04 facebook視頻有訪客記錄嗎(產品經理如何做用戶行為分析？)

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要樹立以數據為驅動的價值觀，充分認可數據的價值。工作定位：統計、助力、優化、創新。商業變現是最根本目標：用戶使用產生數據商業變現

2、要有用戶行為分析方法論

AARRR模型，我們在做用戶行為分析的時候，應該考慮用戶正處在AARRR模型的哪個部分、關鍵數據指標是什么、對應的分析方法又是什么。

當我們對產品有一個idea的時候，采用MVP的方式將其構建，功能上線后，衡量用戶和市場反應，從而不斷學習優化

3、要用功能強大的用戶行為分析工具

比如Google analysis、神策數據、Growing IO等等

四、如何做用戶行為分析――八大方法

1、內外因素分析

該方法有助于快速定位問題。例如一款金融類產品UV下降，快速分析相關原因。內部可控因素：渠道變化、近期上線更新版本、內部不可控因素：公司戰略變更、外部可控因素：淡旺季、外部不可控因素：監管。

2、事件分析

事件維度：用戶在產品中的行為以及業務過程。指標：具體的數值，訪客、地址、瀏覽量（PV、UV）、停留時長。趨勢分析：分析各個事件的趨勢

通過事件分析，比如分析用戶的在線時長、點擊事件、下載事件等等，然后分析用戶的行為。并且通過各類圖標來分析用戶的行為趨勢，從而對用戶的行為有初步的了解。

3、試點分析

說白了就是，當發現一個問題之后，不要那么著急去解決，而是只想一個解決辦法，然后灰度發布，如果灰度發布的人群數據比較好，那么就推往整個用戶群。

這是一種從一個具體問題拆分到整體影響，從單一解決方案找到一個規模化解決方案的方式。

4、漏斗模型

漏斗模型是最常用的分析方法，可以廣泛應用于流量監控、產品目標轉化等日常數據運營工作中。要根據實際需要來確定是否有做漏斗分析的必要，比如用戶注冊過程、下單過程這些主要流程，就需要用漏斗模型來進行分析，尤其是需要分析用戶在哪個環節流失最嚴重。

5、留存分析

通過留存分析，分析用戶的次日留存、次周留存、次月留存等等，次日留存率能夠說明用戶對這款產品是否有持續使用的興趣，對于社交、游戲類產品來說，次日留存率非常重要。

6、行為軌跡分析

只通過PV、UV 分析以及退出率分析是無法找到大部分用戶是怎么去使用這款產品的。只有通過記錄用戶的行為軌跡，才能夠關注用戶真正如何去使用這款產品的。用戶體驗設計是對用戶行為的設計，通過行為軌跡分析，能夠幫助產品經理設計出來的產品直達用戶內心。

例：通過用戶行為軌跡分析發現，大部分用戶支付轉化率不高并不是退出了，而是返回了上一個頁面，猜測：當前頁面信息不足，用戶在猶豫，想返回上一個頁面再了解一下產品。

7、A/B test

A/B test是一種產品優化方法，AB測試本質上是個分離式組間實驗，將A與B兩個不同的版本同時發往兩個幾乎一致的用戶群，來觀測這兩個用戶群的數據反饋。

A/B test是一種“先驗”的實驗體系，屬于預測型結論，與“后驗”的歸納性結論差別巨大。A/B測試的目的在于通過科學的實驗設計、采樣樣本代表性、流量分割與小流量測試等方式來獲得具有代表性的實驗結論，并確信該結論在推廣到全部流量可信。

8、點擊分析

通過點擊分析，能夠直觀地看出來在這個頁面中，用戶的注意力都集中在哪些地方，用戶最常用的功能是什么。方便產品經理對用戶行為形成整體的了解，有助于產品經理引導用戶往自己想要的方向去操作。

以上就是我個人總結的產品經理用戶行為分析的方法，歡迎大家來補充、交流。

作者：秦時明月，互聯網現金貸產品經理、互聯網保險產品經理。

本文由@秦時明月原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。

題圖來自 unsplash，基于 CC0協議

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