用户行为分析 — 我的用户原来是这样的?

  • 行业动态 2019-11-25 分享新闻到:
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  ◇▲=○▼=△▲★▽…◇●△◇•■★▼▲●…△•☆■▲□▼◁▼★△◁◁▽▼▼▲▼▼▽●▽●口▲=○▼△▪️▲□△★-●△▪️▲□△▽•●◆●△▼●可以说,用户研究是产品设计的第一步,用户数据是互联网研究梦寐以求的宝库。

  用户研究方法主要包括调查问卷、用户访谈、可用性测试和用户行为分析等,而以大量数据为支撑的用户行为分析尤为重要。

  遗憾可供我们学习用户行为分析的文章资料并不多,本文总结作者实际工作经验对之作浅析。

  个人理解,用户行为分析是基于互联网用户行为及行为背后的数据统计与分析,构建出用户行为模型和完整的用户画像,进而为产品精细化运营或营销提供可靠依据。

  行为数据,应对应用户实际使用的行为路径。在知乎上曾看过一个比较赞同的回答@忽如远行客,在此做总结如下图。

  其实就是我们所常用的网站数据分析工具所包含的用户分析功能,以前用得比较多的是国内外两大搜索引擎的网站分析平台:Google Analytics(最常用功能最强大)、百度统计(用户量庞大更倾向搜索行为),这也是我以前工作中接触的两款软件。

  2016年以后,新推出了众多新一代用户行为分析产品,如:Mixpanel、Heap等。

  如果条件允许,眼动实验、可用性测试、点击热图都能很好辅助分析用户的行为。另外值得说明的是,pk10平台网站分析工具提供的用户属性分析(地点、年龄、性别等)可有效帮助构建用户模型。

  我曾经运营过电商网站,各类网站中电商网站尤为注重用户行为分析,尽管个体用户使用网站的行为复杂而随性,但能抓住整体或典型的行为特征,便是掌握转化用户价值的好开始。

  再好的软件都需要我们对想要的数据进行梳理,更多时候我们还需要埋入前端代码以得到用户行为事件的数据。比如下图我们可以分析用户的页面偏好。

  用户从网站到达页至目的页的行为过程中,每一步都会发生流失和转化。漏斗模型适用于网站中某些关键路径转化率的分析,以确定整个流程的设计是否合理。

  当拥有充分的数据,你最希望的是模拟出用户的页面访问路径。简单示意图如下。

  相信当我们学习好用户研究、应用好用户行为分析,哪天可能就会感叹:“原来我的用户是这样的”。

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