用戶行為指標分析目錄TOC\o"1-5"\h\z.了解用戶，對用戶進行分類2了解用戶的黏性、活躍度和產出2對客戶進行等級劃分2.分析客戶留存，找出提高方法3對流失客戶進行調研3留存率關注前兩周4提高前八周的留存率4通過廣品復購檢驗有效留存4.分析客戶流量，側面了解產品5關注產品瀏覽情況，發現產品熱銷OR參數Bug5關注用戶實時活躍度，進行有效時段的信息推送5優化用戶訪問最多的3個界面，推介新產品5.分析環節轉化率，優化獲客渠道5量化各個步驟的轉化率6波士頓矩陣評價獲客渠道6.行為分析中有效指標匯總6基于客戶的指標6基于留存率的指標6基于流量的指標7基于轉化率的指標7所有企業的運營根本是用戶，用戶是一個企業持續運營下去的源泉，如果沒有用戶，企業必將死亡。因此，用戶行為分析就變成了最重要的事情，比你的招聘計劃，年度規劃等等重要的多。那么，想研究用戶行為單純靠想是不行的，用戶在我們的網站、app上瀏覽之后，唯一留下的不是腳印，而是數據。當然，前提是你的企業足夠重視數據，對用戶的行為數據進行了監測和留存。如果你做了這一步，恭喜你，你已經超越了60%的同行競品。用戶行為其實涵蓋了我們所有日常進行的數據分析。讓用戶的行為數據，指導運營、指導產品迭代更新、甚至可以指導企業內部運作和各部門的競爭。事實上，用戶行為數據分析中，最重要的就三點：1）用戶從哪來？（渠道流量、渠道轉化率）2）用戶都經過了哪里？（訪問路徑、注冊路徑、停留時間、跳失率、訪問深度）3）用戶為什么留下/離開？（導致流失的原因、各頁面轉化率、頁面跳失率、各頁面交互和體驗、用戶活躍量、用戶粘性。）只要抓住這幾點，就能全面分析出當前產品的用戶行為。細分下來，可以做以下分類：1）了解用戶，對用戶進行分類：了解研究對象；2）分析客戶留存，找出提高方法：從結果找原因；（購買產品的客戶）3）分析客戶流量，側面了解產品：從過程找原因；（客戶關注的產品）4）分析環節轉化率，優化獲客渠道：從源頭找原因；（客戶的來源渠道）了解用戶，對用戶進行分類了解用戶的黏性、活躍度和產生黏性：訪問頻率和訪問間隔時長，強調一種依賴程度和持續狀態；活躍度：平均停留時間和平均訪問頁面數，考察用戶訪問的參與度；產出：訂單數和客單價，前者衡量產出頻率，后者衡量平均產出值大小；具體可以從以下幾個方面去考察：認知?”河站訪問……-ilPhPV.人嗎頁面咬問是，詢可車附動手-》旗瀏！5、網砧嘿索-……―一平均與圖EJ悅，跳出至，頁正:偏好,搜京的問次卻占比試用＞用戶注冊主理用戶裁、注冊制建使用1'用戶登錄，用戶叼??一+登錄可占我，人均登錄.物可登呆t匕燈叼量..訂碑S女內向、*金化至蚪4朋粘品-EismWx對不同的用戶拉的點要不同,所以三制儲點也不用，當統提還是打的用戶應讀足驊苗.基于大都明才是最主要的.有了媼上的用戶行為整抿,那幺我們施讀怎勿淅呢?耳實從這監理中技r口罡可以看出一i^Wi的，用尸分析能力還是需要夠云培升。分析的年果要*效的指導行動,才黃時網站的就劃他謾計,提怏最有姓的逕tt.具體網站怎么忘用，郡沈安見仁見昔，告抒己見了.對客戶進行等級劃分一般情況下，平均使用時長越長，每次瀏覽頁數越多，用戶質量一般越高。當款,不同蚪網中用甘用戶行為的W玄汨■一作HJ,這里僅對用簿網站的用戶分析，在笳早,用戶行為耳」用蒼二個怪橋：盛正一r清巴：Reqii^nt/；,通子疝王■Fraqu『nty)池國金:蒙',Monetary)在IF紀牙眄中電子葡外M拈可以自惜我明，打他聞玷也可以顯于RFM喧之迸行修收后使用，次治全時間京.與W前的時同同隔；消爨猿事可加持加宣傳聲的酒曲次卻善行"數得更"隨當全豕、至瓦的是與乜用戶為泊君總霞.謾1工坦口迸行月到計苴年小指標的均值,每牛客戶的均值與三個)既Mtt軟.用以將客戶分為8類；i*小4THjL+-++-b+^tt不同企業的RMF三個值定義會有細微的差別，具體可以查看以下列表:橫型M（伯網客戶展近一次客戶一定時甥客戶一定時期傳統的RFM模型購買距寓分析內購買該企業內購買該企業點的時間產品的次數產品的總金額客戶量后一次客戶一定時期客戶一定時期電信業RFM模型交蹙距離分析內交器的次數內的交蔚總額點頌澗J|CEp：f/EffJhEiC|JUD4hLhJ口叼「二口hlJ.EDffJ.分析客戶留存，找出提高方法留存是反映任何一款產品健康度的高級指標，無論是運營好壞、產品功能設計如何，最終都可以通過留存衡量整體的情況?？梢娏舸娣治鼍哂惺种匾囊饬x。留存分析最直接的目的是提高留存率。在這里，需要主要提高兩周內的客戶激活和留存率,提高8周后目標客戶的存活率。留存曲線及其改進點可以參看以下曲線：留存曲線與AARRR目標幫存S刖網后婚范WUE對流失客戶進行調研流失客戶，即一段時間內未訪問或未登陸的用戶，這里也需要根據產品性質設定一個準則，滿足準則即為流失用戶。比如對于微博而言，產國一個月未登陸可能就屬于流失用戶，而對于電商網站而言，3個月或半年未購買就認定為流失用戶。通常情況下，用戶在早期流失現象非常嚴重。產品需要讓用戶快速容易的體驗到產品的價值。一旦用戶發現產品對自己的價值，繼續使用和探索產品新功能的概率就會增大很多。以下是某Email產品調研流失用戶的細分結構，可以參看其流失情況對自己的產品進行相應的改進和完善。

其他丸覽器使用競爭對爭bug已住用其他Erna啪件?消失*不理解產品用途?沒有感到價值改進：1）砍掉使用頻率低的功能2）顯著位置提示用戶，發現產品的價值3）通過視頻或圖片引導用戶結論：顯著位置，一句話提示APP核心功能是讓用戶快速掌握APP價值的最有效途徑留存率關注前兩周1）明確衡量的目標：對于我們來說，我們關注的是第一周的留存和次周留存之間的關系。具體來說，我們希望找出用戶的那些次周留存高的行為。2）確定新用戶早期OnBoarding時候的行為。比如登錄次數，信息發送個數，關注人數，分享次數，點贊次數等。3）分別計算在一定時間內這些行為和次周留存的相關關系，找出在第一周不同行為的次數和次周留存率之間的關系。提高前八周的留存率客戶前幾周的留存是一個非線性遞減的過程，我們無法控制遞減，但是可以控制遞減的幅度以及最后維持的動態平衡值。具體方法可以采用如下手段：1）精準定位產品增長點；2）提高用戶使用核心功能的時長；3）培養用戶使用習慣；4）使用有效的營銷手段，如介紹給朋友可以掙取積分，一毛錢搶年費獲得會員資格；總之，這期間要確保讓用戶習慣、喜歡并留在你的產品里。通過產品復購檢驗有效留存一般我們不僅需要關注整個網站/App的留存，還需要關注核心行為的留存率，比如重復購買的情況。對產品進行迭代時，我們還可以使用產品功能留存觀測這個功能的留存率整體

有沒有提高。.分析客戶流量，側面了解產品關注產品瀏覽情況，發現產品熱銷OR參數Bug通過記錄產品查看和購買量，進而發現異常流量，分析產品參數設置是否存在錯誤，決定是否需要下線修復還是主推該產品。實時監測產品的訪問走勢,尤其要關心流量異常便舉個楣子，某互聯網金融平白因為T產品Bug導致用戶瘋狂掄響造成的流星峰值,產島始理發現實時數據異常后迅速下線該產品作裝Bug,避免了援失擴大.關注用戶實時活躍度，進行有效時段的信息推送記錄下用戶的實時活躍度，并進行統計分析，就可以知道一天內什么時候有最多的用戶在使用APP。當未來發布新產品或推送消息時，可以考慮在該時段內推送，這樣就能讓更多的用戶及時掌握產品動向，并被引導進行后續的購買行為。棲n”iir*ahK>Mu尸"MH『世壹瑜優化用戶訪問最多的3個界面，推介新產品對流量進行分析，可以有效掌握用戶關注點，和訪問最多的界面?？梢葬槍@些界面進行更好的優化和改進，也可以利用這些界面推介新產品，增加復購率。.分析環節轉化率，優化獲客渠道分析轉化率的目的，是為了優化獲客渠道。只有了解全部用戶的行為路徑，并知道各路徑的轉化率，才能有針對性的進行優化，提煉出核心轉化路徑。這就是用數據支持產品迭代，減少用戶流失，大幅提高轉化，把用戶變成客戶，把流量變成注冊和購買的真諦。量化各個步驟的轉化率以注冊為例：用戶在整個過程中，需要經歷到落地頁、填寫各類信息、激活賬號等步驟；以交易類為例：用戶在整個過程中，涉及到轉化渠道，落地頁，感興趣頁，注冊，購買意向,身份認證，成交。影響轉化率的因素很多，主要包括以下幾點：1）渠道流量：以新型波士頓矩陣優化獲客渠道，篩選出質量高、成本低的渠道2）用戶營銷：3）APP體驗：定位產品用途，提高產品使用價值和便捷度4）售后服務：波士頓矩陣評價獲客渠道新型的波士頓矩陣可以很好地解決獲客渠道優劣的評價問題。我們按照不同渠道的獲客成本和獲客質量或者數量對渠道進行分類，具體分成以下四個大類:1）成本高、質量高，這種渠道需要進一步評估；2）質量高、成本低，應該加大投放；3）成本高、質量低，可以考慮放棄；4）成本低、質量差，有待進一步評估。.行為分析中有效指標匯總基于客戶的指標1）老客戶量：確定留存率，客戶忠誠度；2）新客戶量：確定獲取新用戶能力；3）新老客戶比：獲客能力和客戶維護能力的比值；4）用戶購買率：某段時間（如一天、一月），訪問APP的人有多少占比成交；5）日成交筆數：觀察日成交筆數情況，分析異常成交日出現原因，如APP問題、近期產品推廣問題、負面新聞問題；6）日（月）成交額：方便計量營收；7）年齡分布：統計用戶的年齡分布，方便后期鎖定目標客戶；基于留存率的指標1）重復購買率：通過重復購買率可以大體確定客戶的穩定留存；2）次日留存率：當天新增用戶在第二天登錄/第一天新增總用戶數；3）一周留存率：第七天登錄/第一天新增總用戶數；第一個星期內，有多少用戶重復訪問APP;指標與運營，營銷團體有關；4）二周留存率：第二周登錄/第一天新增總用戶數；第二個星期內，有多少用戶多次重復訪問APP;5）三周留存率：第三周登錄/第一天新增總用戶數；第三個星期內，有多少用戶多次重復訪問APP;6）四周留存率：第四周登錄/第一天新增總用戶數；第四個星期內，有多少用戶多次重復訪問APP;7）八周留存率：第八周登錄/第一天新增總用戶數；第八個星期內，有多少用戶多次重復訪問APP;基于流量的指標1）PV（pageview）指標：即頁面瀏覽量；通過該指標可以找出受關注最多的頁面，進而基于該頁面進行優化及后期產品推介；2）UV指標：即訪問APP的手機或電腦數量；基于該指標可以判斷關注APP的客戶總體量；3）訪問深度：訪客一次訪問中瀏覽的不同頁面的數量；反映了訪客對網站內各個頁面的關注程度，可以用于定義客戶對產品的喜歡程度；4）平均停留時長：即訪問某頁面所花費的平均時間；可以用于定位難理解頁面、客戶感興趣頁面；5）新產品點擊率：新推出的產品，有多少比例的用戶點擊；6）平均日活躍用戶率：監測正常日均活躍用戶比率；7）平均月活躍用戶率：監測正常月均活躍用戶比率；8）前三個訪問頁面：某段時間內（日/月），被訪問頁面排名前三位；可以用于定位感興趣產品和頁面，并基于該頁面進行改進以及后期新產品推送；9）用戶活躍時間：統計一天內用戶最活躍的時間區間；可以基于該區間推送重要消息和新產品，效果會比其他時間更好；基于轉化率的指標1）跳出率：指只訪問了入口頁面（下載了APP沒注冊或注冊未購買）就離開的訪問量，與所產生總訪問量的百分比；跳出率越高，說明用戶體驗做的不夠好，需要提高登錄界面的友好性；2）新注冊量：通過新注冊用戶數量，可以綜合掌握渠道轉化用戶的效率；指標與業務拓展團隊BD和產品團隊有關；3）用戶注冊率：有多少比例的訪問用戶注冊了會員；可以分析注冊流程是不是太復雜？4）過程轉化率：將過程轉化率進行量化，進而理清存在改進空間的部門；a）下載APP客戶量：統計日內下載APP量；b）注冊APP客戶比例：基于下載APP量，得到注冊比例；c