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前言
不論是哪種類型的企業(yè)，用戶對于他們的重要性都是不言而喻的，為用戶提供相應的客戶服務是企業(yè)的業(yè)務之一，而用戶行為分析是了解用戶的方式之一，那么，用戶行為分析如何落地呢？
1）用戶行為分析是什么？
用戶行為分析，實質上是從點擊、頻次等多維深度的還原用戶動態(tài)使用場景和用戶體驗，再通過對用戶行為監(jiān)測獲取的數(shù)據(jù)進行分析，可以更加詳細、清楚地了解用戶的行為習慣，從中發(fā)現(xiàn)用戶使用移動互聯(lián)網產品的規(guī)律，這些規(guī)律用于精確營銷、產品優(yōu)化。
用戶行為分析可以找出產品功能、網站、推廣渠道等各個業(yè)務線中存在的問題，讓產品業(yè)務線更加精準、有效，提高轉化率、還可以進行用戶分層和用戶分群，實現(xiàn)用戶精準營銷和精細化運營，從而驅動業(yè)務實現(xiàn)增長。
2）用戶行為數(shù)據(jù)有哪些？
用戶行為數(shù)據(jù)概括來說就是：Who(誰)、When(在什么時間)、Where(在哪里)、What(做了什么行為)、Why(目的是什么)、How(通過什么方式)，How much (用了多長時間、花了多少錢)。
如在用戶注冊環(huán)節(jié)上進行數(shù)據(jù)埋點，監(jiān)控用戶什么時間、在什么樣設備、什么樣的機型進行注冊，完成注冊之后瀏覽了什么頁面，每個頁面停留了多長時間，購買了什么商品，消費了多少錢等一系列行為。每個節(jié)點進行數(shù)據(jù)埋點，打上標簽，就可以采集這些用戶行為數(shù)據(jù)，進行分析，根據(jù)不同用戶的不同標簽對用戶實現(xiàn)精準營銷等作用。
按數(shù)據(jù)來源分，用戶行為的數(shù)據(jù)可以分為線上觸點數(shù)據(jù)（APP、H5、Web網頁、小程序、各個網絡平臺等）及線下觸點數(shù)據(jù)（門店動線、可穿戴設備等）。
按行為類型劃分，可分為消費行為數(shù)據(jù)和操作行為數(shù)據(jù)
其中，消費行為數(shù)據(jù)有：
? 用戶的客單價、訂單數(shù)、會員購買率；
操作行為數(shù)據(jù)有：
? 用戶的pv、uv、ip、老訪問數(shù)、新訪問數(shù)；
? 用戶停留時間、使用時間及頻次、跳出率、回訪次數(shù)、回訪相隔天數(shù)；
? 用戶來源渠道、地區(qū)；
? 用戶使用頻次分布、時間段分布，平均停留時長；
? 用戶所使用搜索引擎、關鍵詞、關聯(lián)關鍵詞和站內關鍵字；
? 用戶在頁面上的點擊量；
? 用戶進入下一個路徑的轉化率；
? 用戶發(fā)視頻數(shù)，創(chuàng)建企業(yè)數(shù)等等。
...等等
用戶使用產品的有很多場景，所以用戶行為數(shù)據(jù)有很多，在這里不一一介紹了，這些數(shù)據(jù)反映的都是產品業(yè)務線的總體情況，數(shù)據(jù)的價值除了反映現(xiàn)狀，還有更重要的是應用。
1）涉及哪些運營部門？
以互聯(lián)網B端產品的職能架構為例，來感受一下業(yè)務流程中每個角色的作用。各部門的重點工作如下：
▆ 市場部：基于用戶路徑分析，獲取足夠流量及銷售線索，降低渠道成本，提升渠道轉化，有渠道投放質量。
▆ 產品設計部：基于用戶路徑分析，輸出產品方案，幫助商家解決業(yè)務問題，能得到用戶對不同功能模塊的反饋，進而優(yōu)化功能；
▆ 運營部：基于用戶路徑分析，優(yōu)化用戶質量以及打造品牌口碑、進行內容運營、活動運營、社群運營等；
▆ 銷售部 ：基于用戶偏好分析，將有效的銷售線索，轉化至與客戶成交這一步驟，需要經常進行線下拜訪、PPT演示、簽訂合同等相關工作；
▆ 客戶成功部：根據(jù)用戶分群進行分析，刻畫該目標群體的興趣畫像，獲取目標用戶的興趣愛好，針對性服務重點客戶，成功客戶轉化以及續(xù)費；
▆ 客服部：根據(jù)用戶分層，針對性的維護客戶，收集客戶真實需求。
·······
2）用戶行為分析的場景？
定義用戶的生命周期為：拉新-轉化-促活-留存-商業(yè)化，具體分析場景如下：
A. 拉新：渠道分析、用戶質量分析、SEM分析·····
B. 轉化：新增用戶注冊轉化過程、產品使用過程轉化（搜索、推薦等）····
C.促活：用戶停留時長、用戶行為分布····
D.留存：用戶留存分析····
E.商業(yè)化：根據(jù)用戶歷史行為展示廣告····
對數(shù)據(jù)分析人員來說，用戶行為分析該如何落地？當接到業(yè)務需求，先定義問題；回到業(yè)務場景，結合分析目標，形成分析思路；如何與業(yè)務溝通形成落地的建議？
1）接到業(yè)務需求，先要定義問題
定義問題是理解、理清業(yè)務需求的第一步，如果能夠量化的定義更好。所謂問題，即預期目標與實際目標的差距。比如某產品的重要數(shù)據(jù)指標是銷售額 ，業(yè)務員找到數(shù)據(jù)分析人員說我這個月的銷售額很低，只有100w，我們定的銷售額目標是500w，需要幫我分析一下是什么原因導致的？
這其中目標是500w而實際銷售額是100w，100w到500w的差距便產生了問題。
那么，【如何定義問題呢?】
第一、清晰準確描述問題。用清晰的描述和量化的數(shù)據(jù)代替模糊不清口頭的表達；
第二、劃分問題邊界。初步預判解決問題的方向、設定評價標準、分析目標的預期值；
第三、區(qū)分問題類型。用專業(yè)的判斷定義問題發(fā)生的場景、問題類型；
第四、明確輸出產物。把一個具體的場景事件轉化為要解決的問題。
2）結合業(yè)務場景和目標，形成分析思路
在實際數(shù)據(jù)分析工作中，面對諸多問題，我們的想法是零散、發(fā)散的，不能形成有體系化的分析思路，就會導致找不到核心的問題點。沒有數(shù)據(jù)分析思路的人總會說“我感覺”“我認為”等口頭語，而且只會使用數(shù)據(jù)分析相關工具做了很多可視化圖表，不知道使用哪些數(shù)據(jù)分析方法，最后也發(fā)現(xiàn)不了 其中的問題。
數(shù)據(jù)分析要緊密結合業(yè)務，分析思路也是如此。我們需要能將零散的想法整理成有條理的思路，從而快速解決問題。
那么，【如何形成體系化的分析思路?】
第一、結合具體業(yè)務場景，了解整體數(shù)據(jù)情況。了解產品業(yè)務線的整體用戶行為數(shù)據(jù)概況。
第二、根據(jù)需求問題和目標，明確分析的數(shù)據(jù)指標。數(shù)據(jù)指標是分析的基礎，先定指標，再談分類維度，再談怎么分析。用戶行為分析可利用轉化漏斗梳理用戶全行為路徑，明確待分析的核心數(shù)據(jù)指標。
第三、了解核心指標，觀察數(shù)據(jù)規(guī)律變化。用戶在不同時段的訪問量和使用間隔情況分布、新增和活躍數(shù)據(jù)的走勢情況等，用戶行為分析要通過數(shù)據(jù)規(guī)律和分布情況了解人群特征和用戶行為習慣。
第四、挖掘異常變化的原因，有邏輯的進行論證。通過數(shù)據(jù)監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)異常情況，與同期對比，按時序看走勢，必要時拆解結構，找出異常，進而下鉆分析原因，從而鎖定問題點，進行深入分析。
第五、基于數(shù)據(jù)分析模型，深入洞察原因。一般常用的數(shù)據(jù)分析模型為結構分析法+指標拆解法。對問題進行拆解，找到問題發(fā)生點。
第六，進行問題點測試，驗證分析結果。找問題點后，進行多輪測試驗證，確保分析結果準確性可靠性，還能知道哪種方法好用，發(fā)現(xiàn)內在邏輯，積累分析實戰(zhàn)經驗。
3）根據(jù)分析結果，給出落地建議
能否落地、執(zhí)行、見效，是很多做數(shù)據(jù)分析的人員被質疑的點，數(shù)據(jù)分析的結果是否能夠落地、執(zhí)行、見效體現(xiàn)了分析本身的意義，只有推動執(zhí)行了，才能給公司帶來巨大價值。
那么，【如何根據(jù)分析結果給出可執(zhí)行的落地建議呢？】
第一、確認分析的數(shù)據(jù)邏輯性，可靠性，準確性。一定要用數(shù)據(jù)證明分析結果有價值，預計能帶來多少的收益。
第二、認清事實，清晰各個部門落地目標。數(shù)據(jù)分析結果在各個部門里落地生根，利用STAR 模型（ situation(情境)、target(目標)、action(行動)、result(結果)）把公司目標-部門目標-項目目標串起來，使得各個部門人員配合落地執(zhí)行。
第三、結合業(yè)務動作，提出切實可行的方案。僅是分析結果是不夠的，還要提出切實可行的方案。
第四、獲得領導的支持和認可。領導認可才會分配相應的資源，交給相應的人員去實施。我們首要證明分析是正確的；其次有非常準確可靠的價值描述；最終，必須有清晰明確，成本可控的落地方案。
第五、上線測試，復盤效果，優(yōu)化迭代。一定要給業(yè)務方講清楚：沒有歷史數(shù)據(jù)，則無法分析，一定要做測試。實驗數(shù)據(jù)跟自己預期的效果有差異，一定要分析出具體原因，優(yōu)化迭代。
對于用戶行為分析 ，還有一個值得需要考慮的是成本問題，朋友如是說：“我所了解的用戶行為分析，需要較高的門檻，既要有一套完整的數(shù)據(jù)監(jiān)控體系，而且要確保數(shù)據(jù)是真實的，同時拿到一大堆用戶的行為數(shù)據(jù)來分析，也是很頭疼的一件事。從產入產出比來看，如果用戶行為分析只是用在用戶畫像和智能推薦的話，成本是一個必須要考慮的問題?！?/p>小結
對于用戶進行分析要靈活選擇常用的數(shù)據(jù)分析模型，對用戶進行分析和分類區(qū)分，引用朋友的一句話“我們意識形態(tài)里面都會覺得大數(shù)據(jù)里面一定能挖掘出一些信息，或者價值。實際情況有這么一種：在促銷活動里面，我們通常會認為促銷的方案落地之后，營業(yè)的數(shù)據(jù)一定曲線向上，實際上更多的時候營業(yè)數(shù)據(jù)的波動并不會特別明顯，甚至用了某些模型，會得出“促銷方案的效果幾乎等于0”的結論，所以，數(shù)據(jù)分析的背后是不是一定能挖掘出某些價值，如果沒有，那么問題出在哪里，對“數(shù)據(jù)分析”這個工具的使用，還有哪些注意方式”。
所以，我們需要找到合適的“數(shù)據(jù)分析”工具方法及模型。
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7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
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2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現(xiàn)為：
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二、違規(guī)處罰
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三、申訴
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