我們經(jīng)常都會(huì )在講互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的數據運營(yíng)，而數據運營(yíng)當中非常關(guān)鍵的就是用戶(hù)的行為數據，因為只有真正地挖掘用戶(hù)的行為，才能夠讓做出更加吸引用戶(hù)的產(chǎn)品，也就是要做好用戶(hù)行為分析?，F在大家都在講的大數據分析和數據挖掘，其實(shí)也包含了用戶(hù)的行為分析。傳統的用戶(hù)行為分析，一般都是指PV、UV、跳出率和用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)深度、用戶(hù)停留時(shí)間等，這些指標其實(shí)主要是用來(lái)作為統計使用的，真正要能指導產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的還是要有更加精細化的分析，也就是用戶(hù)行為精細化分析。比如，我們有做了一個(gè)資訊類(lèi)產(chǎn)品，用戶(hù)的點(diǎn)擊率是有的，但是怎么知道用戶(hù)是否喜歡當作某個(gè)頻道的內容，這個(gè)時(shí)候就需要多用戶(hù)在文章中的停留時(shí)間、評論頻次、評論內容等做更加精細化分析，否則單純從點(diǎn)擊率根本說(shuō)明不了內容的質(zhì)量。那么，用戶(hù)行為的分析都涉及到哪些方面呢?

首先，傳統的用戶(hù)行為分析已演變?yōu)榫毣治觥?傳統的用戶(hù)行為分析，我們通常會(huì )這么認為：一個(gè)用戶(hù)只要打開(kāi)APP就算這一天的一個(gè)活躍用戶(hù)，今天新增的用戶(hù)只要第二天啟動(dòng)一次APP就認為是一個(gè)留存用戶(hù)。而現在，我們對用戶(hù)的行為分析可以做得更加精細化。比如，我們做了一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)閱讀類(lèi)APP產(chǎn)品，如果一個(gè)用戶(hù)打開(kāi)APP后并沒(méi)有去瀏覽當中的一篇文章，而是通過(guò)注冊機等手段生成的僵尸用戶(hù)，那么我們可以設定一個(gè)規則來(lái)界定什么才是活躍用戶(hù)，即今天至少查看了一篇文章的用戶(hù)才算是一個(gè)活躍用戶(hù)。再比如，傳統的很多用戶(hù)只要在數據庫中生成一條數據就可以當成一個(gè)用戶(hù)，而現在的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品很多都要求實(shí)名制，也就是一個(gè)用戶(hù)的身份驗證如果不符合條件，就不能算是一個(gè)有效用戶(hù)，比如社交產(chǎn)品上的實(shí)名認證、手機認證。因此，精細化用戶(hù)行為分析會(huì )讓越來(lái)越多的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，特別是那些靠假數據來(lái)獲得投資的公司越來(lái)越失望，因為用戶(hù)行為的精細化分析會(huì )讓一款產(chǎn)品越來(lái)越健康，越來(lái)越走向高質(zhì)量。

其次，用戶(hù)行為精細化分析重點(diǎn)在用戶(hù)畫(huà)像。 我們做用戶(hù)行為分析，盡管不同的方法上差異很大，但是最終的目的是一樣的，那就是通過(guò)用戶(hù)行為產(chǎn)生的數據來(lái)還原用戶(hù)的真實(shí)行為和本真面貌。也就是說(shuō)基于用戶(hù)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品上的行為和其行為背后的用戶(hù)發(fā)生的時(shí)間頻次等維度，盡可能準確地還原用戶(hù)本真，通過(guò)行為數據來(lái)構建出完整、精細的用戶(hù)畫(huà)像，把用戶(hù)的行為數據與用戶(hù)的特征數據結合在一起構成一副用戶(hù)畫(huà)像，而不是像傳統使用統計工具來(lái)得到數據。

再次，用戶(hù)行為精確分析決定產(chǎn)品的市場(chǎng)。 用戶(hù)的行為是指導產(chǎn)品市場(chǎng)評估的有效手段之一，也就是可以通過(guò)用戶(hù)行為的精確分析來(lái)判斷一款產(chǎn)品是不是符合市場(chǎng)需求。例如，有個(gè)剛上線(xiàn)的垂直電商平臺，我們可以通過(guò)用戶(hù)的行為來(lái)判斷是否有必要繼續投入精力做這個(gè)項目，可以通過(guò)有多少用戶(hù)瀏覽、、有多少用戶(hù)真正點(diǎn)擊了商品鏈接、有多少用戶(hù)在商品頁(yè)面上停留了較長(cháng)時(shí)間、有多少用戶(hù)真正購買(mǎi)并支付，這些用戶(hù)行為數據的精確分析，可以很容易看出這個(gè)電視平臺是否符合用戶(hù)需求，是否對用戶(hù)有一點(diǎn)吸引力，通過(guò)這些分析可以確定這個(gè)產(chǎn)品的市場(chǎng)空間是否足夠大。

此外，用戶(hù)行為分析需要從多個(gè)維度進(jìn)行。 隨著(zhù)信息科學(xué)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，特別是數據挖掘技術(shù)的廣泛應用，對用戶(hù)的行為分析也隨之越來(lái)越深入，例如，對用戶(hù)的一個(gè)點(diǎn)擊行為，我們可以從多種維度進(jìn)行分析，包括時(shí)間、空間，其中時(shí)間上可以有訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間、訪(fǎng)問(wèn)頻次、停留時(shí)間、交互時(shí)間等維度;空間上可以有地域分布、訪(fǎng)問(wèn)來(lái)源、用戶(hù)群體等維度，也就是說(shuō)，對用戶(hù)行為的分析維度越多，越能夠挖掘出更精確的用戶(hù)信息，進(jìn)而更加了解用戶(hù)的需求，促進(jìn)產(chǎn)品的不斷豐富和完善。

如今，人口紅利期已過(guò)，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品推廣的途徑也越來(lái)越多，領(lǐng)域越來(lái)越垂直，加上同質(zhì)化競爭直接導致獲客成本變高，無(wú)論從市場(chǎng)推廣人員的角度還是公司角度，都在評估ROI，除了看用戶(hù)量，更需要看用戶(hù)的質(zhì)量，而要評估用戶(hù)的質(zhì)量，就需要基于用戶(hù)行為做精確化分析才能更加準確地評估。

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