六大用户分析模型助你精准定位你的用户

六大用户分析模型（助你精准定位你的用户）

在日常的用户分析中，常用的有六大分析方法论：

「六大用户分析方法论」1、行为事件分析2、点击分析模型3、用户行为路径分析4、用户健康度分析5、漏斗模型6、用户画像分析

在之前的文章中我们详细介绍了：《用户行为路径分析》、《漏斗模型》、《用户画像》这3大方法论（点击可查看原文），今天我们推出用户分析方法论的最终章，因为剩余3个方法论涉及内容较少，所以整合成了一篇文章来做介绍。

下面为大家逐一解析剩余3种方法论，先从最基础的行为事件分析法开始。

一、行为事件分析

“行为事件分析”对于很多业务人员来说相对比较陌生，但它却是用户分析的第一步，也是用户分析的核心和基础。一般来说事件通过埋点来获得。（点击可查看《如何做数据埋点》）

行为事件分析法主要用于研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。企业常常通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。

行为事件分析一般经过三大环节：行为事件定义、多维度下钻分析、解释与结论。

1、行为事件定义

对用户行为进行分析，要将其定义为各种事件，而将人物（who）、时间（when）、地点（where）、交互（how）、交互的内容（what）聚合在一起，便构成了一个完整的用户行为事件。具体来说：

Who：即参与事件的主体，对于未登陆用户，可以是 Cookie、设备 ID 等匿名 ID ；对于登录用户，可以是用后台配置的实际用户 ID。

When：即事件发生的实际时间，应该记录精确到毫秒的事件发生时间。

Where：即事件发生的地点，可以通过 IP 来解析用户所在省市；也可以根据 GPS 定位方式获取地理位置信息。

How：即用户从事这个事件的方式。用户使用的设备、浏览器、 APP 版本、渠道来源等等。

What：描述用户所做的这个事件的所有具体内容。比如对于“购买”类型的事件，则可能需要记录的字段有：商品名称、商品类型、购买数量、购买金额、付款方式等。

行为事件指一个用户在某个时间点、某个地方、以某种方式完成了某个具体的事情。比如：某平台的所有注册用户在X月X日使用优惠券下单购买的单数是多少？这是一个完整的事件定义，有了这样的事件以后，就可以把用户行为连起来观察。

2、多维度下钻分析

最为高效的行为事件分析要支持任意下钻分析和精细化条件筛选。当行为事件分析合理配置追踪事件和属性，可以激发出事件分析的强大潜能，为企业回答关于变化趋势、维度对比等等各种细分问题。在此基础上再进行细分筛查时，才可以更好地精细化定位问题来源。

3、解释与结论

解释与结论即所谓的出分析报告阶段。对分析结果进行合理的理论解释，判断数据分析结果是否与预期相符，如果相悖，则应该针对不足的部分进行再分析与实证。

4.行为事件分析应用场景举例

某互联网金融客户运营人员发现，4月10日号来自新浪渠道的 PV 数异常标高，因此需要快速排查原因：是异常流量还是虚假流量？

企业可以先定义事件，通过“筛选条件”限定广告系列来源为“新浪”。再从其它多个维度进行细分下钻，比如「地理位置」、「时间」、「操作系统」、「操作系统」、「浏览器」等。当进行细分筛查时，虚假流量无处遁形。下图为来源为“新浪”的各城市浏览页面的总次数。

在剔除虚假流量后，运营人员可进行其他用户行为分析。

二、点击分析模型

在用户行为分析领域，点击分析被应用于显示页面或页面组（结构相同的页面，如商品详情页、官网博客等）区域中不同元素点击密度的图示。包括元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。

点击图（来自网络）

1、点击分析方法主要解决的问题主要有三点：

● 精准评估用户与产品交互背后的深层关系；

● 实现产品的跳转路径分析，完成产品页面之间的深层次的关系需求挖掘；

● 与其他分析模型配合，全面视角探索数据价值，深度感知用户体验，实现科学决策。

2、点击分析模型主要用于什么分析？

● 官网

● 活动页面

● 产品频道/首页

● 详情页

点击分析通用的两种形式包括：可视化与固定埋点，可视化多用热力图进行呈现，运营可以根据点击密度判断用户的浏览喜好。

下面对比热力图与固定埋点形式的差异化。

热力图VS固定埋点

3、点击分析模型应用场景举例

例1：以上图天猫超市为案例，开发可对每一个前端模块进行埋点，然后上报数据，运营可在数据报表处下载对应数据，数据可包括：PV、UV、下单、GMV 等，可针对不同指标进行分析。

固定埋点形式（图片来源：天猫超市 (数捌