用户研究的常用方式有：情境观察、用户访谈、问卷观察、A/B测试、可用性测试与用户行为剖析。其中用户行为剖析是用户研究的最有用方式之一。

1. 领会用户行为剖析

用户行为剖析是对用户在产物上的发生的行为及行为背后的数据举行剖析，通过构建用户行为模子和用户画像，来改变产物决议，实现精细化运营，指导营业增进。

在产物运营历程中，对用户行为的数据举行网络、存储、跟踪、剖析与应用等，可以找到实现用户自增进的病毒因素、群体特征与目的用户。从而深度还原用户使用场景、操作纪律、接见路径及行为特点等。

2. 用户行为剖析目的

对于互联网金融、新零售、供应链、在线教育、银行、证券等行业的产物而言，以数据为驱动的用户行为剖析尤为主要。用户行为剖析的目的是：推动产物迭代、实现精准营销，提供定制服务，驱动产物决议。主要体现在以下几个方面：

• 对产物而言，辅助验证产物的可行性，研究产物决议，清楚地领会用户的行为习惯，并找出产物的缺陷，以便需求的迭代与优化。
• 对设计而言，辅助增添体验的友好性，匹配用户情绪，细腻地贴合用户的个性服务，并发现交互的不足，以便设计的完善与改善。
• 对运营而言，辅助裂变增进的有用性，实现精准营销，周全地挖掘用户的使用场景，并剖析运营的问题，以便决议的转变与调整。

3. 采集用户行为数据

用户行为数据实在有很大的商业价值，首先要明确数据的采集方式，以便更好的支持后续的数据剖析。常用的数据采集方式有：平台设置埋点和第三方统计工具。

平台设置埋点是一种异常普遍的网络方式，即通过编写代码和日志布点的方式，来详细形貌事宜和属性的方式。以用户登录为例，用户在APP上举行登录时，相关操作都会被纪录下来，并以日志形式存储在指定的服务器上。

第三方统计工具一样平常是通过SDK接入，我们只需凭据指标去搭建剖析模子。常见的第三方统计工具有：百度统计、CNZZ统计、GrowingIO、诸葛IO、神策IO、Google Analytics、Thinking Analytics、友盟、Mixpanel、Heap等。

4. 用户行为剖析指标

对用户行为数据举行剖析，要害是找到一个权衡数据的指标。凭据用户行为显示，可以细分多个指标，主要分为三类：黏性指标、活跃指标和产出指标。

• 粘性指标：主要关注用户周期内连续接见的情形，好比新用户数与比例、活跃用户数与比例、用户转化率、用户留存率、用户流失率、用户接见率。
• 活跃指标：主要考察的是用户接见的介入度，好比活跃用户、新增用户、回访用户、流失用户、平均停留时长、使用频率等。
• 产出指标：主要权衡用户缔造的直接价值输出，好比页面浏览数PV、自力访客数UV、点击次数、消费频次、消费金额等。

这些指标细分的目的是指导运营决议，即凭据差别的指标去优化与调整运营计谋。简而言之，用户行为剖析指标细分的基本目的有：一是增添用户的粘性，提升用户的认知度；二是促进用户的活跃，诱导用户的介入度；三是提高用户的价值，培育用户的忠诚度。

5. 做好用户行为剖析

确定好用户行为剖析指标后，我们可以借助一些模子对用户行为的数据举行定性和定量的剖析。常用的剖析模子有：行为事宜剖析、用户留存剖析、漏斗模子剖析、行为路径剖析和福格模子剖析。

行为事宜剖析

行为事宜剖析是凭据运营要害指标对用户特定事宜举行剖析。通过追踪或纪录用户行为事宜，可以快速的领会到事宜的趋势走向和用户的完成情形。

以用户投标的行为事宜为例，出借人在完成投标历程中，所举行的注册、认证、开户、充值、投资等行为，都可以界说为事宜，也是完成投标乐成的一个完整事宜。

确定投标行为事宜后，我们可以凭据事宜属性细分维度：用户泉源、性别、出生年月、注册时间、绑卡时间、首次充值时间、首次投资时间、标的ID，标名、限期、利率、还款方式等。然后从中找出相符指标的纪律，并制订针对性的措施。

用户留存剖析

用户留存剖析是一种用来剖析用户介入情形与活跃水平的模子。通过留存量和留存率，可以领会用户的留存和流失状态。好比用越日留存、周留存、月留存等指标来权衡产物的人气或粘度。

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以渠道接见的用户留存为例，我们对APP端有过接见行为的渠道用户举行留存剖析。从图中可以看出8月14日~8月20日的越日留存率在41%以上，周留存率在22%以上。但在8月17日的越日留存率突然飙升到67%，一样平常是举行了流动谋划或功效优化才会留存率这么高。

用户留存一样平常相符40-20-10规则，即新用户的越日留存应该大于40%，周留存大于20%，月留存大于10%才相符营业尺度。我们做用户留存剖析主要验证是否到达既定的运营目的，进而影响下一步的产物决议。

漏斗模子剖析

漏斗模子剖析是用户在使用产物历程中，形貌各个阶段中要害环节的用户转化和流失率情形。好比在一样平常流动运营中，通过确定各个环节的流失率，剖析用户怎么流失、为什么流失、在那里流失。找到需要改善的环节，要重点关注，并接纳有用的措施来提升整体转化率。

以约请投资的漏斗模子为例，约请人将流动专题页分享给密友，之后举行的注册、认证、开户、充值到投资，用漏斗模子剖析一些要害节点的转化率。其中用户注册转化率为68%，实名认证转化率为45%，绑卡开户转化率为29%，线上充值转化率为17%，投资标的转化率为8%。

漏斗模子剖析可以验证整个流程的设计是否合理。经由对比发现，接见到注册的转化率为68%，远低于预期的80%。这次运营计谋是用户必须先注册才气领取新手福利。之后接纳A/B测试的方式，优化为先领取新手福利再诱导用户注册。经由数据对比剖析，注册转化率提升了20%。因此，通过对各环节相关转化率的对照，可以发现运营流动中哪些环节的转化率没有到达预期指标，从而发现问题所在，并找到优化偏向。

行为路径剖析

行为路径剖析就是剖析用户在产物使用历程中的接见路径。通过对行为路径的数据剖析，可以发现用户最常用的功效和使用路径。并从页面的多维度剖析，追踪用户转化路径，提升产物用户体验。

不管是产物冷启动，照样一样平常流动营销，做行为路径剖析首先要梳理用户行为轨迹。用户行为轨迹包罗认知、熟悉、试用、使用到忠诚等。轨迹背后反映的是用户特征，这些特征对产物运营有主要的参考价值。

以用户投标的行为路径为例，我们可以纪录用户从注册、认证、开户、充值到投资的行为轨迹。通过剖析用户的这些行为轨迹数据，来验证接见路径是否和预期指标的一致。

在剖析用户行为路径时，我们会发现用户现实的行为路径与期望的行为路径有一定的误差。这个误差就是产物可能存在的问题，需要实时对产物举行优化，找到缩短路径的空间。

福格模子剖析

福格行为模子是用来研究用户行为缘故原由的剖析模子。福格行为模子用公式来简化就是B=MAT，即B=MAT。B代表行为，M代表念头，A代表能力，T代表触发。它以为要让一个行为发生，必须同时具备三个元素：念头、能力和触发器。因此可以借助福格行为模子来评估产物的合理性和能否到达预期目的。

以流动分享为例，投资人完成流动分享的行为，也是必须知足福格行为模子的三个元素。即通过约请有奖让用户有足够的内驱力，自主性的分享流动给密友，且流动专题页有醒目的按钮和文案提醒激励用户完成任务。

用户行为剖析模子实在也是一种AISAS模子，即代表了用户从注册、认证、开户、充值到投资整个历程显示：Attention注重、Interest兴趣、Search搜索、Action行动、Share分享，也影响了用户行为决议。

用户行为剖析模子是一个完整的行为模子，可以对产物的功效举行验证；也是一个闭环的剖析系统，可以对数据的效果举行剖析。总而言之，用户的焦点是洞察心理，行为的本质是挖掘需求，剖析的目的是增进营业。