随着互利网时代多元化商业模式和细分市场的快速发展,众多行业面临着高昂的获客成本和高流失率的双重挑战,如何精准定位获客渠道?如何精细化运管,挖掘更大的用户价值?如何洞察客户流失的真实原因?如何减少用户流失?如何通过数据洞察实现业务增长?如何有效了解你的用户?

用户行为分析是什么(What)?

WINTER

用户行为分析,是指在获得网站或APP等平台访问量基本数据的情况下,对有关数据进行统计、分析,从中发现用户访问网站或APP等平台的规律,并将这些规律与网络营销策略等相结合,从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题,并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。

为什么要做用户行为分析(Why)?

WINTER

通过对用户行为监测获得的数据进行分析,可以让企业更加详细、清楚地了解用户的行为习惯,从而找出网站、推广渠道等企业营销环境存在的问题,有助于企业发掘高转化率页面,让企业的营销更加精准、有效,提高业务转化率,从而提升企业的广告收益。

谢荣生,数极客 创始人:

在PC互联网时代,网民的年增长率达到50%,随便建个网站就能得到大量流量; 在移动互联网早期,APP也经历了一波流量红利,获取一个客户的成本不到 1 元; 而近几年随着流量增长的红利消退,竞争越来越激烈,每个领域均有成百上千的同行竞争,获客成本也飙升到难以承受的水平,业务增长越来越慢甚至倒退。在如此高成本、高竞争的环境下,如果企业内部不能利用数据分析做好精细化运营,将产生巨大的资源浪费,势必会让企业的运营成本高涨,缺乏竞争力。对于互联网平台来说,传统的数据分析主要针对结果类的数据进行分析,而缺乏对产生结果的用户行为过程的分析,因此数据分析的价值相对较局限,这也是为什么近几年很多企业感觉做了充分的数据分析,但却没有太大效果的原因。通过对用户行为的5W2H进行分析可以掌握用户从哪里来,进行了哪些操作,为什么流失,从哪里流失等等。从而提升提升用户体验,平台的转化率,用精细化运营使企业获得业务增长。

追本溯源·开启产品智能时代》

WINTER

在大数据时代下,行业领军者们正在尝试并努力探索数据对业务所带来的前所未有的潜力和重要意义,并逐步构建以用户为中心的产品管理体系。该场景下,产品经理需要充分运用数据驱动的理念和数据分析方法,深入洞察并全面了解用户行为,优化产品设计与运营,从而实现快速响应用户实际需求的敏捷产品迭代、不断改进产品功能、提供最佳用户体验、并辅助业务决策。

总的来说:

监控网站运营状态

提升网站推广效果

优化网站结构和体验

怎么做用户行为分析(How)?

这里是针对分析工具来说

内外因素分析:
该方法有助于快速定位问题。例如一款金融类产品UV下降,快速分析相关原因。内部可控因素:渠道变化、近期上线更新版本、内部不可控因素:公司战略变更、外部可控因素:淡旺季、外部不可控因素:监管。

事件分析:
事件维度:用户在产品中的行为以及业务过程。指标:具体的数值,访客、地址、浏览量(PV、UV)、停留时长。趋势分析:分析各个事件的趋势。通过事件分析,比如分析用户的在线时长、点击事件、下载事件等等,然后分析用户的行为。并且通过各类图标来分析用户的行为趋势,从而对用户的行为有初步的了解。

试点分析:
说白了就是,当发现一个问题之后,不要那么着急去解决,而是只想一个解决办法,然后灰度发布,如果灰度发布的人群数据比较好,那么就推往整个用户群。这是一种从一个具体问题拆分到整体影响,从单一解决方案找到一个规模化解决方案的方式。

漏斗分析:
漏斗模型是最常用的分析方法,可以广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。要根据实际需要来确定是否有做漏斗分析的必要,比如用户注册过程、下单过程这些主要流程,就需要用漏斗模型来进行分析,尤其是需要分析用户在哪个环节流失最严重。

留存分析:
通过留存分析,分析用户的次日留存、次周留存、次月留存等等,次日留存率能够说明用户对这款产品是否有持续使用的兴趣,对于社交、游戏类产品来说,次日留存率非常重要。

行为轨迹分析:
只通过PV、UV 分析以及退出率分析是无法找到大部分用户是怎么去使用这款产品的。只有通过记录用户的行为轨迹,才能够关注用户真正如何去使用这款产品的。用户体验设计是对用户行为的设计,通过行为轨迹分析,能够帮助产品经理设计出来的产品直达用户内心。

A/B test:
A/B test是一种产品优化方法,AB测试本质上是个分离式组间实验,将A与B两个不同的版本同时发往两个几乎一致的用户群,来观测这两个用户群的数据反馈。A/B test是一种“先验”的实验体系,属于预测型结论,与“后验”的归纳性结论差别巨大。A/B测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论,并确信该结论在推广到全部流量可信。

点击分析:
通过点击分析,能够直观地看出来在这个页面中,用户的注意力都集中在哪些地方,用户最常用的功能是什么。方便产品经理对用户行为形成整体的了解,有助于产品经理引导用户往自己想要的方向去操作。

家用电器用户行为分析与事件识别_用户行为分析系统相关推荐

  1. 家用电器用户行为分析与事件识别_用户行为分析埋点实时数仓实践

    点击上方蓝色字体,选择"设为星标" 回复"资源"获取更多惊喜 大数据技术与架构点击右侧关注,大数据开发领域最强公众号! 大数据真好玩点击右侧关注,大数据真好玩! ...

  2. 家用电器用户行为分析与事件识别_数据产品指北:用户行为分析平台

    本篇主要介绍了一些在用户行为分析平台中应用最广的产品功能和分析方法,包括:用户分群.留存分析.转化分析.行为路径分析和事件分析,与大家分享,供大家一同参考和学习. 相比于传统行业,用户行为分析平台可能 ...

  3. 数据分析与挖掘实战-家用电器用户行为分析与事件识别

    家用电器用户行为分析与事件识别 背景 居民使用家电过程中,会因为地区气候.区域不同.年龄差异,形成不同的使用习惯,若能深入了解这些习惯,针对性地开发新功能,便能开拓市场. 本案例以热水器为例,分析用户 ...

  4. 数据挖掘实战—家用热水器用户行为分析与事件识别

    文章目录 引言 一.数据探索分析 1.数据质量分析 1.1缺失值分析 1.2 异常值分析 1.3 重复数据分析 2.数据特征分析 2.1 分布分析 三.数据预处理 1.数据归约之属性归约 2.数据归约 ...

  5. 【项目实战】Python基于BP神经网络算法实现家用热水器用户行为分析与事件识别

    说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取. 1.项目背景 居民在使用家用热水器的过程中,会因为地区气候.不同区域和用户年龄 ...

  6. 8热水器用户行为分析与事件识别

    8热水器用户行为分析与事件识别 8.1背景与挖掘目标 国内某智能热水器,在状态发生改变或有水流状态时会采集数据,该厂商根据采集到的数据进行用户行为分析,热水器不仅可以用来细雨还可以洗手.洗脸.刷牙.洗 ...

  7. 家用电器用户行为分析与事件识别_8个步骤,教你如何开始用户行为分析

    以客户为中心的团队: •全面了解用户的挑战 •了解客户使用什么功能以及不使用什么功能 •了解客户如何从产品中获得最大价值 真正了解客户及其问题是产品经理承担的最重要角色. 当发布新功能后,最紧迫的问题 ...

  8. 家用电器用户行为分析与事件识别

    挖掘目标 1 根据热水器采集到的数据,划分一次完整的用水事件. 2 在划分好的一次完整的用水事件中,识别出洗浴事件. 分析方法.过程 1 对热水用户的历史用水数据进行选择性抽取,构建专家样本. 2 对 ...

  9. 基于用户标签的活跃人群特征分析_用户特征分析(行为分析是关键)

    互联网产品早已进入定制化阶段,千人千面的基础就是用户特征分析.实现的逻辑就是打标签.分类.定制方案. 用户特征分析 - 打标签 用户特征分析的基本概念. 用户特征分析实际上就是知道用户是什么样的人,需 ...

最新文章

  1. Windows Server 2012 系统群集
  2. 他被导师半夜敲门叫醒:你得诺贝尔奖了!还曾为5G频谱拍卖设计方案,担任谷歌IPO咨询顾问...
  3. Linux-makefile
  4. 2018年第九届蓝桥杯C/C++ C组国赛 —— 第三题:全排列
  5. 程序员为3万福利放弃30万年薪:贪小便宜的人,都把自己坑惨了
  6. 优秀!26岁任985大学博导!
  7. (转)一个百倍股的坠落:那个曾经满大街的ESPRIT是如何衰败的
  8. 通过yum安装Oracle instant client
  9. centos6.3 mysql安装_CentOS 6.3 安装MySQL-5.7.10
  10. 给程序员推荐的一款机械键盘
  11. Shell变量(二)
  12. 基本的常见的锁的介绍
  13. 什么是360度全景图,360度全景图有什么用
  14. Grep命令常见用法
  15. python+selenium 自动定时发QQ说说
  16. CodeForces 3B-Lorry
  17. 【转】想做「互联网金融」产品经理,如何开始学习?
  18. 判断一个数是否为平方数
  19. Python 理解使用requests库爬取数据
  20. javascript(JS)获得电脑、手机屏幕的DPI

热门文章

  1. MySQL安装最后一步apply security settings错误
  2. 国内外有名的安全扫描工具,你知道几个?
  3. 用于模拟短信群发情况的随机数产生
  4. python模拟登录qq账号密码_最新的Python模拟登陆QQ脚本,一键批量登录,强行过验证!...
  5. 汉诺塔python实现_汉诺塔问题深度剖析(python实现)
  6. 语言全局变量跨文件_C 语言课上不会讲的一些问题
  7. defaultdict python_python中defaultdict的用法详解
  8. lambda表达式python_Python中的Lambda表达式
  9. ==和equals的简单比较
  10. mysql主从复制原理详解_MySQL主从复制没使用过?三大步骤让你从原理、业务上理解透彻...