源浪费，势必会让企业的运营成本高涨，缺乏竞争力。 对于互联网平台来说，传统的数据分析主要针对结果类的数据进行分析，而缺乏对产生结果的用户行为过程的分析，因此数据分析的价值相对较局限，这也是为什么近几年很多企业感觉做了充分的数据分析，但却没有太大效果的原因。通过对用户行为的5W2H进行分析可以掌握用户从哪里来，进行了哪些操作，为什么流失，从哪里流失等等。从而提升提升用户体验，平台的转化率，用精细化运营使企业获得业务增长。

《追本溯源·开启产品智能时代》
在大数据时代下，行业领军者们正在尝试并努力探索数据对业务所带来的前所未有的潜力和重要意义，并逐步构建以用户为中心的产品管理体系。该场景下，产品经理需要充分运用数据驱动的理念和数据分析方法，深入洞察并全面了解用户行为，优化产品设计与运营，从而实现快速响应用户实际需求的敏捷产品迭代、不断改进产品功能、提供最佳用户体验、并辅助业务决策。

总的来说:

• 监控网站运营状态
• 提升网站推广效果
• 优化网站结构和体验

怎么做用户行为分析（How）？

这里是针对分析工具来说

• 内外因素分析:
  该方法有助于快速定位问题。例如一款金融类产品UV下降，快速分析相关原因。内部可控因素：渠道变化、近期上线更新版本、内部不可控因素：公司战略变更、外部可控因素：淡旺季、外部不可控因素：监管。

• 事件分析：
  事件维度：用户在产品中的行为以及业务过程。指标：具体的数值，访客、地址、浏览量（PV、UV）、停留时长。趋势分析：分析各个事件的趋势。通过事件分析，比如分析用户的在线时长、点击事件、下载事件等等，然后分析用户的行为。并且通过各类图标来分析用户的行为趋势，从而对用户的行为有初步的了解。

• 试点分析：
  说白了就是，当发现一个问题之后，不要那么着急去解决，而是只想一个解决办法，然后灰度发布，如果灰度发布的人群数据比较好，那么就推往整个用户群。这是一种从一个具体问题拆分到整体影响，从单一解决方案找到一个规模化解决方案的方式。

• 漏斗分析：
  漏斗模型是最常用的分析方法，可以广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。要根据实际需要来确定是否有做漏斗分析的必要，比如用户注册过程、下单过程这些主要流程，就需要用漏斗模型来进行分析，尤其是需要分析用户在哪个环节流失最严重。

• 留存分析：
  通过留存分析，分析用户的次日留存、次周留存、次月留存等等，次日留存率能够说明用户对这款产品是否有持续使用的兴趣，对于社交、游戏类产品来说，次日留存率非常重要。

• 行为轨迹分析：
  只通过PV、UV 分析以及退出率分析是无法找到大部分用户是怎么去使用这款产品的。只有通过记录用户的行为轨迹，才能够关注用户真正如何去使用这款产品的。用户体验设计是对用户行为的设计，通过行为轨迹分析，能够帮助产品经理设计出来的产品直达用户内心。

• A/B test：
  A/B test是一种产品优化方法，AB测试本质上是个分离式组间实验，将A与B两个不同的版本同时发往两个几乎一致的用户群，来观测这两个用户群的数据反馈。A/B test是一种“先验”的实验体系，属于预测型结论，与“后验”的归纳性结论差别巨大。A/B测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。

• 点击分析：
  通过点击分析，能够直观地看出来在这个页面中，用户的注意力都集中在哪些地方，用户最常用的功能是什么。方便产品经理对用户行为形成整体的了解，有助于产品经理引导用户往自己想要的方向去操作。

以上内容几乎来源于网络，不喜勿喷
从网上copy这么多下来，主要是为了让大家对行为分析有个了解，知道是个什么东西。

我后续文章内容主要针对这张图，来一步一步搭建一套简单的行为分析系统。

这个才是这个专栏的重点部分！