梳理用户行为分析思路和做法

很多人最害怕开放性问题，例如，做用户行为分析/经营分析/销售分析……之后就没有了。收到这样的无头无尾的主题，头总是空白的。我到底要分析什么？特别是用户行为分析，因为用户行为太多了，结束后不是被抱怨没有分析，而是被抱怨没有重点，分析了什么。到底该怎么办？今天一起梳理用户行为分析思路和做法：

一、用户行为分析的常见错误

1.错误A：乱摆指标

最典型的是提高性别、年龄、职业、身高体重的用户基础信息。请注意，用户行为必须分析的是行为不是基本信息，指标过多只会妨碍视线。

2.错误B：列出数据，没有判断

最典型的是，列出用户注册数、点击数、页面跳转数据，说明什么问题？

-没有结论的这种东西不能说是分析，只是基础数据的展示。

3.错误C：望文生义，乱下结论。

最常见的是:

因为用户的注册变少了，所以必须变高

这个商品的用户买的东西很多，所以要卖得更多

因为这个内容的用户点很多，所以继续。

基本上数据低的话会变高，变高的话会保持。那个结论没有头脑，业务哭笑不得……

以上各种混乱主要来自不同部门关注的用户行为重点不足。如果你不知道要点，你可以拼凑数据，忽略如何从数据中提取结论，然后画蛇添足。如果你想破局，你必须认真考虑：从业务来看，从用户的行为里能看到什么？

二、用户的行为是什么？

用户ID在企业内部系统中产生的可记录的动作可以称为用户行为。

完整的用户行为包括六个要素：

1、时间:什么时候发生？

2、地点:发生在XX频道/平台/系统中

3、人物:是谁发生的？

4、原因:第一个动作

5、经过:由所有动作构成的链接

6、结果:行为带来的结果

在不同的系统平台上，收集的用户行为方式也不同，常见的有三种

1、背景记录:用户注册表、服务请求表、交易订单等

2、填写记录:用户阅读APP、小程序、H5记录

3、业务人员反馈:销售、呼叫、售后服务人员反馈的信息。

也就是说，为什么用户行为相关指标数据多、复杂、混乱，原本用户行为多种多样，不结合具体的业务需求就不清楚。

三、不同业务的需求

业务人员关注用户行为，有四种情况

情况1：什么都不知道，看看

一般来说，例如:

新官上任，情况不清楚，新的业务线，从未复活过，新年初，必须制定各种新计划。

总之，对基础情况知之甚少。在这种情况下，粗不细，完全不精致。首先，给整体概况，让领导/业务同事寻找感觉，然后有具体的议题，进行深入分析。否则，一上来就会有很多大蒜皮的东西，很可能会让人昏过去，感慨地说:这么多人到底说了什么？

情况2：心指，关注结果

这种情况一般在某个具体的业务流程、产品功能点、内容公开后。业务方面的目标很明确。让我们看看这件事做得怎么样。

一般来说，例如:

内容板:用户点击、参与讨论、转发动作

功能点:用户使用数量、使用频率、使用时间

商品:用户阅览、购买、重复购买、一次大量购买。

此时，不能开放，而是关注业务关注的功能点，从大到小展示数据，如下图所示

小心！用户行为分析的大漏洞，用户行为多不等于业绩好。例如，电器商务、运营兴趣的上次浇水种树优惠活动，想拉动活跃人数，结果发现用户玩游戏，等待优惠，反而订购的人减少了！

此时，可以使用矩阵法、前后对比法、行为关系分析等方法，具体来看该行为对业绩的影响。

情况3：业绩压力，焦头烂额

这种情况一般是评估具体的业务流程，而且这个流程是核心流程。例如，新用户注册、大型活动参与、交易流程、重要问题投诉等。

此时，分析目标非常具体

注册转化率必须很高！

活动的参加率必须很多！

成交的比例必须很高！

重要的投诉坚决消失了！

这种目标清晰的用户行为分析可以说是最简单的。

情况4：很多人会直接插入转化流程分析。这样表现的数据太细，整体判断容易模糊。好/坏的判断始终是第
1、如果连好和坏都判断错了，那么后面的原因分析都是错误的。因此，首先判断整体形势，看能否接受。另一个是补救措施的分析，被很多同学忽视。

2、用户行为分析的第二个漏洞是用户行为分析是知道，不知道的分析。

用户行为是各种因素的影响结果，企业实际上不能像实验室能像实验室那样进行控制变量的研究。即使事先做过ABtest，真正在线的时候也会因为天时地利而有各种各样的不同。

所以，真正遇到问题的时候，在短时间内无法分析原因的可能性很高，即使知道原因，也无法更换活动/路线。这时的想法，不是用户不喜欢复印还是不喜欢产品，而是我们能做什么呢？

因此，补救措施的分析一定不能节约。这个过程不行！有很多价值。这也是为什么很多数据给用户带来了转换路径的问题，业务方面喊着没有建设性。

3、情况不明，疑神疑鬼

这种情况一般是某项业务做不到，业务方面没有明确假设的时候。你能深入挖掘用户的行为吗？找到原因吗？关于挖什么，挖什么，他们自己可能不知道……

这是最困难的情况。分析目标完全不清楚，这里有两个基本想法

构想1:业务人员首先包围自己的目标客户，看目标客户在做什么

构想2:首先找到行为的重要客户，向业务者询问。这不是你们想要的。

总之，从极端的情况来看，更容易找到解决问题的灵感。比如积分兑换，业务一方只是觉得这个业务不行，哪里不行也说不出来。此时，您可以分为以下两种想法来查看数据，如下图所示

如果发现高价值用户明显喜欢某些礼品交换，可以设计吸引高价值用户的礼品方案。如果发现严重用户明显有薅羊毛的嫌疑，可以修改奖励规则。总之，只要用户群体的行为差异足够大，就能产生战略。

最后

即使是相同的数据，面对不同的情况，也有不同的展示方法。这要求学生们在工作中认真理解业务需求。许多人会说:直接问业务就好了。问题是，在四种情况下，除了明确的KPI压力外，其他三种情况都很模糊，最后口头表现的需求是分析用户的行为。这要求制作数据人员，自己有一定的判断能力。以上四种情况是层层递进的，可以剥离洋葱般的引导业务，找到真正关心的问题，从而做出有价值的分析。