增长攻略

如何进行用户行为分析_用户行为分析怎么写

Xinstall 分类：增长攻略时间：2025-03-04 14:47:06

现在移动互联网已经进入了存量时代，不再像以前那样用户数量能一直快速增长。在这个时候，对用户行为的分析，可不只是简单地统计一下用户点了多少次。这就好比一场特别精细的战争，得去破解用户心里到底是怎么想的。随着行业从过去那种粗放式的发展，变成现在精细化地运营，用户在 APP 里每一次停留在某个页面、点击一个按钮、从一个页面跳到另一个页面，这些行为背后都藏着他们需求的秘密。

行业热点：三大变化带来的分析方法大改变

隐私规定变严，逼着技术要革新
iOS 系统在隐私方面的政策越来越严格，以前那种靠设备 ID 来追踪用户的老方法渐渐不管用了。行业里那些厉害的大平台开始想新办法，搞 “无痕追踪”。就是通过用户自己主动做的一些行为，像注册账号、付费这些，来确定用户身份，再结合用户所在的地理位置、网络环境这些信息，做个大概的匹配。有个社交平台用了这个办法，就算拿不到 IDFA（苹果设备的广告标识符），也能保持对核心转化流程的监测精度。

把跨平台的用户行为连起来很难
现在用户买东西的流程常常是这样：先在微信小程序上简单体验一下，再去抖音看看种草视频，最后回到 APP 下单。这种在多个平台跳来跳去的行为，已经是消费类 APP 常见的场景了。所以对用户行为的分析，得打破只能分析单个平台的限制，得把不同平台上用户的身份对应起来。有个生鲜电商把小程序里用户收藏商品的行为数据，和 APP 里购物车的数据打通后发现，那些在多个平台都有操作的 “跨平台用户”，他们买东西花的钱，比只在 APP 上操作的用户要高出 30% 以上。

实时反馈让运营能马上做出反应
当用户从商品详情页退出来的时候，能不能在 5 秒钟之内，通过推送消息给用户发个优惠券？新用户第一次打开 APP，能不能根据用户手机型号，自动推荐适合这个手机的功能？现在通过实时分析用户行为，运营人员能在特别短的时间内做出反应。有个工具类 APP，实时监测文件传输失败的比例，在用户遇到传输错误的 10 秒钟内，就弹出使用教程来指导用户，结果用户放弃使用这个功能的比例下降了快一半。

技术方面：从收集数据到挖掘数据价值

怎么埋点，数据多和少得平衡好
以前那种把所有数据都收集起来的 “全量埋点” 方法，会让数据特别多、特别乱，实际上 90% 的数据字段都没人分析过。现在那些领先的平台采用 “场景化埋点” 的办法，就是针对像购物支付、看内容这些核心业务流程，布置精度高的埋点来收集数据，对不太重要的边缘功能，就抽样收集数据。有个视频平台只重点关注 20 个关键行为节点，数据分析的效率提高了 3 倍，同时还降低了服务器的成本。

从用户操作顺序里发现规律
用户在 APP 里操作的轨迹，能透露出他们会不会流失的信号。通过机器学习，去识别那些用户经常出现的操作顺序，比如 “搜索 - 比价 - 收藏 - 放弃”，就能建立一个预测用户流失可能性的模型。有个金融 APP 发现，当用户连续看了 3 个理财产品却没买的时候，给他们推送智能投顾服务，能把购买转化率提高 40%。

从情感角度衡量用户体验
光看用户在页面停留的时间和点击次数，已经不能完全说明用户体验好不好了。现在一些走在前面的企业，开始把眼动热力图、用户操作手势顺不顺、页面切换慢不慢这些能体现用户感受的指标也加进来一起分析。有个阅读 APP 通过监测用户 “快速滑动 - 短暂停留” 这种行为，找到了内容质量不好的地方，优化之后，用户每天平均阅读的时长增加了 25%。

Xinstall 的厉害之处

在分析用户从哪个渠道来，以及分析用户行为这方面，Xinstall 通过能追踪整个流程的技术，取得了关键突破。它能在用户从点广告开始，一直到在 APP 里完成购买转化的整个过程中，持续记录用户是从哪个渠道来的、喜欢什么样的落地页、对 APP 功能使用的深入程度等多方面的数据。有个电商平台用了 Xinstall 之后，发现有 20% 的用户是 “虚假活跃用户”，就是经常打开 APP 但根本没打算买东西。然后这个平台就把推广的钱，更多地花在那些能带来高价值用户的渠道上，结果投资回报率提高了好多倍。

面对隐私方面的监管，Xinstall 用的模糊归因模型，通过设备类型、网络环境、时间这些不会涉及用户隐私的数据，建立了一个能大概评估各个渠道推广效果的体系。有个在线教育机构用了这个方案，就算拿不到用户精确的设备 ID，也能把不同广告渠道投放效果的好坏顺序判断准确。

遇到的难题和解决办法

数据分散，系统整合困难
很多企业同时用好几种分析工具，像埋点平台、BI 系统、CRM 等等，这就导致用户行为数据到处都是，很零散。解决办法是建立一个以用户 ID 为中心的数据中台，通过 Xinstall 等工具统一的 SDK，把不同来源的数据整合到一起。有个社交 APP 把私信打开率、群聊发言频率、直播观看时长这些分散的数据指标整合起来，建立了一个更准确的社交活跃度模型。

分析出的结果，落实不到实际行动
90% 的企业都有很完善的数据看板，能看到各种数据，但是只有 30% 的企业能把从数据里分析出来的结果，真正用到运营工作里。解决这个问题，得建立一个 “分析 - 决策 - 执行” 的闭环机制。比如说，当系统发现某一群用户 7 天的留存率低于设定的标准时，就自动启动专门针对这群用户的运营策略，像给他们发专属优惠、引导他们使用功能。有个健身 APP 用了这种自动化策略，第二个月用户留存率提高了 20%。

分析太多，忘了最重要的指标
要小心别掉进 “为了分析而分析” 的坑里。一定要一直围绕像 GMV（商品交易总额）、DAU（日活跃用户数）这些最重要的指标，去拆解用户关键的行为路径，别在那些不重要的边缘数据上花太多精力。有个工具类 APP，花了两个月时间去优化 “设置页面” 的点击率，后来通过 AB 测试发现，这个指标和核心功能的使用率没什么关系。