什么是用户行为？
广义来讲，用户行为是指网站、APP、H5、小程序等线上平台，以及零售商铺、产品使用环境等所有场景下，用户与企业以及企业提供的产品的交互情况。
什么是用户行为分析？
通常所说的用户行为分析，通过对用户线上行为数据、用户属性数据的收集，存储，分析，以找到相关规律，然后通过A/B测试等方式，探究有效方案的方式。
用户与产品的交互过程中的AAARR 原则
用户获取（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、营收（Revenue）、推荐（Referral）。
- 获取环节，主要对渠道进行分析，判断渠道用户匹配度、单位获客成本、获客效率
- 激活环节，寻找到活跃用户，仔细查看其行为序列，有必要的时候对活跃用户进行访谈，定义产品、公司的往往是初期的活跃用户
- 留存关乎产品健康的增长，所以对用户留存的关注也非常关键
- 营收和推荐环节，为用户设计喜爱的病毒传播因素，往往能让企业成指数级发展
各种企业如何通过数据寻找解决方案
做工具类的，用户留存好解决，用户获取和激活用户分享是关键，所以Dropbox依靠分享赠送空间、Uber依靠推荐送优惠券、樊登读书会通过转介绍送听课天数的方式，实现病毒式传播增长。
做资讯平台的，用户活跃与留存是关键，高活跃的用户会创作内容、进行评论，都会促进社区的活跃氛围，总用户、活跃用户多了，平台价值就高，也自然能够过渡到营收阶段。
不同的企业和产品，应用的分析思维会有差异，因为你要解决的问题不同，但本质上，都是通过数据去找方法而非拍脑袋、靠直觉。
数据分析应用于产品上，要问自己的问题有哪些？
对你的产品而言，最重要的指标是什么？对于你的业务，数据分析可以做哪些事？你的核心用户与公司产品的交互流程是什么样，数据点有哪些？
用户行为数据分析的方法
即数据采集、数据清洗、数据存储到数据分析的方法。
- 数据采集：需要设计精细的数据采集方案，支撑后续灵活分析需求。常用的数据采集方式有UTM参数、可视化埋点（也称全埋点）、代码埋点、SDK埋点、日志数据、服务器数据工具传输。埋点方面也分前端埋点、后端埋点。
- 数据存储：建立统一的用户数据仓库，对企业长期发展至关重要。
- 用户数据可分为属性数据与事件数据
- 属性数据描述的是用户是什么样的，比如用户ID、设备id、设备类型、用户区域、性别、年龄、喜好等，属性数据可用于用户分群、用户画像等
- 事件数据描述的是用户做了什么，那么事件数据就必须包含事件的时间、地点、人物、时长、具体事件、事件方式等
- 在数据时代，用户与企业的数据交互已不再停留在网站、邮件里，而是在网站、APP、小程序、H5、邮件链接、自媒体、线下智能商铺等，都会存在用户数据。因此对于这些不同渠道用户数据进行统一的定义与存储非常有必要
- 除了统一存储，还应考虑到分布式架构的应用以支撑亿级数据的实时分析。
- 用户数据可分为属性数据与事件数据
- 数据分析：可以根据分析的目的，灵活选择常用的分析模型，比较重要的是用户的分群，同期群、同属性群、活跃群、流失群等，在不同商业模式下有不同的含义。一些常用的分析模型有事件分析、留存分析、漏斗分析、行为序列分析、行为路径分析等
行为数据如何处理
需要进行结构化和标签化：
- 结构化，指将行为数据的展现形式从非结构数据转为结构化数据，并进行归类和统计
- 标签化，指根据业务场景将行为数据打上业务标签，围绕设备并与业务场景深度结合
为行为数据打标签，通常有以下3个数据维度：时间、频次、结果：
- 时间维度主要关注行为发生的时间点（段）和持续时间，某个群体的行为在时间段具有较高的相似性。持续时间关注行为发生的过程，记录了行为起始和结束时间。持续时间对于分析用户行为具有重要意义，不同时间长短代表用户不同特征，根据用户所处的生命周期，可洞察到用户与产品的交互状态。在一些数据模型分析中具有较高的商业价值，既可以用于购买人群分析、产品体验分析，甚至用于反欺诈分析。
频次主要关注某些特定行为发生的次数和趋势，其中次数同用户的兴趣具有较大的正相关度，在一定时间段内，点击浏览次数同用户购买需求成正比。次数经过标签化之后可以用于营销，识别潜在用户。此外，通过页面的点击分析，了解产品体验和用户需求，从而优化产品布局，进行关联产品的销售。次数同产品成交和用户购买需求是弱相关关系，但是结合点击浏览次数等趋势数据，这些数据即可反应出产品转化和用户购买行为。
例如：用户在某段时间内突然频繁登录汽车类产品，从趋势分析上可以预测用户的购买需求，在某些场景下，趋势数据比频次数据的商业价值更高，可以直接预测客户的购买需求。
结果行为数据的结果主要关注是否完成行为，用于判断用户点击浏览的结果。结果数据分为完成和未完成，基于业务需要也可采集填充的数值实现进一步的应用。
完成数据，可用于产品体验分析，用户体验分析，渠道ROI分析；未完成数据，可用于二次营销，对潜在用户进行再次营销，结合时间段、持续时间、频次数据进行综合分析，筛选出目标客群。此外，结合成交数据和时间数据，在锁定产品问题后，更精准的优化产品体验，分析转化漏斗。
用户数据分析最终目的都是以数据驱动增长
数据本身并没法带来用户。数据驱动的意义，是从数据中能够找到最好的获客渠道、最让用户惊喜的功能、能够刺激用户分享实现自增长的病毒因素、活跃用户的特点等。在找到这些特殊要素后，不断的放大这些要素，以形成快速增长的势能。
市场方面，如果发现信息流投放最优效果，就在此渠道适当增加投入；产品方面，如果发现活跃用户最喜欢使用的功能不在首页显著位置，就应该对产品层次结构进行优化；运营方面，如果发现用户最喜欢分享的并不是送优惠券活动，而是分享后订单金额的1%将被用于公益活动，就可以增大此活动的推广用户范围。
数据有时候无法告诉我们为什么，但是通过测试、分析，可以找到哪种方式最有效，从产品、到市场、到运营、到销售，集中公司力量放大已经发现的有效因素，让势能带动业务和用户增长。
Reference