用户行为分析
用户行为分析与用户画像的差异
用户行为分析与用户画像的差异概述：在数字化时代，大数据与人工智能的兴起给互联网行业带来了极大的发展机遇。
用户行为分析和用户画像作为互联网运营的重要工具，被广泛应用于市场营销、产品开发和用户服务等领域。
虽然两者都关注用户，但是用户行为分析和用户画像在目的、方法和应用方面存在明显差异。
一、用户行为分析用户行为分析是通过收集和分析用户在互联网平台上的行为数据，揭示用户需求和行为规律，以优化产品和服务。
用户行为分析的主要目的是从数据中提取有价值的信息和见解，以支持决策制定和业务优化。
方法：1. 数据收集：通过埋点、日志记录等方式收集用户在互联网平台上的行为数据，如点击、浏览、购买等。
2. 数据分析：基于收集到的数据，运用数据挖掘和统计分析方法，发现用户行为规律和趋势，如用户偏好、流量转化等。
3. 结果呈现：将数据分析的结果以可视化的方式呈现出来，如数据报表、图表等，以帮助决策者更好地理解和利用数据见解。
应用：1. 用户分群：通过用户行为数据的相似性和差异性，将用户划分为不同的群体，以便更精准地进行产品推荐和市场定位。
2. 用户转化率优化：利用用户行为数据分析，识别和解决用户在转化过程中的痛点和障碍，提高用户转化率。
3. 用户留存策略：根据用户行为数据分析，找到用户流失的原因，并制定相应的用户留存策略，以提高用户黏性。
二、用户画像用户画像是通过收集和分析用户的个人属性和兴趣爱好等信息，塑造用户的品牌形象和行为特征，以便更好地理解用户特点和需求。
用户画像的主要目的是精准掌握用户的画像特征，以优化产品定位和个性化服务。
方法：1. 数据收集：通过问卷调查、社交媒体分析、用户注册信息等方式，收集用户的个人属性和兴趣爱好等信息。
2. 数据分析：基于收集到的数据，运用数据挖掘和机器学习等方法，挖掘用户的潜在偏好和需求，构建用户画像。
3. 结果呈现：将用户画像以图形、文字等形式呈现出来，以便决策者和运营人员更好地了解用户。
用户行为分析
用户行为分析用户行为分析是数字营销和产品优化中的重要工具。
通过分析用户在网络和移动应用上的行为，可以了解用户需求、行为模式和偏好，从而帮助企业制定有效的营销策略和改进产品体验。
本文将介绍用户行为分析的定义、方法和应用，并探讨其在不同领域的实际应用案例。
一、用户行为分析的定义用户行为分析是指对用户在使用互联网和移动应用过程中的行为进行跟踪、统计、分析和解释的过程。
这些行为包括但不限于浏览网页、搜索关键词、点击广告、购买商品、分享内容等。
通过收集和分析这些行为数据，企业可以深入了解用户的需求、偏好和行为模式，为产品优化和精准营销提供依据。
二、用户行为分析的方法1. 数据收集：用户行为数据可以通过多种方式进行收集，如网站和应用内嵌的分析代码、用户调研问卷、日志数据分析等。
根据需求和资源情况，企业可以选择适合自己的数据收集方式。
2. 数据分析：用户行为数据需要经过处理和分析才能发挥价值。
数据分析可以通过统计学、机器学习、数据挖掘等技术手段进行，以揭示用户的行为规律、需求特征和潜在问题。
3. 报告和可视化：用户行为分析的结果应以报告和可视化的形式呈现给相关人员。
通过直观的图标、表格和可视化图像，可以更好地理解和传达用户行为数据的洞察和结论。
三、用户行为分析的应用用户行为分析在营销和产品优化中有广泛的应用。
以下是一些实际应用案例：1. 精准营销：通过分析用户的搜索关键词、浏览历史和购买行为，企业可以将广告和推荐内容更好地定向给目标用户，提高广告点击率和购买转化率。
2. 用户体验优化：通过分析用户的访问路径、页面停留时间和点击热点等数据，可以发现用户在使用产品过程中遇到的问题和痛点，并进行界面优化和功能改进，提升用户满意度和留存率。
3. 产品功能改进：通过用户行为数据的分析，企业可以了解用户对产品不同功能的使用情况和偏好，从而优化产品功能，满足用户需求，提高产品的市场竞争力。
4. 用户流失预测：通过分析用户的行为轨迹和特征，可以建立用户流失预测模型，帮助企业及早发现并挽留有流失风险的用户，提高用户留存率和客户忠诚度。
用户的行为分析
用户的行为分析1.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。
这是狭义的只指网络上的用户行为分析。
2.用户行为分析应该包含以下数据重点分析：* 用户的来源地区、来路域名和页面；* 用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数；* 注册用户和非注册用户，分析两者之间的浏览习惯；* 用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字；* 用户选择什么样的入口形式（广告或者网站入口链接）更为有效；* 用户访问网站流程，用来分析页面结构设计是否合理；* 用户在页面上的网页热点图分布数据和网页覆盖图数据；* 用户在不同时段的访问量情况等：* 用户对于网站的字体颜色的喜好程度。
3.数据的记录与整理电子商务网站到手不是立刻开展优化，而是记录之前的数据情况，记录之后要进行一系列维度的数据整合。
可以说，数据分析和整理做好对以后的优化有很大的帮助。
我一直很强调基础，我们做网站优化要善于记录日志，操作日志，异常日志都要有据可循。
也许你会觉得一时很麻烦，但是会免去你以后的很多失误。
举个例子：除了基本的收录、外链、锚文本、UV、关键词排名等，你至少还要注意，访客地区分布情况，频道流量情况，页面点击行为等，而且要把搜索流量与广告流量区分开。
对于基础的数据还要记录主要竞争对手的。
关键词分析一个电子商务网站需要拥有大量的产品和目录，同时海量的页面信息。
这些页面是否能带来搜索引擎流量取决于网站自身构架的良好性，页面体验与SEO 优化做的到位程度有关。
SEO优化怎么样，从网站的关键词策略能大概分析的出，包括很多长尾布局，频道关键词以及首页title的书写。
良好的关键词策略是获得大量长尾关键词流量的利器!所以前期对关键词进行有效的整理，例如对首页核心关键词，频道关键词和重点的一些关键词排名进行检测和记录，必要时要针对专题或者单页面进行特别的seo优化处理。
用户行为分析方法
用户行为分析方法用户行为分析是指对用户在特定场景下的行为进行收集、分析和解释的过程。
在互联网时代，用户行为数据成为了企业获取客户信息、了解市场需求以及优化产品和服务的重要依据。
下面将介绍几种常见的用户行为分析方法。
1. 访客行为分析：通过对网站访客的行为进行统计和分析，来了解用户与网站的交互情况。
常用的指标包括访问页面、停留时间、点击次数、转化率等。
通过访客行为分析，企业可以了解用户的兴趣和需求，优化网站架构和内容布局，提升用户体验和转化率。
2. 用户画像分析：通过收集用户的基本信息、兴趣爱好、消费习惯等数据，构建用户画像。
通过对用户画像的分析，企业可以更好地了解用户的需求和喜好，精准推送个性化的产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
3. 基于机器学习的行为预测：通过对历史用户行为数据进行机器学习训练，建立预测模型，用于预测未来用户的行为。
例如，通过对用户浏览商品、添加购物车和购买的历史数据进行训练，可以预测用户未来的购买意愿和时间点，从而进行个性化推荐和精准营销。
4. A/B测试：A/B测试是一种常用的用户行为分析方法，通过对两个或多个不同版本的产品或服务进行对比，来评估其对用户行为的影响。
例如，对网站首页的不同版式进行测试，观察用户点击次数、转化率等指标的变化，从而确定哪个版本更能吸引用户和提高用户满意度。
5. 用户反馈分析：用户反馈是用户行为的直接表达，通过对用户反馈进行分类、分析和挖掘，可以了解用户的意见、需求和问题。
可以通过文本挖掘技术，对用户评论、留言等进行情感分析和主题分析，从而获取用户的情感倾向和关注重点，为产品改进提供参考。
6. 社交网络分析：社交网络分析是指通过分析用户在社交媒体上的连接关系、信息传播路径等，来了解用户的影响力和社交行为。
例如，通过分析用户在微博上的粉丝关系和转发行为，可以找出关键意见领袖和信息传播的关键节点，为企业的社交媒体营销提供指导。
综上所述，用户行为分析是企业了解用户需求、优化产品和服务的重要手段。
用户行为分析
一、什么是用户行为分析：用户行为分析：在获得网站访问量最基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据。
以上只是很多种情况中一种———-针对网站的用户行为分析。
那么，对于目前的互联网行业成千上万的产品，我们又该如何重新定义用户行为分析呢？重新定义的用户行为是什么呢？1、分析用户行为，那我们应该先确定用户群体特征；2、用户对产品的使用率。
网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等；移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等；3、用户使用产品的时间。
比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。
综合以上说说的几点，其实用户行为分析可以这样来看：用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据（包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等）进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。
二、用户行为分析方式都有哪些？既然是对用户的行为进行分析，那么在得到数据后，我们需要如何进行行为分析呢？分析方式有哪些呢？这里我们主要从几个维度来分析：方式、侧重、优缺点。
应该具体从何开始呢？我们先说说用户行为分析的方式：1、网站数据分析。
通过对每个模块的点击率、点击量、访问量进行数据捕获，然后进行分析；2、用户基本动作分析。
用户访问留存时间、访问量等；3、关联调查数据分析。
主要在电商上的相关推荐、你可能喜欢等等；4、用户属性和习惯分析。
对用户属性和用户习惯两个维度进行分析。
用户属性包括性别、年龄等固有的；用户习惯包括用户的一起喜爱度、流量习惯、访问习惯等等；5、用户活跃度分析。
综合以上可以概括为：以数据分析为导向、以产品设计反馈为导向、以对用户的调查为导向。
通过上面的分析方式，我们需要整理出每种方式的分析侧重点。
用户行为分析方案
用户行为分析方案用户行为分析是指通过收集、分析和解释用户在网站、应用或其他在线平台上的行为数据，以获取对用户行为和偏好的深入了解，并据此做出相应的决策和优化。
以下是一个用户行为分析方案的详细介绍，包括数据收集、分析方法和应用实例。
一、数据收集1.1 基本信息收集为了进行用户行为分析，首先需要收集用户的基本信息，如性别、年龄、地理位置等。
可以通过用户注册、问卷调查或者第三方数据提供商来获取这些信息。
1.2 页面浏览数据收集通过页面浏览数据收集工具，例如Google Analytics，可以记录用户在网站或应用上的页面浏览情况，如访问量、停留时间、页面跳转路径等。
这些数据可以帮助我们了解用户对不同页面的兴趣和偏好。
1.3 事件追踪数据收集除了页面浏览数据，还可以追踪用户在网站或应用上的具体行为事件，如点击按钮、提交表单、播放视频等。
通过事件追踪数据收集工具，例如Mixpanel，我们可以详细了解用户在特定操作上的行为情况，从而优化用户体验。
1.4 社交媒体数据收集如果网站或应用与社交媒体平台进行了关联，可以通过API获取用户在社交媒体上的活动数据，例如分享链接、评论等。
这些数据可以帮助我们了解用户的社交行为和影响力。
二、数据分析方法2.1 基本统计分析利用数据收集工具提供的报表和指标，进行基本统计分析，如访问量、跳出率、转化率等。
这些指标可以帮助我们了解网站或应用的整体表现和用户行为趋势。
2.2 行为漏斗分析通过行为漏斗分析，我们可以了解用户在完成特定目标之前的行为路径和转化率。
例如，在一个电子商务网站上，我们可以追踪用户从浏览商品到下单付款的整个流程，找出转化率低的环节并进行优化。
2.3 用户分群分析将用户根据其行为特征、兴趣偏好等进行分群，可以更好地了解不同群体的行为习惯和需求。
通过用户分群分析，我们可以有针对性地提供个性化的推荐、营销和服务。
2.4 A/B测试通过A/B测试，我们可以比较不同版本或变量对用户行为的影响。
信息系统的用户行为分析与用户像
信息系统的用户行为分析与用户像随着信息技术的不断进步，信息系统在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
了解用户在信息系统中的行为和喜好，能够帮助企业更好地满足用户需求，提高用户体验，从而提升业绩和竞争力。
因此，分析用户行为并研究用户像成为了信息系统研究的热点之一。
一、用户行为分析1. 用户行为分析的意义用户行为分析是通过收集、处理和分析用户在信息系统中的行为数据来了解用户偏好、习惯和需求的过程。
通过用户行为分析，企业可以深入了解用户的喜好和特点，为用户提供个性化和定制化的服务，提高用户满意度和忠诚度。
同时，用户行为分析还可以帮助企业发现潜在的市场机会和用户需求，为产品开发和市场推广提供指导。
2. 用户行为数据的收集与分析用户行为数据可以通过多种方式进行收集，如用户访问日志、点击数据、浏览记录等。
这些数据可以提供用户在系统中的行为轨迹和时间分布等信息。
在进行用户行为数据的分析时，可以运用数据挖掘和机器学习等技术对数据进行处理和分析，发现潜在的模式和规律。
二、用户像研究1. 用户像的概念和意义用户像是指通过对用户行为数据进行分析和综合，得到用户的人口统计特征、兴趣爱好、购买习惯等综合性描述。
通过研究用户像，可以将用户划分为不同的群体和类型，深入了解用户的需求和特点，提供个性化和定制化的服务，提高用户体验和满意度。
2. 用户像的建模方法用户像的建模方法有很多种，常见的方法包括聚类分析、关联分析和预测模型等。
聚类分析可以将用户划分为不同的群体，每个群体具有相似的特点和需求；关联分析可以发现用户之间的关联规律和购买习惯；预测模型可以通过对历史数据的分析和处理，预测用户的未来行为和需求，为企业决策提供参考依据。
三、信息系统中的用户行为分析案例1. 电商平台的用户行为分析电商平台通过对用户在平台中的购买行为、搜索行为、浏览行为等进行分析，可以了解用户的偏好和需求，为用户推荐个性化的商品和服务，提高用户购买转化率和复购率。
社交网络中的用户行为分析与预测
社交网络中的用户行为分析与预测社交网络的兴起和普及改变了人们的生活方式和社交行为。
用户在社交网络上的行为产生了大量的数据，因此对这些数据进行分析和预测可以提供有价值的信息和指导。
本文将从用户行为分析和用户行为预测两个方面来探讨社交网络中的用户行为。
一、用户行为分析1. 数据收集社交网络中的用户行为包括浏览、点赞、评论、转发等行为。
为了进行用户行为分析，首先需要收集这些行为数据。
社交网络平台可以通过跟踪用户的活动记录、收集用户的个人信息和对话内容来获取数据。
另外，用户调查和实验也是收集用户行为数据的重要途径。
2. 数据预处理收集到的原始数据往往包含大量的噪声和冗余信息，需要对数据进行清洗和预处理。
清洗数据可以剔除无效数据和异常数据，提高数据的质量。
预处理数据可以对数据进行去重、归一化、离散化等操作，使得数据更易于分析。
3. 特征提取在进行用户行为分析之前，需要对数据进行特征提取。
特征是描述数据的关键属性，可以包括用户的个人信息、行为轨迹、社交关系等。
通过对数据进行特征提取，可以抽象出用户的行为模式和特征，为后续的分析和预测提供基础。
4. 行为模式分析通过对用户行为数据的分析，可以挖掘用户的行为模式和规律。
例如，可以分析用户在社交网络上的活跃度和使用时长，了解用户的活跃时间段和使用偏好。
另外，还可以分析用户的关注点、兴趣爱好和社交圈子等，为用户个性化推荐和社交推广提供依据。
5. 社交网络结构分析社交网络的结构也对用户行为有着重要影响。
通过分析社交网络的拓扑结构、用户之间的关系和社群结构，可以揭示出社交网络中的节点重要性、信息传播路径和社交影响力等。
这些分析可以为社交网络平台的运营、社交关系推广和社交网络安全等提供指导。
二、用户行为预测1. 数据建模在进行用户行为预测之前，需要对用户行为数据进行建模。
常用的建模方法包括基于规则的建模、基于机器学习的建模和基于深度学习的建模。
这些方法可以根据用户的历史行为数据和特征，建立模型来预测用户的未来行为。
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用户行为指标分析目录1. 了解用户，对用户进行分类 (2)1.1了解用户的黏性、活跃度和产出 (2)1.2对客户进行等级划分 (2)2.分析客户留存，找出提高方法 (3)2.1对流失客户进行调研 (3)2.2留存率关注前两周 (4)2.3提高前八周的留存率 (4)2.4通过产品复购检验有效留存 (4)3. 分析客户流量，侧面了解产品 (5)3.1关注产品浏览情况，发现产品热销OR参数Bug (5)3.2关注用户实时活跃度，进行有效时段的信息推送 (5)3.3优化用户访问最多的3个界面，推介新产品 (5)4. 分析环节转化率，优化获客渠道 (5)4.1量化各个步骤的转化率 (6)4.2波士顿矩阵评价获客渠道 (6)5.行为分析中有效指标汇总 (6)5.1基于客户的指标 (6)5.2基于留存率的指标 (6)5.3基于流量的指标 (7)5.4基于转化率的指标 (7)所有企业的运营根本是用户，用户是一个企业持续运营下去的源泉，如果没有用户，企业必将死亡。
因此，用户行为分析就变成了最重要的事情，比你的招聘计划，年度规划等等重要的多。
那么，想研究用户行为单纯靠想是不行的，用户在我们的网站、app上浏览之后，唯一留下的不是脚印，而是数据。
当然，前提是你的企业足够重视数据，对用户的行为数据进行了监测和留存。
如果你做了这一步，恭喜你，你已经超越了60%的同行竞品。
用户行为其实涵盖了我们所有日常进行的数据分析。
让用户的行为数据，指导运营、指导产品迭代更新、甚至可以指导企业内部运作和各部门的竞争。
事实上，用户行为数据分析中，最重要的就三点：1)用户从哪来？（渠道流量、渠道转化率）2)用户都经过了哪里？（访问路径、注册路径、停留时间、跳失率、访问深度）3)用户为什么留下/离开？（导致流失的原因、各页面转化率、页面跳失率、各页面交互和体验、用户活跃量、用户粘性。
）只要抓住这几点，就能全面分析出当前产品的用户行为。
细分下来，可以做以下分类：1)了解用户，对用户进行分类：了解研究对象；2)分析客户留存，找出提高方法：从结果找原因；(购买产品的客户)3)分析客户流量，侧面了解产品：从过程找原因；(客户关注的产品)4)分析环节转化率，优化获客渠道：从源头找原因；(客户的来源渠道)1. 了解用户，对用户进行分类1.1了解用户的黏性、活跃度和产出黏性：访问频率和访问间隔时长，强调一种依赖程度和持续状态；活跃度：平均停留时间和平均访问页面数，考察用户访问的参与度；产出：订单数和客单价，前者衡量产出频率，后者衡量平均产出值大小；具体可以从以下几个方面去考察：1.2对客户进行等级划分一般情况下，平均使用时长越长，每次浏览页数越多，用户质量一般越高。
不同企业的RMF三个值定义会有细微的差别，具体可以查看以下列表：2.分析客户留存，找出提高方法留存是反映任何一款产品健康度的高级指标，无论是运营好坏、产品功能设计如何，最终都可以通过留存衡量整体的情况。
可见留存分析具有十分重要的意义。
留存分析最直接的目的是提高留存率。
在这里，需要主要提高两周内的客户激活和留存率，提高8周后目标客户的存活率。
留存曲线及其改进点可以参看以下曲线：2.1对流失客户进行调研流失客户，即一段时间内未访问或未登陆的用户，这里也需要根据产品性质设定一个准则，满足准则即为流失用户。
比如对于微博而言，产国一个月未登陆可能就属于流失用户，而对于电商网站而言，3个月或半年未购买就认定为流失用户。
通常情况下，用户在早期流失现象非常严重。
产品需要让用户快速容易的体验到产品的价值。
一旦用户发现产品对自己的价值，继续使用和探索产品新功能的概率就会增大很多。
以下是某Email产品调研流失用户的细分结构，可以参看其流失情况对自己的产品进行相应的改进和完善。
改进：1)砍掉使用频率低的功能2)显著位置提示用户，发现产品的价值3)通过视频或图片引导用户结论：显著位置，一句话提示APP核心功能是让用户快速掌握APP价值的最有效途径2.2留存率关注前两周1)明确衡量的目标：对于我们来说，我们关注的是第一周的留存和次周留存之间的关系。
具体来说，我们希望找出用户的那些次周留存高的行为。
2)确定新用户早期On Boarding 时候的行为。
比如登录次数，信息发送个数，关注人数，分享次数，点赞次数等。
3)分别计算在一定时间内这些行为和次周留存的相关关系，找出在第一周不同行为的次数和次周留存率之间的关系。
2.3提高前八周的留存率客户前几周的留存是一个非线性递减的过程，我们无法控制递减，但是可以控制递减的幅度以及最后维持的动态平衡值。
具体方法可以采用如下手段：1)精准定位产品增长点；2)提高用户使用核心功能的时长；3)培养用户使用习惯；4)使用有效的营销手段，如介绍给朋友可以挣取积分，一毛钱抢年费获得会员资格；总之，这期间要确保让用户习惯、喜欢并留在你的产品里。
2.4通过产品复购检验有效留存一般我们不仅需要关注整个网站/ App 的留存，还需要关注核心行为的留存率，比如重复购买的情况。
对产品进行迭代时，我们还可以使用产品功能留存观测这个功能的留存率整体有没有提高。
3. 分析客户流量，侧面了解产品3.1关注产品浏览情况，发现产品热销OR参数Bug通过记录产品查看和购买量，进而发现异常流量，分析产品参数设置是否存在错误，决定是否需要下线修复还是主推该产品。
3.2关注用户实时活跃度，进行有效时段的信息推送记录下用户的实时活跃度，并进行统计分析，就可以知道一天内什么时候有最多的用户在使用APP。
当未来发布新产品或推送消息时，可以考虑在该时段内推送，这样就能让更多的用户及时掌握产品动向，并被引导进行后续的购买行为。
3.3优化用户访问最多的3个界面，推介新产品对流量进行分析，可以有效掌握用户关注点，和访问最多的界面。
可以针对这些界面进行更好的优化和改进，也可以利用这些界面推介新产品，增加复购率。
4. 分析环节转化率，优化获客渠道分析转化率的目的，是为了优化获客渠道。
只有了解全部用户的行为路径，并知道各路径的转化率，才能有针对性的进行优化，提炼出核心转化路径。
这就是用数据支持产品迭代，减少用户流失，大幅提高转化，把用户变成客户，把流量变成注册和购买的真谛。
4.1量化各个步骤的转化率以注册为例：用户在整个过程中，需要经历到落地页、填写各类信息、激活账号等步骤；以交易类为例：用户在整个过程中，涉及到转化渠道，落地页，感兴趣页，注册，购买意向，身份认证，成交。
影响转化率的因素很多，主要包括以下几点：1)渠道流量：以新型波士顿矩阵优化获客渠道，筛选出质量高、成本低的渠道2)用户营销：3)APP体验：定位产品用途，提高产品使用价值和便捷度4)售后服务：4.2波士顿矩阵评价获客渠道新型的波士顿矩阵可以很好地解决获客渠道优劣的评价问题。
我们按照不同渠道的获客成本和获客质量或者数量对渠道进行分类，具体分成以下四个大类：1)成本高、质量高，这种渠道需要进一步评估；2)质量高、成本低，应该加大投放；3)成本高、质量低，可以考虑放弃；4)成本低、质量差，有待进一步评估。
5.行为分析中有效指标汇总5.1基于客户的指标1)老客户量：确定留存率，客户忠诚度；2)新客户量：确定获取新用户能力；3)新老客户比：获客能力和客户维护能力的比值；4)用户购买率：某段时间（如一天、一月），访问APP的人有多少占比成交；5)日成交笔数：观察日成交笔数情况，分析异常成交日出现原因，如APP问题、近期产品推广问题、负面新闻问题；6)日(月)成交额：方便计量营收；7)年龄分布：统计用户的年龄分布，方便后期锁定目标客户；5.2基于留存率的指标1)重复购买率：通过重复购买率可以大体确定客户的稳定留存；2)次日留存率：当天新增用户在第二天登录/第一天新增总用户数；3)一周留存率：第七天登录/第一天新增总用户数；第一个星期内，有多少用户重复访问APP；指标与运营，营销团体有关；4)二周留存率：第二周登录/第一天新增总用户数；第二个星期内，有多少用户多次重复访问APP；5)三周留存率：第三周登录/第一天新增总用户数；第三个星期内，有多少用户多次重复访问APP；6)四周留存率：第四周登录/第一天新增总用户数；第四个星期内，有多少用户多次重复访问APP；7)八周留存率：第八周登录/第一天新增总用户数；第八个星期内，有多少用户多次重复访问APP；5.3基于流量的指标1)PV(page view)指标：即页面浏览量；通过该指标可以找出受关注最多的页面，进而基于该页面进行优化及后期产品推介；2)UV指标：即访问APP的手机或电脑数量；基于该指标可以判断关注APP的客户总体量；3)访问深度：访客一次访问中浏览的不同页面的数量；反映了访客对网站内各个页面的关注程度，可以用于定义客户对产品的喜欢程度；4)平均停留时长：即访问某页面所花费的平均时间；可以用于定位难理解页面、客户感兴趣页面；5)新产品点击率：新推出的产品，有多少比例的用户点击；6)平均日活跃用户率：监测正常日均活跃用户比率；7)平均月活跃用户率：监测正常月均活跃用户比率；8)前三个访问页面：某段时间内(日/月)，被访问页面排名前三位；可以用于定位感兴趣产品和页面，并基于该页面进行改进以及后期新产品推送；9)用户活跃时间：统计一天内用户最活跃的时间区间；可以基于该区间推送重要消息和新产品，效果会比其他时间更好；5.4基于转化率的指标1)跳出率：指只访问了入口页面（下载了APP没注册或注册未购买）就离开的访问量，与所产生总访问量的百分比；跳出率越高，说明用户体验做的不够好，需要提高登录界面的友好性；2)新注册量：通过新注册用户数量，可以综合掌握渠道转化用户的效率；指标与业务拓展团队BD和产品团队有关；3)用户注册率：有多少比例的访问用户注册了会员；可以分析注册流程是不是太复杂？4)过程转化率：将过程转化率进行量化，进而理清存在改进空间的部门；a)下载APP客户量:统计日内下载APP量；b)注册APP客户比例：基于下载APP量，得到注册比例；c)提出购买意向客户比例：基于注册APP量，得到购买意向客户比例；d)进行身份认证客户比例：基于购买意向，得到进行身份证认证客户比例；e)购买成交客户比例：基于身份证认证比例，得到购买成交比例；。