用户行为特征

用户行为特征

用户行为特征，对于运营来说用户的行为是需要关注的一个点，很多时候用户的行为决定了一个网站甚至是一个软件能否继续运运营下去，所以通常都是要对于用户行为特征进行一个分析，下面一起看看相关内容。

用户行为是用户在产品上产生的行为，实际表现为相关的用户数据。产品经理运用不同分析方法对不同数据进行分析，进而为产品迭代和发展提供方向。

一、用户行为是什么？

1、用户行为

用户行为是用户在产品上产生的行为。我们以小明的case具象化用户行为表现：

因为小明关注作者的信息被记录了下来，当该作者有发布信息时，则会通知所有关注他的人，而小明也是其中之一。

小明关注作者的信息记录，则是行为数据。小明的行为数据会有 启动app、浏览、查看图集、播放视频、点赞、关注作者……

2、用户行为数据

用户行为数据是从一次次的行为中而来的，行为数据是通过埋点进行监控（相见埋点介绍）、后续一篇文章将介绍如何（设计埋点）。通常是数据同学完成埋点设计，由开发完成监控程序 或 调用SDK。针对小明的行为（假设以下均已埋点）：

3、用户行为分析

是指对用户行为数据进行数据分析、研究。

4、用户行为分析的作用

（1）通过用户行为分析，可以还原用户使用的真实过程。

一个xxx的人在什么样的环境中（由于什么样的行为）在时间点做了xxx事情做了什么事情结果如何

（2）“了解用户，还原用户”是“以用户中心”的第一步。只有详细、清楚的了解用户的行为习惯、真实的使用路径、进而找出 产品使用、渠道推广等过程中存在的问题，提高用户/页面/业务过程中的转化率。

（3）用户行为分析（case需要补充）可以用于

A、拉新：渠道分析、SEM分析、用户质量分析、

B、转化：新增用户注册转化过程、产品使用过程转化（搜索、推荐等）、push推送调起过程、站外拉起过程

C、促活：用户停留时长、用户行为分布、

D、留存：用户留存分析

E、商业化：根据用户历史行为展示广告

二、如何进行用户行为分析？

1、行为事件分析

行为事件分析方法主要用于 深度研究某行为事件，以及对产品的影响以及影响程度。

针对某一具体行为，全面的描述、对比，针对其异常表象 深度下钻分析各维度、确认导致该行为数据表现的原因。如快手的播放量徒增:同期对比分析，确认历史上是否有发生过，对比 去年/上个季度/上月/上周/昨日的 数据的相对表现。多事件对比分析。对比浏览量、点赞、评论、分享事件的数据是否存在徒增。通过对比多个事件，确认徒增现象发生的范围。维度下钻：由于播放量取决于3个部门用户在快手消费视频，被监控程序上报。

所以在三个方面分析：

监控程序是否异常？在快手哪个页面的播放量增加呢？是发现、关注、还是同城？-> 对应页面做了哪些调整？是否增加了引流；哪一部分用户群的播放量增加了？交叉分析 用户自然属性（平台、性别、年龄、地域、教育学历、机型、消费能力）、行为属性（新增、回流、常活跃用户；直播用户、短视频用户…、）、视频属性（视频类型、作者类型…、）

2、留存分析

留存是衡量用户是否再次使用产品的指标，也是每一个app赖以生存的指标，能够反映任何一款产品健康度，是产品、运营、推荐效果的整体表现。如果一个app从来没有留存用户，那DAU将永远是新增用户，那么产品将无法运行下去，更别说新用户成本付诸东流。

贴合业务属性、精细化留存过程 将对留存数据更有价值和指导意义。通过留存分析，能够剖析用户留在产品的原因，从而优化产品核心功能提升留存。

留存的类型：

用户留存：用户使用app后，经过一段时间仍旧使用。功能留存：用户使用xxx功能后，经过一段时间仍旧使用该功能，且其他功能均有所变化。此时，该功能对用户留存有正向作用。先前有写过 留存分析的文章，这里就不赘述了。

3、漏斗分析

漏斗分析实质是转化分析，是通过衡量每一个转化步骤的转化率，通过转化率的异常数据找出有问题的环节并解决，进而实现优化整个流程的完成率。

在产品初期(处于与市场适配的阶段)：通过漏斗分析找到用户触达的瓶颈，帮助用户触达产品核心价值，真实反映MVP与市场匹配程度；在产品中期(处于用户平稳增加的阶段): (1)通过漏斗分析优化渠道，找到目标群体用户; (2)通过漏斗分析优化用户在各模块的体验(基础的登录模块、产品核心价值模块: 如抖音的播放模块、淘宝的购买模块等)；在产品后期(处于用户价值产出的阶段): (1)通过漏斗分析可以改善用户生命周期(优化用户体验提高用户生命周期，间接拉长用户群体的价值产出的时间长度，减少高价值用户群体的流失)；(2)可以通过漏斗分析优化商业化模块，像商品的购买过程（购物车-提交订单的转化漏斗）、广告的曝光点击等，提高生命周期中单位时间产生的价值。

4、路径分析

路径分析可以将纷杂的app日志按照用户的使用过程，呈现出“明确的”用户现存路径。发现路径问题，进而优化，使用户尽可能短路径体验到产品核心价值。

通过路径分析，可以了解到像小明这样9点左右播放视频的用户：他们是通过push点击而来，这部分用户占比是多少；他们匆匆结束播放，再也没有下一步行为，这部分用户占比又有多少。针对他们利用碎片化时间播放视屏的场景，尤其是突然退出的'场景，是否在下一次打开app时，仍旧打开终端的视频。是否有其他策略可以针对该场景来优化？

此外，路径分析不仅仅可以用于行为路径分析，也可以用于用户群体转化分析。例如：新用户中分别转化为 忠实用户、常活跃用户、潜在流失用户、流失用户的分析。

5、用户分群分析

通过了解用户画像，可以帮助运营理解用户。根据用户画像（基本属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等）的标签信息将用户分群。

通过用户分群行为表现对比，可以进一步了解不同群体对产品的反馈，有针对性的优化产品。

发现中 西南地区的低端机型使用app时，奔溃率特别高，开发可以针对该点进行优化、降低奔溃率；可以针对不同的用户群体的行为表现 做 定向投放、push等，从而实现精细化运营。业内的商业化行为分析产品，基本上将用户画像的生成、标签的过程均合并在用户分群的群体定义中，降低了操作流程。

三、用户行为分析的完整链路

以小明为case的用户行为每天数以万/亿计的产生，如何对“这类人群”进行“行为分析 ……此处隐藏942个字……程驱动性公司正转变为数据驱动的数字公司，竞争从同业蔓延至异业竞争，跟随用户，跨场景地满足用户的需求将会成为数据红利时代最核心的诉求。

如果说数字化转型不可逆，那么对于用户的精细化运营将会是数字化转型的支撑点之一。要实现对用户的精细化运营，必不可少要对用户行为进行分析。比如对网站、APP等渠道的用户行为数据进行采集，对获取到的用户行为数据进行多维度、多角度对比分析，用以指导提升获客效率、优化产品服务和用户体验，以数据驱动业务持续增长。

但目前来看，距离要实现这一目标，还有一定的差距。由于日常工作中，大家的分工不同，仅关注某一个方面的数据显然不够，无法全面了解产品运营情况，更不能提出行之有效的分析建议。

现在的情况是在公司内，业务部门想要看数据，会先提出自己的数据需求，这时候需要找到技术人员或者数据分析师，根据需求写SQL将数据从库里提出来，交给数据分析师进行分析，形成对应报表之后，再发给业务部门查看，完成整个过程没个三五天搞不定，数据分析的时效性大大降低。

企业采用用户行为分析工具，可以让产品、运营、市场、数据等业务部门更方便的分析数据，让技术部门日常面对的零碎需求更少，能把等多精力放在建立数据仓库等核心工作上。

当我们在做产品开发或者产品运营时，通常需要第三方工具去做用户行为分析以提供数据支持。因此免费产品的试用成了大家在前期选择工具的必要方式。为了方便大家对目前市场上的用户分析工具有一个清晰的了解，我们在试用了大量的工具后，分别从数据接入、数据分析、安全与拓展几个方面进行了综合分析。

许多人都在问，市场上有没有免费的用户行为分析工具，答案是有的！不过各家各有特点，国外知名用户行为数据分析工具像Google Analytics（以下简称GA）、Mixpanel，国内有百度统计、易观方舟Argo、友盟、TalkingData免费版（以下简称TD免费版）。

01、数据接入

谈到数据接入，首先需要说明的是几个产品在数据模型上的差别。

GA、百度统计诞生于传统PC互联网时代，都是以传统的页面浏览（PV）和用户会话（Session）为核心。其中GA经过多年演进，增加了一些关于事件分析和自定义属性的内容，但本质上主要还是服务于页面类的产品。百度统计还是依然只支持页面和会话统计。

随着移动互联网时代到来，用户的行为触点变多，以往以页面和会话为中心所能采集到的结构化数据颗粒度不够细，页面和会话模型已经不适用了。因此，基于“用户+事件（User+Event）”模型出现了，在分析的时候可以完全自主的定义需要分析的事件，并从不同的属性维度进行交叉分析。刚推出不久的易观方舟Argo，以及Mixpanel、友盟、TalkingData免费版都采用了 “用户+事件”模型。

在埋点方面，目前根据埋点的工具和方式，可以划分为三种类型：代码埋点，可视化埋点和全埋点，并没有说哪一种方式能够碾压其他几种，因为都各有弊端，具体的各种埋点方法的分类与优缺点我们也做一下对比：

下面我们看一下市面上几家免费的数据分析产品之间在数据接入方面对比。需要注意的是由于GA、Mixpanel都是国外产品，在数据采集的规则适配了iOS、Android的设计规范，但国内开发者常常直接忽视这些设计规范开发产品，而GA、Mixpanel在数据采集上没有针对国内产品的特点进行优化，因此在数据采集的准确性上可能会受到一些影响。

另外，需要提到的一点是Mixpanel和易观方舟Argo的数据采集SDK开放了源代码，一定程度上可以打消企业在数据采集安全方面的顾虑。

02、数据分析

数据分析是用户行为分析工具的核心，除了百度统计以外，其他几款产品都可以满足用户行为数据分析的基本需求，但在功能的丰富程度上不尽相同。具体对比可以看下表。

从分析模型丰富程度上来看，Mixpanle和易观方舟Argo是里面功能最全的，堪称全家桶，唯一遗憾的是目前易观方舟Argo目前尚不支持热图分析。比如最常用的“事件分析”这个功能，不止可以从PV、UV等方面进行分析，还可以根据不同的属性值设定具体的指标按照不同的维度进行对比，功能非常强大。

从数据准确性上来看，GA在算法的严谨性上应该是最好的，但如果用户或者事件量比较大的时候，会采取抽样分析，可能会影响到数据的准确性，Mixpanel的免费版本也会存在类似的问题。易观方舟Argo在这方面表现抢眼，在数据计算上支持秒级实时数据分析、自定义指标、多维多人群指标对比、人群交叉分析、智能分析、数据实时回传、即席数据分析等。

从数据管理、项目管理、权限管理这些常用的管理功能方面来看，几款工具都提供了比较友好的支持。但仅有友盟+提供了手机app，可以随时通过手机查看监测的数据情况，易观方舟Argo支持通过手机浏览器访问查看数据看板。

另外，值得一提的是易观方舟Argo里面的用户运营和触达功能。目前易观方舟Argo可以在完成用户分析与分群后，通过邮件、短信、Push消息等方式对目标用户进行触达，还支持配置UTM追踪参数对广告进行跟踪。

03、安全与拓展性

企业级产品在数据安全性和可拓展性上，需要提前做一些考量，几款产品也各有侧重，具体对比情况如下表所示：

（点击图片可查看清晰大图）

GA免费版 和 Mixpanel 提供的都是SaaS服务，但因为服务器都在国外，在国内使用起来稳定性和刷新速度上可能会有一定的影响；百度统计、友盟统计、TD免费版基本上都是SaaS服务；易观方舟Argo提供安装包，可由企业自己私有部署，如果对数据安全有顾虑，易观方舟Argo是个不错的选择。在服务方面，除了GA和易观方舟Argo可提供社区服务支持以外，其他产品目前还没有完善的用户服务支持。

总结

对比来说，刚推出不久的易观方舟Argo，在数据采集、数据分析能力上，已经可以满足产品数据和用户行为数据分析的需求，而且提供了独家的一站式用户运营和用户触达。与目前其他国内的免费工具产品对比来说，易观方舟Argo在颗粒度细致程度、分析模型全面性、系统性能方面表现优秀。

目的，大多数成长型团队、创业团队的市场及运营预算都相对紧张，每一分投出去的钱恨不得立马知道什么时候能转化回来，如果自己搭建一套完整的数据分析平台要花费的功夫肯定不少。相信更多性能全面的用户分析和运营分析工具的免费开放，能避免企业在市场运营方面走弯路；也能解放团队更专注的在业务上，通过用户行为分析提升营销效率、优化迭代产品、留住更多用户，真正用数据指导和驱动业务。

最后，这次选型过程中，在易观方舟Argo社区交流感受较好，现在市面上能见到的免费工具产品不少，但真正形成自己技术服务社区的不多。相信未来他们能把这个社区做的更好，就像当年小米运营MIUI做社区一样，能给广大的技术宅和数据爱好者提供一个炫技、PK、互助的圈子。