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        簡談app運營人員進行用戶行為分析的三大重要方法

        在app運營過程中,用戶行為分析是一種比較常見的數(shù)據(jù)分析方法,它主要以用戶在app當中進行點擊為日志,分析用戶在app各個模塊當中的流轉(zhuǎn)規(guī)律和特點,下面我就給大家介紹一下,app運營人員進行用戶行為分析的重要方法都有哪些。

        在app運營過程中進行用戶行為路徑分析的主要場景有哪些?

        簡談app運營人員進行用戶行為分析的三大重要方法

        移動開發(fā)app 經(jīng)過總結(jié)之后發(fā)現(xiàn),在app運營過程中進行用戶行為路徑分析,主要的場景有以下這三個:
        1.識別用戶典型路徑分析用戶特征
        app運營人員在進行用戶特征分析的時候,經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)有性別,地域等統(tǒng)計數(shù)據(jù),或者訂單量,訂單率等等數(shù)據(jù),用戶訪問路徑數(shù)據(jù),為運營人員了解用戶的特征打開了一扇大門,就比如對于一款圖片制作類app來說,運營人員就可以通過用戶的操作數(shù)據(jù),區(qū)分出制作上傳音樂的制作型用戶,喜歡互動點贊的互動型用戶,只是瀏覽看圖的潛水型用戶,從不上傳內(nèi)容只下載內(nèi)容的消費型用戶等等。
        2.對產(chǎn)品設計進行優(yōu)化和改進
        進行用戶行為路徑分析,對產(chǎn)品首頁的設計改進起到了很大的幫助作用,它可以用于監(jiān)測和優(yōu)化期望用戶路徑中各個模塊的轉(zhuǎn)化率,還可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品某些比較冷僻的功能點,就比如一款視頻創(chuàng)作類的app,從開始制作視頻到最后發(fā)布視頻的過程中,用戶往往會進行一系列的剪輯操作,通過對用戶的路徑進行分析,運營人員可以清晰的看到哪一類工具是用戶所喜愛的,哪些工具比較冗長繁瑣,再對app的功能進行改進,就可以優(yōu)化用戶的體驗。如果app運營人員在進行路徑分析的過程中,發(fā)現(xiàn)用戶的創(chuàng)作數(shù)量和用戶被點贊,被評論及分享的行為密切相關(guān),就可以考慮增加app的社交屬性,增加用戶的粘性和創(chuàng)作欲望。
        3.app運營中進行監(jiān)控
        app產(chǎn)品關(guān)鍵模塊的轉(zhuǎn)化率,本身就是一項非常重要的產(chǎn)品指標,通過路徑分析驗證相應的運營活動結(jié)果,可以方便運營人員進一步了解運營活動的效果。有關(guān)提高app用戶轉(zhuǎn)化率的方法,大家可以查看小思之前所寫的《簡析app運營人員降低產(chǎn)品使用門檻提高轉(zhuǎn)化率的五大可行方法》一文。
        獲取路徑行為數(shù)據(jù)的方法有哪些?
        在進行數(shù)據(jù)分析的時候,所依賴的主要數(shù)據(jù)就是服務器當中的日志數(shù)據(jù),日志數(shù)據(jù)可以記錄用戶操作app的每一個步驟,運營人員可以通過工具,將數(shù)據(jù)分析SDK植入到app當中,這樣運營人員就可以獲得應用當中的所有用戶行為數(shù)據(jù),在每個app當中,并不是所有的事件都具有相同的價值,小思在這里推薦大家,使用層級化的自定義事件布點方式,將每一個事件都劃分為事件,屬性及屬性值三個層次。
        漏斗分析模型和路徑分析之間有什么關(guān)系?
        以上所說的路徑分析和漏斗模型有一定的相似之處,漏斗分析可以看作是路徑分析當中的一種特殊情況,是針對少數(shù)人為特定模塊和事件節(jié)點進行的路徑分析。
        漏斗模型通常是對用戶在app當中一系列關(guān)鍵節(jié)點的描述,這些關(guān)鍵節(jié)點通常是app運營人員人為指定的,就比如在購物類的app當中,用戶從購買到支付主要經(jīng)過了4個比較重要的節(jié)點,商品瀏覽,將商品加入到購物車當中,進行結(jié)算,成功付款,從第一步到第四步,經(jīng)歷關(guān)鍵節(jié)點的人數(shù)越來越少,各個節(jié)點的轉(zhuǎn)化率呈現(xiàn)出漏斗形狀,運營人員可以根據(jù)各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化效果和運營效果進行監(jiān)控和管理,對于轉(zhuǎn)化率比較低的環(huán)節(jié)進行分析。
        路徑分析和漏斗模型的不同之處在于,它通常是對每一個用戶的行為路徑進行跟蹤和記錄,以此為基礎分析用戶行為路徑的特點,及每一步轉(zhuǎn)化路徑的用戶來源和去向,每一步的轉(zhuǎn)化率,漏斗模型是事先人為主動的設置了若干個關(guān)鍵點的節(jié)點路徑,路徑分析是探索性的挖掘整體的用戶行為路徑,找到用戶的主流路徑,甚至還有可能會發(fā)現(xiàn)一些事先不為人知的有趣模式路徑,通過漏斗模型,可以簡單直觀的計算并展示出相關(guān)的轉(zhuǎn)化率。
        app運營人員進行用戶行為分析的重要方法有哪些?
        移動開發(fā)app app運營人員在進行用戶行為路徑分析的時候,比較重要的方法有以下這三個:
        1.樸素便利統(tǒng)計和可視化分析探索
        通過布點所獲得的用戶行為數(shù)據(jù),app運營人員可以用最簡單直接的方法,對用戶路徑點擊流數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計,并且用數(shù)據(jù)可視化方法,將數(shù)據(jù)更為直觀的呈現(xiàn)出來,D3.js啊現(xiàn)在最為流行的數(shù)據(jù)可視化庫之一,運營人員可以利用SunburstPartition對用戶群體的事件路徑點擊情況,層層向外推進,代表了用戶從開始使用app產(chǎn)品到離開app的整個行為統(tǒng)計,sunburst事件路徑圖可以幫助運營人員快速定位用戶的主流使用路徑。通過提取特定用戶或者特定模塊之間的路徑行為數(shù)據(jù),并且使用sunburst事件路徑圖進行分析,可以定位到更加深層次的問題。
        2.基于關(guān)聯(lián)分析的序列路徑挖掘方法
        提到關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析,就必須要提到數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典案例”啤酒和尿布“,將超市當中所售賣的商品當作一個購物籃,運用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,對存儲在數(shù)據(jù)庫當中的購買行為進行分析,發(fā)現(xiàn)10%的用戶同時購買了尿布和啤酒,而且在所有購買了尿布的用戶當中,70%的用戶購買了啤酒,因此超市將啤酒和尿布兩種商品擺放在一起,提升了兩種商品的銷售額。
        運營人員不妨將用戶使用app時所操作的每一個事件,都看成”購物籃“當中的一系列商品,與”購物籃“不同的是,app當中的所有用戶行為都是存在著嚴格的先后順序的,運營人員可以通過改變關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的方式,挖掘存在嚴格先后順序的頻繁用戶行為路徑,既可以考量發(fā)掘出來的規(guī)則序列路徑所體現(xiàn)出的產(chǎn)品邏輯,也可以比較不同用戶群體之間的規(guī)則序列路徑。
        3.社會網(wǎng)絡化分析
        app運營人員可以將app產(chǎn)品當中的每一個模塊事件看到一個一個節(jié)點,節(jié)點和節(jié)點之間通過某種特定的方式組成了一個特定的網(wǎng)絡圖,將這些基于網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的分析方法統(tǒng)稱為社會網(wǎng)絡分析
        社會網(wǎng)絡分析當中的一些分析方法可以運用到app用戶行為分析路徑當中,就比如節(jié)點的中心性分析,節(jié)點的影響力建模,社區(qū)發(fā)現(xiàn)等等,通過中心性分析,app運營人員可以分析哪些模塊事件處于中心地位,或者作為樞紐將哪兩個模塊連接,成為大多數(shù)模塊事件的最終目的地,通過社區(qū)發(fā)現(xiàn),app運營人員可以分析整個網(wǎng)絡當中是否存在著一些”小圈子“,既用戶最喜歡進行操作的一小部分行為路徑,這部分路徑又和其它的模塊相對獨立。
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