日( ?ω?)常的何做好互互聯(lián)戶(hù)行用戶(hù)行為分析中，常用的聯(lián)網(wǎng)六大分析方法有(//ω//)：

行為事件分析頁(yè)面點(diǎn)擊分析用戶(hù)行為路徑分析用戶(hù)健康度分析漏斗模型分析用戶(hù)畫(huà)像分析

用戶(hù)分??析能夠更好地了解用戶(hù)的行為習慣，發(fā)現產(chǎn)品在推廣、用戶(hù)拉新、行為析用戶(hù)留存、分析法轉化等方面存在的做好種方???問(wèn)題，有助于發(fā)掘高質(zhì)量的網(wǎng)用為分推廣拉新渠道、發(fā)現高轉化率的何做好互互ヽ(′▽?zhuān)?/聯(lián)戶(hù)行方法，使產(chǎn)品的聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)更加精( ?ヮ?)準、有效。用??戶(hù)

行為事件分析??

行為事件分析法主要用于研究某行為事(shi)件的行為析發(fā)生對產(chǎn)品的影響及影響程度，一般來(lái)說(shuō)，分析法事件通過(guò)埋點(diǎn)來(lái)獲取。做好種方

對于一具體的網(wǎng)用為分行為，首先要對其進(jìn)行(xing)定義，何做好互互聯(lián)戶(hù)行??將人物（Who）、時(shí)間（When）、地點(diǎn)(dian)（Where）、交互（How）、交互內容（What）進(jìn)行聚合，構成一個(gè)完整的用戶(hù)行為事件。

Who：事件的參與主體，如用戶(hù)id，設備id等；When：事件發(fā)生的時(shí)間；Where：事件發(fā)生的地點(diǎn)，如通過(guò)ip地址解析，GPS獲??；How：用戶(hù)從事行為的方式，如ヽ(′▽?zhuān)?ノ使用的設備、a( ???)pp版本、渠道等；What：用戶(hù)在事件中所做行為的具體內容，如對于購買(mǎi)行為事件，可能包含購買(mǎi)商品名稱(chēng)、類(lèi)型、數量、金額、??付款方式等。

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

頁(yè)面點(diǎn)擊分析

頁(yè)面(′_ゝ`)點(diǎn)擊分析主要用于顯示頁(yè)面或頁(yè)面組（結構相同的頁(yè)面，如商品詳情頁(yè)、官網(wǎng)首頁(yè)等??）區域中不同元素點(diǎn)擊密度的圖示，如某元素（如按鈕）的點(diǎn)擊次數、占比(bi)、哪些用戶(hù)做了點(diǎn)擊行為等。

頁(yè)面點(diǎn)擊分析主要解決三種問(wèn)(wen)題：

精準??評估用戶(hù)與產(chǎn)品交??互背后的深層關(guān)ヽ(′ー｀)ノ系；實(shí)現產(chǎn)品的跳轉路徑分析，完成產(chǎn)品頁(yè)面之間深層次的關(guān)系需求挖掘；與其他分析模型配合，全面視角探索數據價(jià)值，深度感知用戶(hù)體驗，實(shí)現科學(xué)決策。

頁(yè)面點(diǎn)擊分析模型主要用于對官網(wǎng)首頁(yè)、活動(dòng)頁(yè)面、產(chǎn)品首頁(yè)或詳情頁(yè)等存在交互的頁(yè)面分析。通用(yong)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(guò)??用戶(hù)的頁(yè)面瀏覽次數、瀏覽人數、點(diǎn)擊次數、點(diǎn)擊人數、點(diǎn)擊人數/瀏覽人數、瀏覽時(shí)長(cháng)等來(lái)判斷用戶(hù)的瀏覽喜好，也可以通過(guò)用戶(hù)的瀏覽行為對用戶(hù)進(jìn)行分群，以便之后進(jìn)行針對性的分析與優(yōu)化。

用戶(hù)行為路徑分(fen)析

通過(guò)對用戶(hù)的行為路徑進(jìn)行分析，可以發(fā)現路徑中存在的問(wèn)題，如轉化率問(wèn)題，在發(fā)現具體問(wèn)題的基礎上，可以結合業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行相應的優(yōu)化提高。

用戶(hù)路徑不需要預先設置漏斗，而是計算用戶(hù)使用產(chǎn)品（app或網(wǎng)站）時(shí)的(de)每個(gè)第一步，然后依次計算每一步的流向和轉化。通過(guò)數據再現用戶(hù)的整個(gè)行為軌跡。以此發(fā)現哪條路徑用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)最多，哪條路徑用戶(hù)容易流失。

用戶(hù)健康度分析

用戶(hù)健康度是基于用戶(hù)的行為數據進(jìn)行綜合考慮得到的核心指標，用以體現產(chǎn)品的運營(yíng)情況，為產(chǎn)品的發(fā)展進(jìn)行預警。包括：產(chǎn)品基礎指標、流量質(zhì)量指標和產(chǎn)品營(yíng)收指標。

產(chǎn)品基礎指標：用于評價(jià)產(chǎn)品本身(′?｀)運行狀態(tài)，如uv，pヾ(′ω｀)?v，dau，新用(yong)戶(hù)數等。流量質(zhì)量指標：用于評價(jià)用戶(hù)流(′ω｀)量質(zhì)量的高低，如人均瀏覽時(shí)長(cháng)、人均瀏覽次數、留(O_O)存率、跳出率、回訪(fǎng)率等。產(chǎn)品營(yíng)收指標：用于評價(jià)產(chǎn)品的盈利能力和可持續性，如用戶(hù)支付金額（GMV）、客單價(jià)（ARPU）、訂單轉化率等。

uv是用來(lái)衡量產(chǎn)品??量級最重要的指標；新用戶(hù)數不僅可以看出拉新的效果，也可以看到新用戶(hù)到老用戶(hù)的一個(gè)(′?｀*)轉變過(guò)程。

用戶(hù)支付金額（產(chǎn)品某段時(shí)間的流水）、客單價(jià)（支付有效金額/支付用戶(hù)數）、訂單轉化率（有效訂單??用戶(hù)數/uv）都與產(chǎn)品的營(yíng)收相??關(guān)，產(chǎn)品營(yíng)收存在以下恒等式：??

銷(xiāo)售額 = 訪(fǎng)客數??*成交(′?_?`)轉化率*客單價(jià)

銷(xiāo)售額= 曝光次數*點(diǎn)擊率*成交轉┐(′ー｀)┌化率*客單??價(jià)

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(hù)行為狀態(tài)以及從開(kāi)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(gè)指標為：轉化率和流失率。

舉個(gè)栗子：

上圖是共包括三步的注冊流程，整個(gè)注冊流程的總體轉化率為46.5%，即1000??個(gè)訪(fǎng)問(wèn)了注冊頁(yè)的用戶(hù)中，有??465個(gè)成功完成了注冊。關(guān)注到每一步的轉化率，發(fā)現第二步的轉化率為65.3%，明顯低于第一步的85.3(′▽?zhuān)?%和第三步的83.5%，由此可推測，這一步驟可能存在問(wèn)題?？舍槍@一注冊步驟去發(fā)現問(wèn)題，再進(jìn)行轉化率的提(′▽?zhuān)?)高，以提高整(′?｀)體的轉化率。

AARRR模型是圍繞增長(cháng)建立的，主要關(guān)注拉??新獲客。而當今時(shí)代，對絕大多數產(chǎn)品而言，拉新成本劇增，dau流失率劇增，流量紅利時(shí)代一去不復返。因此，以拉新獲客為中心的增長(cháng)模式變得沒(méi)有意義，獲客不再是增長(cháng)的王道，或許可以說(shuō)已經(jīng)過(guò)時(shí)了。當下流行的多為RARRA模型：留存（Retention）、激活（Activation）、自傳播（Referral）、營(yíng)收（Revenue）、獲客（Acquisi??t??ion），即AARRR模型的(de)優(yōu)化，此模型突出了用??戶(hù)留存的重要性，通過(guò)用戶(hù)留存來(lái)關(guān)注增長(cháng)。

用戶(hù)畫(huà)像分析

用戶(hù)畫(huà)像的主要內容可包含：性別、年(nian)齡、職業(yè)、(′_｀)位置（城市、居住區域）、興趣愛(ài)好（購買(mǎi)、訂閱、閱讀等）、設備屬性（安卓、iOS）、行為數據（瀏覽時(shí)長(cháng)、路徑、點(diǎn)贊、收藏、評論、活躍度）、社交方式等等。不同的行業(yè)和產(chǎn)品對用戶(hù)的特征關(guān)注點(diǎn)不一樣，一般都具有自己的用戶(hù)標簽體系。

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