日常的用戶行為分析中，常用的六大分析方法有：

1. 行為事件分析
2. 頁面點擊分析
3. 用戶行為路徑分析
4. 用戶健康度分析
5. 漏斗模型分析
6. 用戶畫像分析

用戶分析能夠更好地了解用戶的行為習慣，發現產品在推廣、拉新、用戶留存、轉化等方面存在的問題，有助于發掘高質量的推廣拉新渠道、發現高轉化率的方法，使產品的營銷更加精準、有效。

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生對產品的影響及影響程度，一般來說，事件通過埋點來獲取。

對于一具體的行為，首先要對其進行定義，將人物（Who）、時間（When）、地點（Where）、交互（How）、交互內容（What）進行聚合，構成一個完整的用戶行為事件。

• Who：事件的參與主體，如用戶id，設備id等；
• When：事件發生的時間；
• Where：事件發生的地點，如通過ip地址解析，GPS獲取；
• How：用戶從事行為的方式，如使用的設備、App版本、渠道等；
• What：用戶在事件中所做行為的具體內容，如對于購買行為事件，可能包含購買商品名稱、類型、數量、金額、付款方式等。

定義完成后，需要進行多維度的下鉆分析，進行細分，確認導致該行為的原因，針對存在的現象，找出產生這一現象的行為。如登錄頁面下，點擊登錄和跳過登錄的新用戶有什么行為差別。通過對用戶行為事件的定義，然后進行多維度（如位置、事件、app版本等）拆分，找到原因。

頁面點擊分析

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

頁面點擊分析主要解決三種問題：

1. 精準評估用戶與產品交互背后的深層關系；
2. 實現產品的跳轉路徑分析，完成產品頁面之間深層次的關系需求挖掘；
3. 與其他分析模型配合，全面視角探索數據價值，深度感知用戶體驗，實現科學決策。

頁面點擊分析模型主要用于對官網首頁、活動頁面、產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。

可以通過用戶的頁面瀏覽次數、瀏覽人數、點擊次數、點擊人數、點擊人數/瀏覽人數、瀏覽時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用戶進行分群，以便之后進行針對性的分析與優化。

用戶行為路徑分析

通過對用戶的行為路徑進行分析，可以發現路徑中存在的問題，如轉化率問題，在發現具體問題的基礎上，可以結合業務場景進行相應的優化提高。

這其中可包含轉化漏斗和用戶路徑（行為軌跡）：

轉化漏斗是一種特殊的路徑分析情況，多針對少數人為特定模塊與事件節點進行路徑分析，是預先設好的路徑，主要用于提升轉化效果。適用于對產品運營中關鍵環節進行分析和監控，發現其中的薄弱轉化環節，通過用戶引導或產品迭代進行優化，以此提高轉化效果。

用戶路徑不需要預先設置漏斗，而是計算用戶使用產品（app或網站）時的每個第一步，然后依次計算每一步的流向和轉化。通過數據再現用戶的整個行為軌跡。以此發現哪條路徑用戶訪問最多，哪條路徑用戶容易流失。

用戶健康度分析

用戶健康度是基于用戶的行為數據進行綜合考慮得到的核心指標，用以體現產品的運營情況，為產品的發展進行預警。包括：產品基礎指標、流量質量指標和產品營收指標。

• 產品基礎指標：用于評價產品本身運行狀態，如uv，pv，dau，新用戶數等。
• 流量質量指標：用于評價用戶流量質量的高低，如人均瀏覽時長、人均瀏覽次數、留存率、跳出率、回訪率等。
• 產品營收指標：用于評價產品的盈利能力和可持續性，如用戶支付金額（GMV）、客單價（ARPU）、訂單轉化率等。

uv是用來衡量產品量級最重要的指標；新用戶數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轉變過程。

跳出率是指瀏覽單頁即退出的次數/訪問次數，可用來衡量用戶的訪問質量，跳出率高時可能表示內容對用戶無吸引性；人均停留時長能反映出產品對用戶的吸引程度；留存率能從側面反映一個渠道的質量，如付費、粘性，價值量，CAC成本等；用戶回訪率指用戶在使用某產品后的N天/周/月之后，再次使用該產品的比例。

用戶支付金額（產品某段時間的流水）、客單價（支付有效金額/支付用戶數）、訂單轉化率（有效訂單用戶數/uv）都與產品的營收相關，產品營收存在以下恒等式：

銷售額 = 訪客數*成交轉化率*客單價

銷售額= 曝光次數*點擊率*成交轉化率*客單價

漏斗模型分析

漏斗模型是一套流程式的數據分析模型，能夠反映出用戶行為狀態以及從開始到最終各階段的轉化率及總體轉化率情況。最常用的兩個指標為：轉化率和流失率。

舉個栗子：

上圖是共包括三步的注冊流程，整個注冊流程的總體轉化率為46.5%，即1000個訪問了注冊頁的用戶中，有465個成功完成了注冊。關注到每一步的轉化率，發現第二步的轉化率為65.3%，明顯低于第一步的85.3%和第三步的83.5%，由此可推測，這一步驟可能存在問題。可針對這一注冊步驟去發現問題，再進行轉化率的提高，以提高整體的轉化率。

經典漏斗模型為AARRR，包括五個階段：獲客（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、營收（Revenue）、自傳播（Referral）。

AARRR模型是圍繞增長建立的，主要關注拉新獲客。而當今時代，對絕大多數產品而言，拉新成本劇增，dau流失率劇增，流量紅利時代一去不復返。因此，以拉新獲客為中心的增長模式變得沒有意義，獲客不再是增長的王道，或許可以說已經過時了。當下流行的多為RARRA模型：留存（Retention）、激活（Activation）、自傳播（Referral）、營收（Revenue）、獲客（Acquisition），即AARRR模型的優化，此模型突出了用戶留存的重要性，通過用戶留存來關注增長。

用戶畫像分析

用戶畫像是根據用戶特征、網絡瀏覽內容、網絡社交活動和消費行為等信息抽象得到的一個標簽化的用戶模型。通過對數據進行挖掘和分析，給用戶“貼標簽”，“標簽”用來表示用戶某一維度特征的標識，可用于業務運營和數據分析。

用戶畫像的主要內容可包含：性別、年齡、職業、位置（城市、居住區域）、興趣愛好（購買、訂閱、閱讀等）、設備屬性（Android/ target=_blank class=infotextkey>安卓、IOS）、行為數據（瀏覽時長、路徑、點贊、收藏、評論、活躍度）、社交方式等等。不同的行業和產品對用戶的特征關注點不一樣，一般都具有自己的用戶標簽體系。

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