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在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，用戶行為分析已成為企業(yè)洞察用戶需求、優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)的關(guān)鍵手段。然而，許多人在實(shí)際操作中卻常常感到無從下手。本文將為你深度拆解用戶行為分析的全流程，從分析目標(biāo)的設(shè)定到模型構(gòu)建，再到業(yè)務(wù)應(yīng)用的落地，幫助你系統(tǒng)掌握用戶行為分析的精髓，讓你在海量數(shù)據(jù)中找到有價(jià)值的洞察，為業(yè)務(wù)決策提供有力支持。

用戶行為分析是大廠的普遍要求，可一到實(shí)操環(huán)節(jié)，很多同學(xué)就犯難。統(tǒng)計(jì)了一堆用戶活躍，登錄，點(diǎn)擊數(shù)據(jù)，卻得不到對(duì)業(yè)務(wù)有用的結(jié)論？該怎么做，今天陳老師給大家詳細(xì)盤一盤。

一、清晰目標(biāo)

分析完用戶行為，可以做什么？是必須首先回答的問題。因?yàn)橛脩粜袨閿?shù)據(jù)量大且分散，頁面瀏覽、交易、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊、客服問答、售后、積分兌換……如果沒有清晰的目標(biāo)，很容易迷失在細(xì)節(jié)里無法自拔。

以電商業(yè)務(wù)為例，我們希望用戶多多交易，貢獻(xiàn)交易額。此時(shí)，可以將用戶行為，劃分為售前/售中/售后三大類（如下圖）。

這三類行為，對(duì)于促成交易有直接幫助：

1、售前行為：分析用戶興趣→ 預(yù)判需求，提升成交率

2、售中行為：分析購買記錄→ 支持復(fù)購/交叉購買

3、售后行為：區(qū)分風(fēng)險(xiǎn)用戶→ 減少投訴/薅羊毛風(fēng)險(xiǎn)

目標(biāo)清晰，后續(xù)輸出的結(jié)果就是一定有用的。

有些業(yè)務(wù)，比如直播/游戲/短視頻/小說，可能是交易的變型，售前行為更長(zhǎng)，此時(shí)也可以用類似的框架，先理清目標(biāo)（如下圖）。

二、頻率分析

統(tǒng)計(jì)用戶行為的發(fā)生頻率，區(qū)分輕重度用戶，是用戶分析最直接的做法。

以售中行為舉例，針對(duì)某產(chǎn)品：

• 購買頻次=0，潛在用戶
• 購買頻次=1，首購用戶
• 購買頻次≥2，復(fù)購用戶

你很自然的會(huì)聯(lián)想到：要把潛在用戶變成首購用戶，讓首購用戶復(fù)購1次，讓復(fù)購用戶多買一些。這就是頻率分析的用法。

只不過，單一行為維度的頻率，不足以說明問題。比如用戶購買了1次A品牌的牙膏，可能是誤打誤撞，可能是因?yàn)楸阋?，可能是湊單的……想要精?zhǔn)鎖定用戶，需要多個(gè)行為維度的組合。

比如識(shí)別：用戶對(duì)A品牌興趣，可以綜合多個(gè)行為：廣告點(diǎn)擊、種草文章瀏覽、直播間訪問、商品詳情頁訪問、收藏、加購物車等等。

行為維度很多時(shí)，如何設(shè)定輕重度標(biāo)準(zhǔn)，是重要議題，常用的方法包括以下三種（如下圖）實(shí)操的時(shí)候，經(jīng)常是先做單維度區(qū)分，再組合使用。

三、響應(yīng)分析

做完頻率分析后，常以標(biāo)簽形式，記錄分析結(jié)論。比如打上“A產(chǎn)品偏好者”的標(biāo)簽，標(biāo)示出對(duì)A產(chǎn)品意向高但仍未購買的用戶。有了標(biāo)簽以后，驗(yàn)證標(biāo)簽有效性，是重要工作。如果標(biāo)簽打得準(zhǔn)，那么業(yè)務(wù)對(duì)應(yīng)開展行動(dòng)，一定能取得更好的效果，這才是數(shù)據(jù)分析的終極目標(biāo)。

此時(shí)要做響應(yīng)分析。即分析用戶對(duì)不同業(yè)務(wù)行為的響應(yīng)效果，驗(yàn)證標(biāo)簽有效性，促成業(yè)績(jī)。需注意的是，產(chǎn)品、價(jià)格、購買渠道、推送文案等多重因素，都會(huì)影響用戶行為。僅靠單一標(biāo)簽，不能實(shí)現(xiàn)100%精準(zhǔn)劃分。

因此，響應(yīng)分析的重點(diǎn)，就是設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)線路，以相對(duì)科學(xué)的順序，驗(yàn)證效果，而不是閉著眼睛撞大運(yùn)。一般認(rèn)為：應(yīng)按影響用戶行為的大小排序，先測(cè)試價(jià)格/產(chǎn)品等影響大的全局變量，再測(cè)試文案/圖片/標(biāo)題等局部變量，逐步積累經(jīng)驗(yàn)（如下圖）。

四、路徑分析

以上分析，都是基于單個(gè)用戶行為。還有一種思路，是看用戶群體行為路徑。比如電商業(yè)務(wù)下，用戶從首頁開始，交易路徑可能有很多條：

• 首頁→搜索欄→列表頁→詳情頁→支付
• 首頁→banner位 →列表頁→詳情頁→支付
• 首頁→活動(dòng)專區(qū)→列表頁→詳情頁→支付

此時(shí)，可以利用漏斗分析法，分析不同路徑下成交轉(zhuǎn)化率/轉(zhuǎn)化障礙點(diǎn)，進(jìn)而選擇：

• 增加高轉(zhuǎn)化路徑流量（比如增大首頁上位置，或主動(dòng)引導(dǎo)用戶進(jìn)入）
• 改善低轉(zhuǎn)化路徑障礙點(diǎn)（比如調(diào)整頁面設(shè)計(jì)，增加引導(dǎo)說明）
• 縮短流失率高的轉(zhuǎn)化路徑（合并功能項(xiàng)，省去一些環(huán)節(jié)）

（如下圖）

路徑分析與頻次/響應(yīng)分析，也可以結(jié)合應(yīng)用。一般是先做路徑分析，再看個(gè)人情況。比如先看交易路徑，發(fā)現(xiàn)大量用戶到了加購環(huán)節(jié)，但是遲遲不付款。此時(shí)你肯定會(huì)想：用戶是在比款式？等優(yōu)惠？還是壓根沒需求？下一步，可以把這些“已加購未付款”用戶單獨(dú)取數(shù)，分析其產(chǎn)品偏好/優(yōu)惠偏好標(biāo)簽，從而細(xì)致分析問題（如下圖）。

綜上可見，想做好用戶行為分析，密切結(jié)合業(yè)務(wù)，清晰目標(biāo)，找到關(guān)鍵行為路徑，樹立判斷偏好的標(biāo)準(zhǔn)，一樣都少不了。