我們經(jīng)常都會(huì)在講互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)運(yùn)營，而數(shù)據(jù)運(yùn)營當(dāng)中非常關(guān)鍵的就是用戶的行為數(shù)據(jù)，因?yàn)橹挥姓嬲赝诰蛴脩舻男袨?，才能夠讓做出更加吸引用戶的產(chǎn)品，也就是要做好用戶行為分析?，F(xiàn)在大家都在講的大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，其實(shí)也包含了用戶的行為分析。傳統(tǒng)的用戶行為分析，一般都是指PV、UV、跳出率和用戶訪問深度、用戶停留時(shí)間等，這些指標(biāo)其實(shí)主要是用來作為統(tǒng)計(jì)使用的，真正要能指導(dǎo)產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的還是要有更加精細(xì)化的分析，也就是用戶行為精細(xì)化分析。比如，我們有做了一個(gè)資訊類產(chǎn)品，用戶的點(diǎn)擊率是有的，但是怎么知道用戶是否喜歡當(dāng)作某個(gè)頻道的內(nèi)容，這個(gè)時(shí)候就需要多用戶在文章中的停留時(shí)間、評(píng)論頻次、評(píng)論內(nèi)容等做更加精細(xì)化分析，否則單純從點(diǎn)擊率根本說明不了內(nèi)容的質(zhì)量。那么，用戶行為的分析都涉及到哪些方面呢?

　　首先，傳統(tǒng)的用戶行為分析已演變?yōu)榫?xì)化分析。傳統(tǒng)的用戶行為分析，我們通常會(huì)這么認(rèn)為：一個(gè)用戶只要打開APP就算這一天的一個(gè)活躍用戶，今天新增的用戶只要第二天啟動(dòng)一次APP就認(rèn)為是一個(gè)留存用戶。而現(xiàn)在，我們對用戶的行為分析可以做得更加精細(xì)化。比如，我們做了一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)閱讀類APP產(chǎn)品，如果一個(gè)用戶打開APP后并沒有去瀏覽當(dāng)中的一篇文章，而是通過注冊機(jī)等手段生成的僵尸用戶，那么我們可以設(shè)定一個(gè)規(guī)則來界定什么才是活躍用戶，即今天至少查看了一篇文章的用戶才算是一個(gè)活躍用戶。再比如，傳統(tǒng)的很多用戶只要在數(shù)據(jù)庫中生成一條數(shù)據(jù)就可以當(dāng)成一個(gè)用戶，而現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品很多都要求實(shí)名制，也就是一個(gè)用戶的身份驗(yàn)證如果不符合條件，就不能算是一個(gè)有效用戶，比如社交產(chǎn)品上的實(shí)名認(rèn)證、手機(jī)認(rèn)證。因此，精細(xì)化用戶行為分析會(huì)讓越來越多的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，特別是那些靠假數(shù)據(jù)來獲得投資的公司越來越失望，因?yàn)橛脩粜袨榈木?xì)化分析會(huì)讓一款產(chǎn)品越來越健康，越來越走向高質(zhì)量。

　　其次，用戶行為精細(xì)化分析重點(diǎn)在用戶畫像。我們做用戶行為分析，盡管不同的方法上差異很大，但是最終的目的是一樣的，那就是通過用戶行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來還原用戶的真實(shí)行為和本真面貌。也就是說基于用戶在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品上的行為和其行為背后的用戶發(fā)生的時(shí)間頻次等維度，盡可能準(zhǔn)確地還原用戶本真，通過行為數(shù)據(jù)來構(gòu)建出完整、精細(xì)的用戶畫像，把用戶的行為數(shù)據(jù)與用戶的特征數(shù)據(jù)結(jié)合在一起構(gòu)成一副用戶畫像，而不是像傳統(tǒng)使用統(tǒng)計(jì)工具來得到數(shù)據(jù)。

　　再次，用戶行為精確分析決定產(chǎn)品的市場。用戶的行為是指導(dǎo)產(chǎn)品市場評(píng)估的有效手段之一，也就是可以通過用戶行為的精確分析來判斷一款產(chǎn)品是不是符合市場需求。例如，有個(gè)剛上線的垂直電商平臺(tái)，我們可以通過用戶的行為來判斷是否有必要繼續(xù)投入精力做這個(gè)項(xiàng)目，可以通過有多少用戶瀏覽、、有多少用戶真正點(diǎn)擊了商品鏈接、有多少用戶在商品頁面上停留了較長時(shí)間、有多少用戶真正購買并支付，這些用戶行為數(shù)據(jù)的精確分析，可以很容易看出這個(gè)電視平臺(tái)是否符合用戶需求，是否對用戶有一點(diǎn)吸引力，通過這些分析可以確定這個(gè)產(chǎn)品的市場空間是否足夠大。

　　此外，用戶行為分析需要從多個(gè)維度進(jìn)行。隨著信息科學(xué)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，特別是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的廣泛應(yīng)用，對用戶的行為分析也隨之越來越深入，例如，對用戶的一個(gè)點(diǎn)擊行為，我們可以從多種維度進(jìn)行分析，包括時(shí)間、空間，其中時(shí)間上可以有訪問時(shí)間、訪問頻次、停留時(shí)間、交互時(shí)間等維度;空間上可以有地域分布、訪問來源、用戶群體等維度，也就是說，對用戶行為的分析維度越多，越能夠挖掘出更精確的用戶信息，進(jìn)而更加了解用戶的需求，促進(jìn)產(chǎn)品的不斷豐富和完善。

　　如今，人口紅利期已過，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品推廣的途徑也越來越多，領(lǐng)域越來越垂直，加上同質(zhì)化競爭直接導(dǎo)致獲客成本變高，無論從市場推廣人員的角度還是公司角度，都在評(píng)估ROI，除了看用戶量，更需要看用戶的質(zhì)量，而要評(píng)估用戶的質(zhì)量，就需要基于用戶行為做精確化分析才能更加準(zhǔn)確地評(píng)估。

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