在做用戶行為分析時，我們需要用到哪些應(yīng)用指標(biāo)

我們知道用戶行為數(shù)據(jù)的獲取是由用戶在網(wǎng)頁或者APP的點擊產(chǎn)生的，這些在網(wǎng)頁或者APP的行為數(shù)據(jù)能夠用來判斷用戶對產(chǎn)品的喜好及期望，所以分析用戶的行為數(shù)據(jù)對于我們做精準營銷以及迭代出符合用戶喜好的產(chǎn)品非常重要。

但是，用戶行為數(shù)據(jù)又那么多，我們很難做到一個個不遺漏的去分析，所以我們很有必要對用戶行為數(shù)據(jù)進行一個簡單而又方便全面的劃分，以便我們處理和分析這些用戶行為數(shù)據(jù)。

一、用戶行為的分類及價值

我們知道由點擊流數(shù)據(jù)衍生出了很多行為指標(biāo)，比如：訪問頻率、平均停留時長、消費行為、信息互動行為、內(nèi)容發(fā)布行為等。但是這些指標(biāo)有太復(fù)雜，不利于我們進行快速的對用戶進行分析，那么該如何對這些指標(biāo)進行有效而又簡單的而劃分，進而有利于我們進行快速的分析用戶呢？

1、用戶行為的分類

本著簡單又全的原則，我們將用戶行為數(shù)據(jù)分為三類：

黏性；

活躍；

產(chǎn)出。

為什么這樣劃分呢？

這三個指標(biāo)可以包含很多其他細分的行為指標(biāo)，利用這三大指標(biāo)進行系統(tǒng)而又簡潔的劃分，不遺漏的分析其他衍生出的指標(biāo)將有助于我們避免累贅及減少工作量。而這些指標(biāo)可共同衡量用戶在網(wǎng)頁及APP中的行為表現(xiàn)，進而去區(qū)分用戶的行為特征，對用戶打分，再去對不同類型的用戶進行分群精細化營銷推廣，提升運營推廣的價值。

用戶行為分類如下圖：

2、用戶行為指標(biāo)意義

1）黏性：主要關(guān)注用戶在一段時間內(nèi)持續(xù)訪問的情況，是一種持續(xù)狀態(tài)，所以將“訪問頻率”、“訪問間隔時間”歸在黏性的分類；

2）活躍：考察的是用戶訪問的參與度，一般對用戶的每次訪問取平均值，將“平均停留時間”、“平均訪問頁面數(shù)”用來衡量活躍指標(biāo)；

3）產(chǎn)出：用來衡量用戶創(chuàng)造的直接價值輸出，例如電商 網(wǎng)站的“訂單數(shù)”、“客單價”，一個衡量頻率，一個衡量平均產(chǎn)出 的價值。

當(dāng)然，可以基于用戶行為的三大類：黏性、活躍、產(chǎn)出，在每個大類上再去添加不同的行為指標(biāo)，只要能夠體現(xiàn)其分析價值并且不重疊。比如，“黏性”指標(biāo)里面包含了“訪問頻率”、“訪問間隔時間”，訪問次數(shù)越多，那相應(yīng)的訪問頁數(shù)也就越多，如果在“黏性”里面加上“PV”就存在相關(guān)聯(lián)性，進而對分析結(jié)果就產(chǎn)生影響，所以這里選擇“平均訪問頁面數(shù)”，并把它放在“活躍”里面。即基于行為分類和指標(biāo)的獨立性，才能體現(xiàn)不同的分析價值。

二、基于用戶行為分析的細分

根據(jù)用戶行為的分類：黏性、活躍、產(chǎn)出，我們可以判斷用戶對產(chǎn)品的價值貢獻，但是對于這些用戶只根據(jù)這些指標(biāo)能夠判斷他們的喜好嗎？顯然，這是不夠的，我們還得去研究這些用戶的特征及對產(chǎn)品的期望，再去做精準營銷。那么，如何分析用戶的喜好呢？

用戶分類

我們知道不同的用戶對網(wǎng)站內(nèi)容是有不同的期望的，我們只有將用戶進行細分，才能針對性的做出推薦。這里主要將用戶細分成三大類：

流失用戶/留存用戶；

新用戶/老用戶；

單次購買用戶/二次購買用戶。

基于這3類細分，對每個分類的用戶購買商品情況進行比較，明確哪些商品更加符合預(yù)期。以電商網(wǎng)站舉例：

2.1 流失用戶/留存用戶舉例

如下圖：

算出流失用戶比例后，我們只是知道每個商品的流失用戶比例，但并不能評價這個商品是否對留住用戶有促進作用，或者在一定程度上反而使得用戶數(shù)量下降。我們只有設(shè)定一個電商網(wǎng)站商品的總體平均流失率，然后拿流失用戶比例與總體平均流失率做對比，最后才能得出相應(yīng)的結(jié)論。

那么，表格中的“與總體比較”數(shù)值是怎么計算得到的呢？通常，我們會根據(jù)網(wǎng)站的情況及經(jīng)驗設(shè)定一個總體平均流失率，這里設(shè)為56%，以A商品為例，計算的結(jié)果就是：

（58.13%-56%）/565=3.80%。

使用同樣的方法可以把其他商品“與總體比較”的值算出來。由計算我們知道：

1）當(dāng)結(jié)果為正數(shù)時，說明用戶流失率大于總體平均流失率，此款商品表現(xiàn)比較差，不適合留住用戶，表格中標(biāo)為紅色；

2）當(dāng)計算結(jié)果為負數(shù)時，說明用戶流失率小于總體平均流失率，此款商品表現(xiàn)較好，適合留住用戶，表格中標(biāo)為藍色。

很明顯，這樣分析對運營很有指導(dǎo)性，對于能夠留住用戶的商品進行重點推薦，對于不能留住用戶的商品進行優(yōu)化或者下架。

2.2 新用戶/老用戶舉例

繼續(xù)用上面的例子來分析新用戶/老用戶的購買喜好。如下圖：

從表格中知道，購買D商品的用戶比例明顯較低，F(xiàn)商品更符合用戶口味。說明這樣細分對新老客戶的區(qū)分定向推廣是有好處的，當(dāng)然這要注意渠道推廣的差異，比如把新用戶放在新用戶比較集中的Landing Page中顯示，那么自然新用戶購比例會較高。

2.3 單次購買用戶/二次購買用戶舉例

我們知道用戶的首次購物體驗很重要，因為這會直接影響用戶是否會進行二次或多次購買，或者成為網(wǎng)站的忠實粉絲。

舉個例子，如下圖：

由表格知道，B和F促進用戶二次購買的表現(xiàn)不大好，然后我們需要分析原因，有可能是商品的質(zhì)量或商品的使用問題影響了用戶的滿意度，也有可能是銷售或者營銷的問題，阻礙了用戶再次購買的腳步，這里需要我們進行深入的研究。

三、總結(jié)

知道如何簡單而又全面的進行用戶分類后，然后再對用為行為細分，用戶細分分析是用于比較的，比較是為了反映差異進而做出調(diào)整優(yōu)化的，所以，細分的最終目的是指導(dǎo)運營決策，這也是數(shù)據(jù)分析的價值。