以客戶為中心的團隊：

?全面了解用戶的挑戰

?了解客戶使用什么功能以及不使用什么功能

?了解客戶如何從產品中獲得最大價值

真正了解客戶及其問題是產品經理承擔的最重要角色。

當發布新功能后，最緊迫的問題就是：

• 人們在使用它嗎？
• 如何使用？
• 我們是否做出了正確的假設并建立了人們想要的東西？

這是一個問題，假如每日活躍用戶和會話等指標無法回答，要真正了解用戶對產品的想法，就需要更深層次的分析–行為分析。

什么是行為分析？為何如此重要？

行為分析是一種分析，提供用戶在移動應用程序或網站中行為方式的信息。它超越了諸如日?；顒佑脩艋蚓C合瀏覽量之類的基本指標，揭示了使用不同功能如何帶來留存，轉化和收益。

行為分析的基石是事件。事件表示用戶可以在您的產品中執行的任何操作(例如打開應用程序，創建帳戶，觀看視頻)或與用戶相關的任何活動(例如進行購買)。

如何開始分析用戶行為？

以下8個步驟，諸葛君教大家以正確的方式開始分析用戶行為。

步驟1：定義業務和分析目標。

• 團隊目前正在做什么？
• 團隊的總體目標是什么？
• 一旦確立了總體目標，將如何實現這一目標？

建立專注于改進以實現目標的關鍵績效指標(KPI)。

假設業務目標是增加收入。那么KPI可能是：

· 增加新增轉化

· 增加付費客戶的留存率

· 增加付費渠道轉化率

步驟2：找出與目標相符的關鍵路徑。

關鍵路徑是用戶根據產品目的采取的一系列操作。

電商產品的示例可能是：

搜索→瀏覽產品→添加到購物車→結帳→訂單確認

(諸葛io路徑分析)

對于游戲產品，關鍵路徑可能始于用戶打開應用，提示注冊并隨后通過游戲教程進行的操作。

您可以將此路徑過程分解為一系列事件：“打開應用程序”，“注冊-已填充個人信息”，“注冊-已選擇頭像”，“注冊-完成”，“游戲指南-已開始”和“游戲教程-已觀看”。

步驟3：組織活動分類。

每個出色的用戶行為分析的背后都有一個出色的事件分類法—— 一種組織事件和屬性的集合的方式，該集合用于定義人們可以在產品中采取的行動。將事件分類法視為您將使用分析平臺進行分析的基礎是至關重要的。

步驟4：了解如何識別用戶。

大多數分析平臺都需要在其移動SDK或HTTP API中配置某種標識符(以跟蹤唯一用戶。

例如諸葛io的SDK集成到App或網站中，便能獲得應用內的所有用戶行為數據，這樣可以將來自多個設備和會話的數據與一個用戶進行匹配。事實上，諸葛io認為在每個App里，不是所有事件都有著同樣的價值，基于對核心事件的深度分析需求，諸葛io推薦大家使用層級化的自定義事件布點方式，每一個事件由三個層次組成的：事件(Event)、屬性(Key)和屬性值(Value)。同時，諸葛io還為開發者們提供數據監測布點咨詢服務，可以根據豐富的行業經驗為客戶提供個性化的事件布點咨詢和技術支持。

步驟5：建立“最小可行儀器”。

一旦花了一些時間思考如何設置分析和組織事件(步驟1至5)，就該開始訪問一些基本的應用程序指標了。現在，您應該集成分析解決方案的移動SDK或HTTP API并分配用戶ID。

步驟6：追蹤事件。

針對用戶的關鍵行為路徑進行精細跟蹤和記錄，并在此基礎上，通過分析挖掘得到用戶的詳細網絡行為路徑特點、每一步的轉化特點、每一步的來源和去向等，從而幫助企業分析用戶的網絡行為，找出用戶的主流路徑，分析網絡產品的用戶使用路徑，從而針對典型場景的用戶轉化數據來進一步制定和實施有針對性的策略，以提升轉化效率。

(諸葛io路徑分析)

步驟7：設置用戶屬性和事件屬性。

分配用戶屬性和事件屬性可以更深入地了解客戶與應用互動時所表現出的行為，不同特點的用戶有著完全不同的行為習慣，通過了解用戶畫像，可以幫助運營理解用戶。

• 女性用戶的轉換速度是否比男性用戶塊？
• 南方用戶的消費習慣和北方用戶的是否一樣？
• 年輕人的轉化率和中老年的轉化率差多少？

(諸葛io實名用戶群留存分析)

步驟8：開始深入研究用戶行為。

我們可以用最簡單與直接的方式將每個用戶的事件路徑點擊流數據進行統計，并用數據可視化方法將其直觀地呈現出來。諸葛io不僅能夠便捷獲取布點數據，也為客戶提供了個性化的sunburst事件路徑圖分析，并可為客戶產品制作定制化的產品分析報告。

• 建立行為群體，
• 查看關鍵路徑并通過渠道報告提高轉化率，
• 計算一段時間內的用戶留存率，
• 衡量新功能發布的影響

寫在最后

記錄用戶行為事件是一項巨大的成就，這是一項有意義的投資，可以讓企業更加詳細、清楚地了解用戶的行為習慣，推動產品迭代、實現精準營銷、提供定制服務、驅動產品決策，善于獲取數據、分析數據、應用數據是每個人做好工作的基本功，從數據中找出規律，用數據驅動增長。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的家用电器用户行为分析与事件识别_8个步骤，教你如何开始用户行为分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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