文档介绍：用户研究：用户行为分析
从流量营销到数据驱动，很多产品的精细化运营都是围绕用户来进行的，关键在于用户研究。
用户研究的常用方法有：情境调查、用户访谈、问卷调查、A/B测试、可用性测试与用户行为分析，-1所示。其中用户行为分
编号事件事件描述指标
1 点击注册
注册
填写信息
3
注册成功
注册完
成
4
点击认证
5
认证
上传身份证
6
认证成功
认证完
成
7
点击绑卡
8
填与银彳亦信息
9
开户
校验银行预留手
机号
10
绑卡成功
开户完
成
11
点击充值
12
输入充值金额
13
充值
校验支付密码
14
充值成功
充值完
成
15
点击投资
16
投资
输入投资金额
17
校验支付密码
18
投资成功
投标完
图 -5
确定投标行为事件后，我们可以根据事件属性细分维度:用户来源、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I D ,标名、期限、利率、还款方式等。然后从中找出符合指标的规律，并制定针对性的措施。
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用户留存分析是一种用来分析用户参与情况与活跃程度的模型。通过留存量和留存率，可以了解用户的留存和流失状况。比如用次日留存、周留存、月留存等指标来衡量产品的人气或粘度。
以渠道访问的用户留存为例，-6所示。我们对APP端有过访问行为的渠道用户进行留存分析。从图中可以看出8月14日~8月20日的次日留存率在41%以上，周留存率在22%以上。但在8月17日的次日留存率突然飙升到67% , 一般是进行了活动策划或功能优化才会留存率这么 |W)O
当日
次日
第三天
第四天
第五天
第六天
第七天
8月14日
8月15日
8月16日
8月17日
8月18日
8月19日
8月20日
图 -6
用户留存一般符合40-20-10法则，即新用户的次日留存应该大于40% , 周留存大于20% ,月留存大于10%才符合业务标准。我们做用户留存分析主要验证是否达到既定的运营目标，进而影响下一步的产品决策。
. 3漏斗模型分析
漏斗模型分析是用户在使用产品过程中，描述各个阶段中关键环节的用户转化和流失率情况。比如在日常活动运营中，通过确定各个环节的流失率, 分析用户怎么流失、为什么流失、在哪里流失。找到需要改进的环节，要重点关注,并采取有效的措施来提升整体转化率。
以邀请投资的漏斗模型为例，-7所示。邀请人将活动专题页分享给好友，之后进行的注册、认证、开户、充值到投资，用漏斗模型分析一些关键节点的转化率。其中用户注册转化率为68% ,实名认证转化率为4 5% ,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%。
访问
认证开户充值投资
图 -7
漏斗模型分析可以验证整个流程的设计是否合理。经过对比发现，访问到注册的转化率为68% ,远低于预期的80%。这次运营策略是用户必须先注册才能领取新手福利。之后采取A/B测试的方式，优化为先领取新手福利再诱导用户注册。经过数据对比分析，注册转化率提升了 20%。因此，通过对各环节相关转化率的比较，可以发现运营活动中哪些环节的转化率没有达到预期指标，从而发现问题所在，并找到优化方向。
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行为路径分析就是分析用户在产品使用过程中的访问路径。通过对行为路径的数据分析，可以发现用户最常用的功能和使用路径。并从页面的多维度分析，追踪用户转化路径，提升产品用户体验。
不管是产品冷启动，还是日常活动营销，做行为路径分析首先要梳理用户行为轨迹。用户行为轨迹包括认知、熟悉、试用、使用到忠诚等。轨迹背后反映的是用户特征，这些特征对产品运营有重要的参考价值。
以用户投标的行为路径为例，-8所示。我们可以记录用户从注册、认证、开户、充值到投资的行为轨迹。通过分析用户的这些行为轨迹数据，来验证访问路径是否和预期指标的一致。
注糊认开户充值投资
图 -8
在分析用户行为路径时，我们会发现用户实际的行为路径与期望的行为路径有一定的偏差。这个偏差就是产品可能存在的问题,需要及时对产品进行优化，找到缩短路径的空间。
. 5福格模型分析
福格行为模型是用来研究用户行为原因的分析模型，-9所示。福格行为模型用公式来简化就是B = MAT ,即B = MAT。B代表行为，M代表动机，A代表能力，T代表触发。它认为要让一个行