目标用户分析需要什么(详解目标用户分析整个流程)-昊阳知识网

嘿，今天的这篇是长文，预计半小时读完

用户研究是用户中心的设计流程中的第一步。它是一种理解用户，将他们的目标、需求与商业宗旨相匹配的理想方法，能够帮助企业定义产品的目标用户群。在用户研究过程中，数据的使用及挖掘是非常重要的。那么，有哪些通用的用户分析方法？如何分析你的用户？本篇重点围绕七大用户分析方法论/模型，展开分享几个比较常见的用户运营实际案例。

六大用户分析方法论

1、行为事件分析

3、用户行为路径分析

4、用户健康度分析5、漏斗模型分析

6、用户画像分析

下面一一解析每种方法论的定义及实战案例

先从最基础的行为事件分析法开始

行为事件分析

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。企业借此来追踪或记录用户行为及业务过程，如用户注册、浏览商品详情页、成功下单、退款等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。

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。

1、事件定义

5W事件定义方式：

某X平台的所有注册用户在X月X日使用优惠券下单购买的单数是多少？这是一个完整的时间定义，一般数据人员需要记录的对应字段有：时间、商品名称、商品是否使用优惠券、父单数、购买数量、购买金额等。

??5W

（Where）某X平台

（Who）所有注册用户

（When）在X月X日

（How）使用优惠券

（What）下单购买的单数

在大厂混的我们都多少接触过各种数据报表，Path口径、Session口径等各种口径，我们所熟悉的字段“访问次数”、“浏览深度”、“使用时长”、“停留时长”、“跳出率”、“页面退出率”等指标，都需引入 Session 才能分析。因此，创建和管理 Session 是事件定义的关键步骤。

这里需要了解“Session”的概念，Session一般翻译为时域。在计算机专业术语中，Session是指一个终端用户与交互系统进行通信的时间间隔，通常指从注册进入系统到注销退出系统之间所经过的时间。具体到Web中的Session指的就是用户在浏览某个网站时，从进入网站到关闭浏览器所经过的这段时间，也就是用户浏览这个网站所花费的时间。因此从上述的定义中我们可以看到，Session实际上是一个特定的时间概念。

2、多维度下钻分析

3、解释与结论

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。

行为事件分析案例解说

运营A在日常运营某平台频道的过程中发现，某天的UV值突然翻倍异常标高，需要快速定位：是异常流量还是虚假流量？我们可以先按照5W法则拆解事件，可以发现实际上我们是要找出HOW，也就是为什么流量飙升的理由。

（Where）某平台

（Who）某频道

（When）某天

（How）？？？

（What）UV值异常翻倍

1、精准评估用户与产品交互背后的深层关系；

2、实现产品的跳转路径分析，完成产品页面之间的深层次的关系需求挖掘；3、与其他分析模型配合，全面视角探索数据价值，深度感知用户体验，实现科学决策。

1、官网

2、活动页面

3、产品频道/首页

4、详情页

热力图形式

固定埋点形式

下面对比热力图与固定埋点形式的差异化

数据形式热力图固定埋点

用户友好性

操作繁琐，需要导出报表后进行加工分析，无法可视化取数

入手难度

简单入手，无须报告数据分析，无需任何页面分析经验

入手稍难，需要对埋点、对数据统计维度有一定数据分析经验

灵活性

灵活性强，可对页面任意位置进行数据监测

灵活性弱，无法对页面任意位置进行数据监测；若页面更改埋点需同步更改

长期取数

无法进行长期数据固定对比，形成报表性差，无法对页面定向区域进行定期取数分析

可长期取数形成报表，可对页面定向区域进行定期取数分析

热力图VS固定埋点

以上图天猫超市为案例，开发可对每一个前端模块进行埋点，然后上报数据，运营可在数据报表处下载对应数据，数据可包括：PV、UV、下单、GMV等，可针对不同指标进行分析。

用户行为路径分析

以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功需要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等一系列过程。一个新用户和一个老用户在进行购买流程的时候，他们的浏览路径是否有区别？新用户倾向什么路径？老用户倾向什么路径？与其他分析模型配合进行深入分析后，可以快速找到用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。

电商平台店铺用户行为路径图

用户路径分析案例解说

假设上图中，用户进入店铺页中选择以下路径：

2、约30%的客户会直接进行商品搜索；

3、约10%的用户会浏览商品详情页；

4、约5%的客户啥都不干直接退出店铺；

改进方式：

1、优化内容质量：素材图片、利益点、承接页动线、承接页商品让利程度等；

用户健康度分析

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；

1、产品基础指标：

UV：独立访客数（unique visitor），指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人。但对于UV的定义有一个时间限制，一般是1天之内，访问你的产品的独立访客数，如果一个用户一天内多次访问也只计算为1个访客。UV是衡量产品量级的最重要指标。

PV：页面浏览量（Page View），用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。用户对同一页面的多次访问，访问量累计。因此一般PV值大于UV值。

新用户数：对于电商来说，新用户一般定义为未注册或者已注册，但还未进行首单支付的用户。一个新用户到老用户的转变过程可以用四象空间来划分：次数、金额、时间、品类；

2、流量质量指标

A页面的跳失率=(5/10) *100%

A页面的退出率= (5 2/10 2 )*100%

人均停留时间：是指用户浏览某一页面时所花费的平均时长，平均停留时间越长，说明网站或页面对用户的吸引力越强，能带给用户的有用信息越多。

用户留存率：留存指的就是“有多少用户留下来了”。用户在某段时间内开始使用应用的用户，经过一段时间后，仍然继续使用的用户，被认作是留存用户。

留存率=新增用户中登录用户数/新增用户数

（一般统计周期为天）

留存率反映的实际上是用户的一个留存漏斗，即新用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户的过程，宏观观察用户的生命进程情况，通过用户的后期留存情况就能从一个层面把握渠道质量，比如，付费，粘性，价值量，CAC成本。

用户回访率：用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，继续登陆使用的用户，被认作是回访用户。比如用户在使用该App之后的N天/周/月之后，再次使用该App的比例，叫做N天/周/月回访率。留存与回访这两者的区别就是：前者是新增多少用户，留下来多少；后者是在某时间段内，用户再次使用、访问app、软件的数量。

3、产品营收指标

客单价（ARPU）：客单价=支付有效金额/支付用户数，客单价反应平均一个用户支付的金额，金额越高，为企业带来的利润也越多，因此提升客单价是一个很好几刺激毛利润的方法，比如我们常见的促销手段：买2件减10元，买2件送赠品等；

转化率：订单转化率=有效订单用户数/UV。转化率是做成交营收的一个关键因素，转化越高表示越多用户在目标页面下单。

用户支付金额（GMV）：支付金额即产品某段时间的流水。产品的营收做得好与不好，主要就是看支付流水。盈利模式如何，有没有稳定的创收能力，是对一个产品终极的考验（战略烧钱和圈用户的先不算在内）

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

??这是电商入门基础中的战斗机

漏斗模型分析

定义：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。

《增长黑客》增长黑客是介于技术和市场之间的新型团队角色，主要依靠技术和数据的力量来达成各种营销目标，而非传统意义上靠砸钱来获取用户的市场推广角色。他们能从单线思维者时常忽略的角度和难以企及的高度通盘考虑影响产品发展的因素，提出基于产品本身的改造和开发策略，以切实的依据、低廉的成本、可控的风险来达成用户增长、活跃度上升、收入额增加等商业目的。简单来说，就是低成本甚至零成本地让产品获得有效增长。增长黑客的核心是：自传播/病毒传播。

AARRR的说明：

获取Acquisition：用户如何发现并来到你的产品？（浏览层）

留存Retention：用户是否还会回到产品？（回访/留存）

收入Retention：产品怎样通过用户赚钱？（付费）

传播Retention：用户是否愿意告诉其他用户？（忠实/传播用户）

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。

流量漏斗模型案例解说

电商主会场流量漏斗数据

2、内容与引流用户不匹配：引流用户对商品/内容不感兴趣、BI推荐不准确等；

3、页面运营问题：利益点对应商品承接、商品让利不够、文案内容与承接落地页面不符；

一个个去排除问题后，我们可以初步将问题点锁定，针对性解决。简单总结，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。

用户画像分析

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。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。在产品早期和发展期，会较多地借助用户画像，帮助产品运营理解用户的需求，想象用户使用的场景，产品设计从为所有人做产品，变成为带有某些标签的3-5个人群做产品，间接降低复杂度。

用户画像的数据内容包含但不局限于：

1、人口属性：包括性别、年龄等人的基本信息；

2、兴趣特征：浏览内容、收藏内容、阅读咨询、购买物品偏好等；

3、位置特征：用户所处城市、所处居住区域、用户移动轨迹等；

4、设备属性：使用的终端特征等；

5、行为数据：访问时间、浏览路径等用户在网站的行为日志数据；

6、社交数据：用户社交相关数据；

用户画像主要运用常场景如下图

用户画像运用场景三维空间图，X轴代表业务场景维度；Y轴代表用户标签维度；Z轴代表服务层次维度。首先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。

用户画像分析案例解说