今天，我们就和大家分享一下用户行为分析相关内容。
简单定义：在数据分析的大框架下，通过对用户行为监测获得的数据进行分析研究的行为归结于用户行为分析。
因为用户行为分析可以让我们更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站、app、推广渠道等产品存在的问题，有助于产品发掘高转化率页面，让产品的营销更加精准、有效，提高业务转化率。
用户分析是用户旅程中的第一步，这是一种理解用户，将他们的目标、需求与商业宗旨相匹配的分析方法，可以帮助我们定义产品的目标用户群。
行为事件分析法主要用于研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。
行为事件分析法一般经过三大环节：事件定义、多维度下钻分析、解释与结论。
事件定义包括定义所关注的事件及事件窗口的长度，这也是事件分析法最为核心和关键的步骤。事件的定义遵循5W原则：Who、When、Where、What、How。
多维度下钻分析：最为高效的行为事件分析要支持任意下钻分析和精细化条件筛选。当行为事件分析合理配置追踪事件和属性，可以激发出事件分析的强大潜能，为企业回答关于变化趋势、维度对比等等各种细分问题。
解释与结论即所谓的出分析报告阶段。对分析结果进行合理的理论解释，判断数据分析结果是否与预期相符，如果相悖，则应该针对不足的部分进行再分析与实证。
点击分析模型在各行业内数据分析应用较为广泛，是重要的数据分析模型之一。其中点击图是点击分析方法的效果呈现，在用户行为分析领域，点击分析包括元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。
点击分析通用的两种形式包括：可视化与固定埋点，可视化多用热力图进行呈现，运营可以根据点击密度判断用户的浏览喜好。
点击分析可以观察页面某位置（业务）的改变对于用户的价值，一般而言，点击UV越高，说明用户的黏性越大。当然点击率还跟所处位置有关，同一页面高度，根据用户视觉习惯，一般左边点击优于右边。
用户路径的定义，就是用户在APP或网站中的访问行为路径。对于一个指定的页面（URL），用户是从哪些场景来到这个页面（来源）？进入这个页面后又去往哪些场景(去向）？
分析作用：
-
用户整体路径流向如何；
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关键节点转化如何，流失如何；
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模块侧重点是否符合预期，可指导运营策略；
通过用户页面路径分析，我们可以很好地发现用户的流转特点，发现用户是从哪些环节、哪些页面流失、或者发生了阻碍，从而有针对性地优化产品，提升业绩。 比如，我们发现很多用户在加购后没有进行支付，我们就可以通过路径分析，看看用户加购后，都去哪里了、发生了什么操作。如此，有可能找到支付率低的原因所在。
用户健康度是基于用户行为数据综合考虑的核心指标，体现产品的运营情况，为产品的发展进行预警。包括三大类型指标：产品基础指标、流量质量指标、产品营收指标。它们三者构成了评价产品健康度的体系，它们也各有侧重点。
1、产品基础指标，主要评价产品本身的运行状态：PV、UV、新用户数；
2、流量质量指标，主要评价用户流量的质量高低：跳出率、人均浏览次数、人均停留时间、用户留存率、用户回访率；
3、产品营收指标，主要评价产品的盈利能力与可持续性：用户支付金额（GMV）、客单价（ARPU）、订单转化率；
产品营收指标有一个恒等式：
销售额=访客数×成交转化率×客单价
销售额=曝光次数×点击率×成交转化率×客单价；
漏斗模型分析，本质是分解和量化，也就是说从一个事件环节的最开始（获取用户）到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节，相邻环节的转化率表现力，就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个事件流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。
漏斗模型在实际的运营中很常见，我们可以抽象出决定漏斗形态的三个元素：时间、节点、流量。
1、时间：转化周期，即为完成每一层漏斗所需时间的集合。通常来讲，一个漏斗的转化周期越短越好。
2、节点：每一层漏斗，就是一个节点。而对于节点来说，最核心的指标就是转化率，转化率 = 通过该层到达下一次层的流量/到达该层的流量。
3、流量：每个环节的数值大小，也就是人群数。
漏斗模型适合运用于监控不同的产品环节数据指标，并找出对应的问题。
用户画像的正式名称是User Profile，是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。
用户画像业务场景可以分为用户细分、产品优化、渠道拓展、运用提升、风险控制等。基于每一个业务场景，都有不同的用户标签定义，比如用户细分场景业务中，主要是用户的基本属性，包括性别、年龄、地域等。而风险控制业务场景中，主要是用户风险控制标签，包括黄牛标签、异常评分标签等。首先对用户群进行用户标签处理，根据不同的标签进行个性化推荐，再到到运营层面进行决策运营。环环相扣，所以用户画像的核心是标签的建立。
至此，用户行为分析的6个基本点都讲解完毕，这些都是我们在运营工作过程中会遇到的高频问题。
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