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六大用戶行為分析方法,你get多少?

六大用戶行為分析方法,你get多少?

唯學(xué)網(wǎng) • 教育培訓(xùn)

2022-12-23 17:31

唯學(xué)網(wǎng) • 中國教育電子商務(wù)平臺(tái)

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本期導(dǎo)讀

本文主要介紹6種用戶行為分析方法。

上一講中,海納百科講到了用戶需求挖掘“五步走”,精準(zhǔn)洞察用戶,get其潛在需求,打好成功精準(zhǔn)營銷的基礎(chǔ)。本期我們帶來更深入的6大用戶行為分析方法,搭配用戶挖掘效果更佳。

一、用戶行為是什么?

一個(gè)用戶ID,在企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)產(chǎn)生的,可記錄的動(dòng)作,都可以稱為用戶行為。一個(gè)完整的用戶行為包括6要素:

時(shí)間:何時(shí)發(fā)生

地點(diǎn):在XX渠道/平臺(tái)/系統(tǒng)

發(fā)生人物:誰發(fā)生的

起因:第一個(gè)動(dòng)作

經(jīng)過:所有動(dòng)作組成的鏈路

結(jié)果:行為帶來的結(jié)果

這些要素,在不同平臺(tái)上表現(xiàn)方式不同,在不同系統(tǒng)平臺(tái),收集的用戶行為的方式也不同,常見的有三類:

后臺(tái)記錄:用戶注冊(cè)表單、服務(wù)請(qǐng)求表單、交易訂單等;

埋點(diǎn)記錄:用戶在APP、小程序、H5瀏覽記錄;

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。

用戶分析能夠更好地了解用戶的行為習(xí)慣,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品在推廣、拉新、用戶留存、轉(zhuǎn)化等方面存在的問題,有助于發(fā)掘高質(zhì)量的推廣拉新渠道、發(fā)現(xiàn)高轉(zhuǎn)化率的方法,使產(chǎn)品的營銷更加精準(zhǔn)、有效。

二、用戶行為分析方法

針對(duì)用戶行為分析,通常分為如下幾個(gè)方法:

01

行為事件分析

行為事件分析法主要用于研究某行為事件的發(fā)生對(duì)產(chǎn)品的影響及影響程度,一般來說,事件通過埋點(diǎn)來獲取。行為事件分析法一般經(jīng)過三大環(huán)節(jié):事件定義、多維度下鉆分析、解釋與結(jié)論。

事件定義

事件定義包括定義所關(guān)注的事件及事件窗口的長度,這也是事件分析法最為核心和關(guān)鍵的步驟。事件的定義遵循5W原則:Who、When、Where、What、How。

多維度下鉆分析

最為高效的行為事件分析要支持任意下鉆分析和精細(xì)化條件篩選。當(dāng)行為事件分析合理配置追蹤事件和屬性,可以激發(fā)出事件分析的強(qiáng)大潛能,為企業(yè)回答關(guān)于變化趨勢、維度對(duì)比等等各種細(xì)分問題!昂Y選條件”例如:“地理位置”、“時(shí)間”、“廣告系列媒介”、“操作系統(tǒng)”、“渠道來源”等。進(jìn)行細(xì)分篩查時(shí),才可以更好地精細(xì)化定位問題來源。

解釋與結(jié)論

解釋與結(jié)論即所謂的出分析報(bào)告階段。對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行合理的理論解釋,判斷數(shù)據(jù)分析結(jié)果是否與預(yù)期相符,如果相悖,則針對(duì)不足的部分進(jìn)行再分析與實(shí)證。

02

頁面點(diǎn)擊分析

頁面點(diǎn)擊分析主要用于顯示頁面或頁面組(結(jié)構(gòu)相同的頁面,如商品詳情頁、官網(wǎng)首頁等)區(qū)域中不同元素點(diǎn)擊密度的圖示,如某元素(如按鈕)的點(diǎn)擊次數(shù)、占比、哪些用戶做了點(diǎn)擊行為等。

頁面點(diǎn)擊分析主要解決三種問題:

精準(zhǔn)評(píng)估用戶與產(chǎn)品交互背后的深層關(guān)系;

實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的跳轉(zhuǎn)路徑分析,完成產(chǎn)品頁面之間深層次的關(guān)系需求挖掘;

與其他分析模型配合,全面視角探索數(shù)據(jù)價(jià)值,深度感知用戶體驗(yàn),實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策。

頁面點(diǎn)擊分析模型主要用于對(duì)官網(wǎng)首頁、活動(dòng)頁面、產(chǎn)品首頁或詳情頁等存在交互的頁面分析。通用的分析形式包括:可視化熱力圖(如下圖)和固定埋點(diǎn)。

可以通過用戶的頁面瀏覽次數(shù)、瀏覽人數(shù)、點(diǎn)擊次數(shù)、點(diǎn)擊人數(shù)、點(diǎn)擊人數(shù)/瀏覽人數(shù)、瀏覽時(shí)長等來判斷用戶的瀏覽喜好,也可以通過用戶的瀏覽行為對(duì)用戶進(jìn)行分群,以便之后進(jìn)行針對(duì)性的分析與優(yōu)化。

03

用戶行為路徑分析

用戶路徑的定義,就是用戶在APP或網(wǎng)站中的訪問行為路徑。對(duì)于一個(gè)指定的頁面(URL),用戶是從哪些場景來到這個(gè)頁面(來源)?進(jìn)入這個(gè)頁面后又去往哪些場景(去向)?用戶瀏覽路徑是否是按照運(yùn)營設(shè)計(jì)的路徑前進(jìn)還是偏移?

用戶行為路徑分析就是解決以上問題的分析方法:指導(dǎo)運(yùn)營明確用戶現(xiàn)存路徑,優(yōu)化用戶行為沿著最優(yōu)訪問路徑前進(jìn),結(jié)合業(yè)務(wù)場景需求進(jìn)行前端布局調(diào)整。

通過對(duì)用戶的行為路徑進(jìn)行分析,可以發(fā)現(xiàn)路徑中存在的問題,如轉(zhuǎn)化率問題,在發(fā)現(xiàn)具體問題的基礎(chǔ)上,可以結(jié)合業(yè)務(wù)場景進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化提高。

04

用戶健康度分析

用戶健康度是基于用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合考慮得到的核心指標(biāo),用以體現(xiàn)產(chǎn)品的運(yùn)營情況,為產(chǎn)品的發(fā)展進(jìn)行預(yù)警。主要包括三大類型指標(biāo):產(chǎn)品基礎(chǔ)指標(biāo)、流量質(zhì)量指標(biāo)和產(chǎn)品營收指標(biāo)。三者構(gòu)成了評(píng)價(jià)產(chǎn)品健康度的體系,也各有側(cè)重點(diǎn)。

產(chǎn)品基礎(chǔ)指標(biāo):用于評(píng)價(jià)產(chǎn)品本身運(yùn)行狀態(tài),如uv,pv,dau,新用戶數(shù)等。其中,uv是用來衡量產(chǎn)品量級(jí)最重要的指標(biāo);新用戶數(shù)不僅可以看出拉新的效果,也可以看到新用戶到老用戶的一個(gè)轉(zhuǎn)變過程。

流量質(zhì)量指標(biāo):用于評(píng)價(jià)用戶流量質(zhì)量的高低,如人均瀏覽時(shí)長、人均瀏覽次數(shù)、留存率、跳出率、回訪率等。其中,跳出率是指瀏覽單頁即退出的次數(shù)/訪問次數(shù),可用來衡量用戶的訪問質(zhì)量,跳出率高時(shí)可能表示內(nèi)容對(duì)用戶無吸引性;人均停留時(shí)長能反映出產(chǎn)品對(duì)用戶的吸引程度;留存率能從側(cè)面反映一個(gè)渠道的質(zhì)量,如付費(fèi)、粘性,價(jià)值量,CAC成本等;用戶回訪率指用戶在使用某產(chǎn)品后的N天/周/月之后,再次使用該產(chǎn)品的比例。

產(chǎn)品營收指標(biāo):用于評(píng)價(jià)產(chǎn)品的盈利能力和可持續(xù)性,如用戶支付金額(GMV)、客單價(jià)(ARPU)、訂單轉(zhuǎn)化率等。

05

用戶畫像分析

根據(jù)用戶的屬性、用戶偏好、生活習(xí)慣、用戶行為等信息而抽象出來的標(biāo)簽化用戶模型。通過高度精煉用戶特征來描述用戶,可以讓人更容易理解用戶,并且可以方便計(jì)算機(jī)處理。

主要內(nèi)容可包含:性別、年齡、職業(yè)、位置(城市、居住區(qū)域)、興趣愛好(購買、訂閱、閱讀等)、設(shè)備屬性(安卓、iOS)、行為數(shù)據(jù)(瀏覽時(shí)長、路徑、點(diǎn)贊、收藏、評(píng)論、活躍度)、社交方式等等。不同的行業(yè)和產(chǎn)品對(duì)用戶的特征關(guān)注點(diǎn)不一樣,一般都具有自己的用戶標(biāo)簽體系。

06

漏斗模型分析

漏斗模型是一套流程式的數(shù)據(jù)分析模型,能夠反映出用戶行為狀態(tài)以及從開始到最終各階段的轉(zhuǎn)化率及總體轉(zhuǎn)化率情況。衡量每一個(gè)轉(zhuǎn)化步驟的轉(zhuǎn)化率,通過異常數(shù)據(jù)指標(biāo)找出有問題的環(huán)節(jié)并解決,最終提升整體購買轉(zhuǎn)化率。最常用的兩個(gè)指標(biāo)為:轉(zhuǎn)化率和流失率。

經(jīng)典漏斗模型為AARRR,包括五個(gè)階段:獲客(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、營收(Revenue)、自傳播(Referral)。該模型是圍繞增長建立的,主要關(guān)注拉新獲客。

不過,隨著流量紅利見底,獲客已經(jīng)不再是增長的王道,當(dāng)下流行的多為RARRA模型:留存(Retention)、激活(Activation)、自傳播(Referral)、營收(Revenue)、獲客(Acquisition),即AARRR模型的優(yōu)化,此模型突出了用戶留存的重要性,通過用戶留存來關(guān)注增長。

本期小結(jié)用戶分析是一種理解用戶,將用戶的目標(biāo)與需求與商業(yè)宗旨相匹配的理想方法,能夠幫助企業(yè)定義產(chǎn)品的目標(biāo)用戶群,精準(zhǔn)營銷是個(gè)草蛇灰線,伏筆千里的工程,在通往“精準(zhǔn)”的道路上,還有很長的路要走,且待海納數(shù)科且行且總結(jié)。

來源:海納數(shù)科

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