梳理用户行为分析思路和做法

用户体验   2021-05-26

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。


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