用戶行為分析是數據分析中的重要環節，但許多人在面對海量數據時常常感到無從下手。本文將為你提供一份實用的用戶行為分析指南，從使用者行為的定義、數據收集方式，到不同業務場景下的分析策略，説明你系統地理解和應用使用者行為數據。
“我們有很多用戶數據，可到底該怎麼分析呢？”很多人有類似疑問。如果只簡單統計有多少活躍使用者，多少付費使用者，又看出不這些數位有什麼價值。
今天系統的給大家介紹一下。
文章較長，同學們記得先點個讚，後邊慢慢看哦。
一個使用者ID，在企業內部系統產生的，可記錄的動作，都可以稱為：用戶行為。
完整的用戶行為，包括6要素：
在不同系統平臺，收集用戶行為的方式也不同。
常見的有三類：
這就是為啥用戶行為的指標很多，不容易看出結論。
用戶的行為可以有千百萬種，只有先瞭解：業務為什麼需要使用者行為數據，才能知道，哪些是真有用
業務方關注用戶行為，有四種情況：
常見的，比如：
這種情況下，數據宜粗不宜細，宜全不宜精。先給一個整體概貌，讓領導/業務同事找找感覺，之後有具體議題了，再深入分析（如下圖）。不然一上來雞毛蒜皮一堆東西，很有可能把人看暈，感慨“這一大堆到底說了啥？”
這種情況，一般是：觀察業務流程、產品功能點、內容發佈的效果。業務方目標很明確：看看這東西做得咋樣。
常見的，比如：
此時就不能鋪開了說，而是聚焦業務關注的功能點（如下圖）
注意！用戶行為多不等於業績好。比如電商業務，運營興致勃勃地上個一澆水種樹領優惠的活動，企圖拉一拉活躍人數，結果發現使用者都玩遊戲去了，都在等優惠，反而下單的人在減少！
此時，可以用矩陣法、前後對比法、行為關係分析等方法，具體看這個行為對業績的影響（如下圖）。
這種情況，一般是：評價核心流程的表現好壞。比如新用戶註冊，大型活動參與，交易流程，關鍵問題投訴等等。
這時候分析目標非常具體：
這種目標清晰的用戶行為分析，可以說是最簡單輕鬆了。核心思路就是以下四個模組
注意！很多同學看數據，喜歡直接看最細的細節，試圖從每一個使用者動作中發現問題。這樣很容易被茫茫多數據淹沒。
對核心流程評估，應先關注整體效果（比如整體流量+整體轉化率）有了判斷，再看細節
還有一點，就是要結合補救措施，看用戶數據。
用戶行為是各種因素影響結果，在企業實際中，不可能像實驗室一樣每個專案都做控制變數研究，即使提前做過ABtest，真正上線時也會因為天時地利有各種差異。
面對複雜問題，不一定要糾結：這個到底是使用者不喜歡文案還是不喜歡產品，而是：我們還能做什麼挽回。
補救措施分析，比孤零零喊“這個流程不行啦！”要有價值得多。
短期內，可能業務補救措施就2,3種，分析哪一種有可能見效，能直接促成業務行動，讓數據分析見效
這種情況，一般是某個業務做得不行，業務方又沒有明確假設的時候。就想著：“能不能深入挖掘下用戶行為？找找原因？”至於挖啥、挖出來啥原因，可能他們自己都不知道……
這是最難搞的情況。因為分析目標完全不清楚。
這裡有兩個基本思路：
思路一：業務方先圈出來自己的目標客戶，然後看目標客戶在幹啥
思路二：先找出一個行為的重度客戶，然後問業務方：這是你們想要的不總之，從極端情況里，更容易找到解決問題的靈感。
比如積分兌換，業務方只是覺得這個業務不行，哪裡不行又說不上來。
此時可以如下圖，分兩個思路看數據（如下圖）：
如果發現高價值用戶明顯偏好某些禮品兌換，則可以對應設計吸引高價值用戶禮品方案。
如果發現重度用戶明顯存在薅羊毛嫌疑，則可以對應修改獎勵規則。
總之，只要用戶群體行為差異足夠大，就能產生策略。
從上邊四大情況可以看出來，即使是同樣的數據，面對不同情況，可以有不同展現方法。
這就要求同學們在工作中，認真理解業務需求。
很多同學會說：直接問業務不就好了。
問題是，四個情況里，除了情況三是很明確的有KPI壓力以外，其他三個情況都很含糊，最後口頭表達的需求就是：“做個用戶行為分析看看”。 這就要求做數據的同學們，自己有一定的判斷能力。
以上四種情況是層層遞進的，其邏輯關係如下圖，同學們可以剝洋蔥般的引導業務，找到真正關心的問題，從而做出有價值的分析。
本文由人人都是產品經理作者【接地氣的陳老師】，微信公眾號：【接地氣的陳老師】，原創/授權 發佈於人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。
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