如何做用户数据分析?

如何做用户数据分析?


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用户数据分析其实可以分成三个模块,分别是用户基础分析、用户行为分析和用户画像。然后针对不同的行业也可以进行不同类别的行为分析,举个简单的例子,针对互联网平台用户,可以针对用户鼠标单击事件进行用户的行为分析,可以对用户的留存、粘性、行为路径等进行一系列的相关分析。

接下来简单阐述这些模型的功能以及主要的分析指标。

留存分析模型主要考虑的是客户的回访情况,是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型,考察进行初始行为的用户中,有多少人会进行后续行为。

黏性分析是在留存分析的基础上,对一些用户指标进行深化,除了一些常用的留存指标外,还能从更多维度了解产品或者某功能的黏住。

漏斗分析能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率的情况,运营人员可以通过观察不同属性的用户群体(如新注册用户与老客户、不同渠道来源的客户)各环节转化率的差异,了解转化率最高的用户群体,分析漏斗合理性,并针对转化率异常环节进行调整。

热图分析模型主要应用于用户行为分析领域,分析用户在网站显示页面的点击行为、浏览次数、浏览时长等,以及页面区域中不同元素的点击情况,包括首页各元素点击率、元素聚焦度、页面浏览次数和人数以及页面内各个可点击元素的百分比等等。

全行为路径分析主要是根据每位用户在APP或网站中的行为事件,分析用户在APP或网站中各个模块的流转规律与特点,挖掘用户的访问或浏览模式,进而实现一些特定的业务用途。

事件分析模型是用户行为数据分析的核心和基础。用户在产品上的行为我们定义为事件,它是用户行为的一个专业描述,用户在产品上的所有获得的程序反馈都可以抽象为事件进行采集。

用户分群模型发生在运营了一段时间之后,需要对用户进行精细化运营,帮助企业更加了解用户,分析用户的属性特征、以及用户的行为特征,可以帮助运营人员更好地对比多个用户群的数据,找到产品问题背后的原因,并有效改进优化方向。

用户分析模型则可以打通CRM数据、历史数据、业务数据以及第三方数据,使用DataFocus数据分析工具,查看用户数量在注册时间上的变化趋势、查看用户按省份的分布情况等等,丰富用户画像维度。将所有维度分析放到同一个可视化大屏中,通过联动、钻取功能,动态化实时查看数据变动,让用户行为洞察粒度更细致。

用这八大数据分析模型制作的数据分析内容都可以在DataFocus官网的视频课程中找到,而且有很详细的制作过程,感兴趣的小伙伴可以自己去百度一下。用这款DataFocus做出来的大屏还是挺不错的哦~~

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