“我們有很多用戶數(shù)據(jù)，可到底該怎么分析呢？”很多人有類似疑問。如果只簡單統(tǒng)計有多少活躍用戶，多少付費用戶，又看出不這些數(shù)字有什么價值。今天系統(tǒng)的給大家介紹一下。文章較長，同學(xué)們記得先點個贊，后邊慢慢看哦。

一、用戶行為是什么

一個用戶ID，在企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)產(chǎn)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(fā)生
2. 地點：在XX渠道/平臺/系統(tǒng)發(fā)生
3. 人物：誰發(fā)生的
4. 起因：第一個動作
5. 經(jīng)過：所有動作組成的鏈路
6. 結(jié)果：行為帶來的結(jié)果

這些要素，在不同平臺上表現(xiàn)方式不同（如下圖）：

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在不同系統(tǒng)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(wù)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(yè)務(wù)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(biāo)很多，不容易看出結(jié)論。用戶的行為可以有千百萬種，只有先了解：業(yè)務(wù)為什么需要用戶行為數(shù)據(jù)，才能知道，哪些是真有用

二、不同業(yè)務(wù)的需求

業(yè)務(wù)方關(guān)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(yè)務(wù)線，沒做過復(fù)盤
• 新年伊始，要做各種新計劃

這種情況下，數(shù)據(jù)宜粗不宜細(xì)，宜全不宜精。先給一個整體概貌，讓領(lǐng)導(dǎo)/業(yè)務(wù)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？”

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情況二：心有所指，關(guān)注結(jié)果。

這種情況，一般是：觀察業(yè)務(wù)流程、產(chǎn)品功能點、內(nèi)容發(fā)布的效果。業(yè)務(wù)方目標(biāo)很明確：看看這東西做得咋樣。常見的，比如：

• 內(nèi)容板塊：用戶點擊、參與討論、轉(zhuǎn)發(fā)動作
• 功能點：用戶使用數(shù)量、使用頻次、使用時長
• 商品：用戶瀏覽、購買、重復(fù)購買、一次性大額購買

此時就不能鋪開了說，而是聚焦業(yè)務(wù)關(guān)注的功能點（如下圖）

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注意！用戶行為多不等于業(yè)績好。比如電商業(yè)務(wù)，運營興致勃勃地上個一澆水種樹領(lǐng)優(yōu)惠的活動，企圖拉一拉活躍人數(shù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)用戶都玩游戲去了，都在等優(yōu)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(guān)系分析等方法，具體看這個行為對業(yè)績的影響（如下圖）。

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情況三：業(yè)績壓力，焦頭爛額。

這種情況，一般是：評價核心流程的表現(xiàn)好壞。比如新用戶注冊，大型活動參與，交易流程，關(guān)鍵問題投訴等等。這時候分析目標(biāo)非常具體：

• 注冊轉(zhuǎn)化率要搞高！
• 活動參與率要搞多！
• 成交比例要做高！
• 關(guān)鍵投訴堅決撲滅！

這種目標(biāo)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

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注意！很多同學(xué)看數(shù)據(jù)，喜歡直接看最細(xì)的細(xì)節(jié)，試圖從每一個用戶動作中發(fā)現(xiàn)問題。這樣很容易被茫茫多數(shù)據(jù)淹沒。對核心流程評估，應(yīng)先關(guān)注整體效果（比如整體流量+整體轉(zhuǎn)化率）有了判斷，再看細(xì)節(jié)

還有一點，就是要結(jié)合補救措施，看用戶數(shù)據(jù)。用戶行為是各種因素影響結(jié)果，在企業(yè)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(fù)雜問題，不一定要糾結(jié)：這個到底是用戶不喜歡文案還是不喜歡產(chǎn)品，而是：我們還能做什么挽回。

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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(nèi)，可能業(yè)務(wù)補救措施就2,3種，分析哪一種有可能見效，能直接促成業(yè)務(wù)行動，讓數(shù)據(jù)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(yè)務(wù)做得不行，業(yè)務(wù)方又沒有明確假設(shè)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(biāo)完全不清楚。這里有兩個基本思路：

思路一：業(yè)務(wù)方先圈出來自己的目標(biāo)客戶，然后看目標(biāo)客戶在干啥

思路二：先找出一個行為的重度客戶，然后問業(yè)務(wù)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。

比如積分兌換，業(yè)務(wù)方只是覺得這個業(yè)務(wù)不行，哪里不行又說不上來。此時可以如下圖，分兩個思路看數(shù)據(jù)（如下圖）

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如果發(fā)現(xiàn)高價值用戶明顯偏好某些禮品兌換，則可以對應(yīng)設(shè)計吸引高價值用戶禮品方案。如果發(fā)現(xiàn)重度用戶明顯存在薅羊毛嫌疑，則可以對應(yīng)修改獎勵規(guī)則?？傊?，只要用戶群體行為差異足夠大，就能產(chǎn)生策略。

四、小結(jié)

從上邊四大情況可以看出來，即使是同樣的數(shù)據(jù)，面對不同情況，可以有不同展現(xiàn)方法。這就要求同學(xué)們在工作中，認(rèn)真理解業(yè)務(wù)需求。

很多同學(xué)會說：直接問業(yè)務(wù)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(dá)的需求就是：“做個用戶行為分析看看”。

這就要求做數(shù)據(jù)的同學(xué)們，自己有一定的判斷能力。以上四種情況是層層遞進(jìn)的，其邏輯關(guān)系如下圖，同學(xué)們可以剝洋蔥般的引導(dǎo)業(yè)務(wù)，找到真正關(guān)心的問題，從而做出有價值的分析。

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