一個用戶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：

1. 時間：何時發生

2. 地點：在XX渠道/平臺/系統發生

3. 人物：誰發生的

4. 起因：第一個動作

5. 經過：所有動作組成的鏈路

6. 結果：行為帶來的結果

這些要素，在不同平臺上表現方式不同（如下圖）：

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：

1、后臺記錄：用戶注冊表單、服務請求表單、交易訂單等

2、埋點記錄：用戶在APP、小程序、H5瀏覽記錄

3、業務人員反饋：通過銷售、客服、售后工作人員反饋的信息

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，只有先了解：業務為什么需要用戶行為數據，才能知道，哪些是真有用

業務方關注用戶行為，有四種情況

情況一：一無所知，看看再說。

常見的，比如：

• 新官上任，不清楚情況

• 新業務線，沒做過復盤

• 新年伊始，要做各種新計劃

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，之后有具體議題了，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？”

情況二：心有所指，關注結果。

這種情況，一般是：觀察業務流程、產品功能點、內容發布的效果。業務方目標很明確：看看這東西做得咋樣。常見的，比如：

• 內容板塊：用戶點擊、參與討論、轉發動作

• 功能點：用戶使用數量、使用頻次、使用時長

• 商品：用戶瀏覽、購買、重復購買、一次性大額購買

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！用戶行為多不等于業績好。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，結果發現用戶都玩游戲去了，都在等優惠，反而下單的人在減少！

此時，可以用矩陣法、前后對比法、行為關系分析等方法，具體看這個行為對業績的影響（如下圖）。

情況三：業績壓力，焦頭爛額。

這種情況，一般是：評價核心流程的表現好壞。比如新用戶注冊，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：

• 注冊轉化率要搞高！

• 活動參與率要搞多！

• 成交比例要做高！

• 關鍵投訴堅決撲滅！

這種目標清晰的用戶行為分析，可以說是最簡單輕松了。核心思路就是以下四個模塊

注意！很多同學看數據，喜歡直接看最細的細節，試圖從每一個用戶動作中發現問題。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項目都做控制變量研究，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。面對復雜問題，不一定要糾結：這個到底是用戶不喜歡文案還是不喜歡產品，而是：我們還能做什么挽回。

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

情況四：情況不明，疑神疑鬼。

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？”至于挖啥、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。這里有兩個基本思路：

思路一：業務方先圈出來自己的目標客戶，然后看目標客戶在干啥

思路二：先找出一個行為的重度客戶，然后問業務方：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。

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，最后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，其邏輯關系如下圖，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。

以上就是用戶行為分析，這是我見過最實用的指南！的全部內容了，希望大家喜歡。