来驱动业务增长什么是用户行为数据分析如何分析用户行为数据 _生活百科

【来驱动业务增长什么是用户行为数据分析如何分析用户行为数据】通过对用户行为数据进行分析，可以对用户模型构建出精细、完整的用户画像，从而驱动业务实现增长。那要如何分析用户行为数据呢？本文介绍了用户行为主要包含的数据和5个分析用户行为数据驱动业务增长的方法，与大家分享！

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所谓的用户行为数据实质上是从点击、频次等多维深度的还原用户动态使用场景和用户体验，再通过对用户行为监测获取的数据进行分析。
可以更加详细、清楚地了解用户的行为习惯；还可以找出产品功能、网站、推广渠道等各个业务线中存在的问题，让产品业务线更加精准、有效，提高转化率；还可以进行用户分层和用户分群，实现用户精准营销和精细化运营，从而驱动业务实现增长。
然而，全局视野看用户的行为轨迹数据，会有意想不到的收获。
可通过行为数据补充，对用户模型构建出精细、完整的用户画像。以行为触发为起点，向上关联用户，向下关联业务，这样最大限度的保证数据完整性，进而驱动业务增长。
一、用户行为主要包括哪些数据

用户来源渠道、地区；
用户的PV、UV、IP、老访问数、新访问数；
用户停留时间、使用时间及频次、跳出率、回访次数、回访相隔天数；
用户使用频次分布、时间段分布，平均停留时长；
用户所使用搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字；
用户在页面上的点击量；
用户进入下一个路径的转化率；
用户的客单价、订单数、会员购买率；
用户发视频数，创建企业数等等。

……
用户使用产品的有很多场景，所以用户行为数据有很多，在这里不一一介绍了，当然欢迎大家留言补充。
总的来说，这些数据反映的都是产品业务线的总体情况，数据的价值除了反映现状，还有更重要的是应用。
如何应用这些数据，通过分析，来驱动业务增长呢?
二、如何分析用户行为数据，来驱动业务增长1. 了解产品业务线的整体用户情况如，PV、日均访问量、用户总数、订单数、会员数、总销售额、用户来源分布及占比、有购买行为的用户数量、用户的客单价、复购率分别是多少？等等整体用户概况数据。
2. 利用用户行为转化漏斗梳理用户的全行为路径如，Toc的购买路径一般为打开APP→点击商品页面→浏览商品详细页→ 添加购物车→ 完成支付。
Tob的路径一般用户会经历认知→熟悉→试用→使用→忠诚→购买的过程。可以清晰的看到用户在路径中的每一步转化。
比如，从查看商品详情到最终支付成功每一步的转化率，从而对既定路径不断调优。
若用户点击加购物车的转化率较低得到话，需要提高用户的购买意愿，可通过活动促销、精准营销等方式。
3. 根据不同的行为进行用户分群，了解人群特征如，完成支付与未完成支付的人群有什么特征？添加购物车与未添加购物车的人群有什么特征？注册用户和非注册用户，分析两者之间的浏览特征等等。
发现问题，优化运营策略，从而进行用户精细化运营；实现用户精准营销，驱动业务增长。
比如，通过用户分群了解到近期用户有高频次搜索的同一类关键词的特征。可同步到前端页面，设置成可点击元素，提高搜索效率。还可以知道有明确目标客户，受促销和广告影响少。
4. 根据不同时间段维度，了解用户行为习惯如，用户在不同时段的访问量情况分布、活跃情况、新增情况、使用间隔分布等。
看出不同时间段的用户行为趋势，通过分析，看出趋势高低的原因；进而优化运营策略，加大或者减少投放费用等，驱动业务增长。
比如，通过分析不同时段用户的搜索行为习惯及峰值和低谷，为不同时段的用户补充不同的商品/课程/服务。加大活动力度、优化搜索结果页结构、优化搜索推荐等提供数据支持。
还可以根据用户的活跃时间段精准推送商家的折扣优惠或促销活动，提高购买率。
5. 基于RFM模型进行用户分析RFM模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况；基于一个理想的客户特征来衡量现实中客户价值的高低。
通过此类分析，定位最有可能成为品牌忠诚客户的群体，让我们把主要精力放在最有价值的用户身上。进而实现精准的营销以及用户维护，驱动业务增长。

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