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  • 最近有些忙,但是看到了很好的分析模型也要跟大家分享的,这篇博客有些粗糙,主要是po上一些链接供大家学习,有时间的话,我也会写出自己关于用户行为分析的理解的。 下面是关于用户行为分析常见的分析维度,有助于...

    最近有些忙,但是看到了很好的分析模型也要跟大家分享的,这篇博客有些粗糙,主要是po上一些链接供大家学习,有时间的话,我也会写出自己关于用户行为分析的理解的。

    下面是关于用户行为分析常见的分析维度,有助于为新手入门找到方向。

    1.行为事件分析模型

    行为事件分析法来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的用户行为或业务过程,如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等,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。

    在日常工作中,运营、市场、产品、数据分析师根据实际工作情况而关注不同的事件指标。如最近三个月来自哪个渠道的用户注册量最高?变化趋势如何?各时段的人均充值金额是分别多少?上周来自北京发生过购买行为的独立用户数,按照年龄段的分布情况?每天的独立 Session 数是多少?诸如此类的指标查看的过程中,行为事件分析起到重要作用。

    对这部分感兴趣的可以查看原文:http://www.woshipm.com/data-analysis/686576.html

     

    2.用户留存分析模型

    留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型,考察进行初始行为的用户中,有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

    留存分析可以帮助回答以下问题:

    • 一个新客户在未来的一段时间内是否完成了您期许用户完成的行为?如支付订单等;
    • 某个社交产品改进了新注册用户的引导流程,期待改善用户注册后的参与程度,如何验证?
    • 想判断某项产品改动是否奏效,如新增了一个邀请好友的功能,观察是否有人因新增功能而多使用产品几个月?

    对这部分感兴趣的可以查看原文:http://www.woshipm.com/data-analysis/691457.html

     

    3.漏斗分析模型

    漏斗分析是一套流程式数据分析,它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

    漏斗分析模型已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营与数据分析的工作中。例如在一款产品服务平台中,直播用户从激活APP开始到花费,一般的用户购物路径为激活APP、注册账号、进入直播间、互动行为、礼物花费五大阶段,漏斗能够展现出各个阶段的转化率,通过漏斗各环节相关数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在,从而找到优化方向。

    对这部分感兴趣的可以查看原文:http://www.woshipm.com/data-analysis/697156.html

     

    4.用户行为路径分析模型

    用户路径分析,顾名思义,用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果,以及了解用户行为偏好,时常要对访问路径的转换数据进行分析。

    以电商为例,买家从登录网站/APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程,例如提交订单后,用户可能会返回首页继续搜索商品,也可能去取消订单,每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后,能为找到快速用户动机,从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。

    对这部分感兴趣的可以查看原文:http://www.woshipm.com/data-analysis/704261.html

     

    5.用户分群模型

    用户分群数据分析方法是进行用户画像的关键数据分析模型,这是企业进行数据分析、精细化运营的第一步。用户分群即用户信息标签化,通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性,将具有相同属性的用户划分为一个群体,并进行后续分析。

    由于群体特征不同,行为会有很大差别,因此运营人员或者产品人员希望可以根据历史数据将用户进行划分,将具有一定规律特性的用户群体进行归类,进而再次观察该群体的具体行为。这就是用户分群的原理。

    对这部分感兴趣的可以查看原文:http://www.woshipm.com/operate/726412.html

     

    6.点击分析模型

    点击分析具有分析过程高效、灵活、易用,效果直观的特点。点击分析采用可视化的设计思想与架构,简洁直观的操作方式,直观呈现访客热衷的区域,帮助运营人员或管理者评估网页的设计的科学性。

    对这部分感兴趣的可以查看原文:http://www.woshipm.com/data-analysis/745306.html

     

     

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  • 数据分析实战之淘宝用户行为分析(4) -- 用户购买行为分析 ①最受欢迎的十类商品 ② 复购率 (有多次在平台上购买的行为) ③不同行为下的购买率 嘿嘿。 ...
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  • 行为分析】GA用户行为分析

    千次阅读 2014-09-11 15:26:12
    行为分析】GA用户行为分析  本文提到的行为跟踪、分析不是所谓的窃取用户隐私行为,跨站监控等此类手段。  用户行为分析、用户行为跟踪……,一直被热议着,相信不少公司、不少朋友,在不同的平台上都有过此类...

    【行为分析】GA用户行为分析

           本文提到的行为跟踪、分析不是所谓的窃取用户隐私行为,跨站监控等此类手段。
           用户行为分析、用户行为跟踪……,一直被热议着,相信不少公司、不少朋友,在不同的平台上都有过此类应用,就如我前面发表的文章【Web用户行为跟踪收集】, 主要面向WEB平台,当然谷歌分析在Web端的支持已经比较成熟了,这里不多解释。本文借助Google用户行为分析,在android平台、IOS平台上,进行强大的行为分析与报表支持……,具体应用如下:


    §   示例代码-打包
    §  GA用户分析应用说明 

           本次GA用户分析与DEMO包含以下内容:
           1、 有关GA的相关知识介绍
           2、 本次用户跟踪简要需求分析
           3、 GoogleAnalyticsDemo示例程序
           4、 GA报表查看
           5、 使用说明
           6、 其他补充

     

    1、有关GA的相关知识介绍
    (1)参考assets内相关PPT
    (2)GA相关参数与配置


    2、本次用户跟踪简要需求分析
        通过GA,我们可以做到什么? 利用GA可以帮助改善营销策略,提高产品质量。
         根据客户的喜好,设定不同的产品显示方案、增加用户粘性
         本次通过GA我们可完成如下跟踪(只收集符合产品的有价值的信息):
          一、自动跟踪
          1、地理位置(国家、地区)
          2、客户端信息(操作系统、版本、机型、品牌、运营商、屏幕分辨率……)
          3、程序崩溃信息、异常记录等
          4、App安装数(需要在Google Play Store上的产品被安装时才能统计)
          5、语言
          6、新用户数、活跃用户数

         二、需要定制的跟踪
         1、按钮点击数、页面打开数
         2、统计操作及事件数
         3、界面停留时间
         4、交易行为

    3、GoogleAnalyticsDemo示例程序


    (1)参数配置:res/values/analytics.xml
            参数说明:assets/parameters.jpg
    (2)未捕捉异常的跟踪:MyApplication.java
    (3)高级应用(自定义变量、维度、指标)


    4、GA报表查看
    (1)在线查看:http://www.google.com/intl/zh-CN_ALL/analytics/
            主要报告信息如下:

     

     

    信息中心概览:

     

     

     

    用户概览:

     

     

     

    参与度概览:

     

     

     

    结果概览:

     

     

    转化:

     

    (2)GA账号

    (3)GA手机查看工具

           assets/com.google.android.apps.giant.apk

     

     

    5、使用说明
    (1)APP发布时,取消配置中debug状态
    (2)配置analytics.xml参数、Screen信息
    (3)根据情况决定是否采用多个Tracker


    6、其他
    (1)目前无法做到AOP的方式跟踪用户行为,即便是有,性能方面也还会是个问题
    (2)通过事件源拦截的方式跟踪也不可行,目前只可在关键的位置增加监控代码,在基类生命周期中处理。 
    (3)在某些情况下,会有GA数据发送不出的问题,但通常情况下不会影响分析结果(限于国内的访问限制)

     

    7、IOS中的应用

         官方已给出了简单的DEMO,可以自行下载试用

         (1)导入库

         (2)添加依赖包:eg: core...,system.data....

         (3)在root中配置、初始化

         (4)UI类继承GATracker类,或自定义基类

         (5)……

     

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  • 数据分析实战之淘宝用户行为分析(2) -- 用户行为数据分析 1. PV分析 2.UV分析

    数据分析实战之淘宝用户行为分析(2) -- 用户行为数据分析



     1. PV分析

     ① 整体分析

    ② 以日期维度分析 

     ③ 以时间段维度分析

    ④ 以自然周2017-11-27到2017-12-03中星期几为维度分析 

    2. UV分析

    ① 整体分析  

    ② 以日期维度分析

     ③ 以时间段维度分析

     ④ 以自然周2017-11-27到2017-12-03中星期几为维度分析 

    3. PV/UV分析 

     ① 以日期维度分析

     ② 以时间段维度分析

     ③ 以自然周2017-11-27到2017-12-03中星期几为维度分析

    4. 可视化呈现

    ① PV、UV日期维度趋势图 

    ② PV、UV时间段维度趋势图 

    ③ PV/UV 

     

    嘿嘿。

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  • 数据分析—用户行为分析

    万次阅读 2018-04-17 19:57:58
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