我们最近常常听到一个概念就是精细化运营，指在通过对用户行为的数据进行收集、分析和应用，可以实现对用户的精细化管理和服务，提升用户的满意度和忠诚度，从而达到运营目标。在这其中，用户行为分析是必不可少的一个环节，那么用户行为分析到底是什么？怎样才能做好用户行为分析呢？
什么是用户行为分析？
用户行为可以用5W2H来总结：Who(谁)、What(做了什么行为)、When(什么时间)、Where(在哪里)、Why(目的是什么)、How(通过什么方式)，How much (用了多长时间、花了多少钱)。
用户行为分析是指对用户在产品或触点上产生的行为及行为背后的数据进行分析，通过构建用户行为数据分析体系和用户画像，来改变产品、营销、运营决策，实现精细化运营，指导业务增长。
常见的应用场景例如优化功能设计、活动路径设计、提高留存转化、流失分析、精准营销等。
怎么做好用户行为分析？
1、用户行为数据采集
数据采集是用户行为分析的基础，我们需要收集用户与我们业务的不同端口（网站、应用、小程序、广告投放、客服等）的接触及经营活动产生交互的行为数据。
常用的采集方式通常分为客户端SDK采集（如Google Analytics），服务端SDK采集（后端服务器收集）。
两种采集方式各有优劣，为保证用户行为数据的完整性和准确性，可以尝试使用客户端采集为主，服务端采集为辅的方式。
2、明确分析目标
根据企业或产品的发展阶段和战略目标，确定要进行用户行为分析的具体目的和范围，例如增加新用户、提升活跃度、优化转化率、降低流失率等，选择相应的指标进行衡量。
3、分析用户行为数据
这一步是借助一些分析模型和工具，对用户行为数据进行定性和定量的分析，如行为事件分析、页面点击分析、漏斗模型分析、行为流分析等。这些模型可以帮助你了解用户使用的真实过程，发现产品和运营中存在的问题和机会，提出改进方案和优化措施。
4、数据应用
最后是根据用户行为分析的结果，制定相应的策略和措施，以实现产品或服务的优化、创新和营销等目标。数据应用还需要考虑策略的可行性、有效性和持续性。
数据分析方法
常用的用户行为分析方法有以下4种：
1、漏斗模型分析
漏斗模型是最常用的数据分析模型之一，能够反映出用户行为状态以及从开始到结束之间各阶段的转化率及总体转化率情况。
我们可以衡量每一个转化步骤的转化率，通过异常数据指标找出有问题的环节并解决，最终提升整体购买转化率。
在GA4中，我们可以在【探索】报告中找到“漏斗探索”来进行分析。相较于UA，GA4漏斗分析的优势在于自定义程度相当高，我们可以完全自定义每一个阶段的步骤，通过细分筛选聚焦特定的部分用户，使用维度横向对比不同用户群体的漏斗转化表现。支持最多10个漏斗步骤。
如图所示，我们自定义了用户从首次进站→进入活动页→完成注册→报名活动→转发好友的行为漏斗，从中可以看到在活动页→完成注册的环节流失超过95%，可以初步定位到是页面加载或注册模块存在一定问题，需要进行相应的优化。
这只是一个简单的例子，在使用中我们还可以根据实际的应用场景选择漏斗的开发和封闭、直接后续步骤和间接后续步骤以及漏斗的转化周期等等来满足更定制化的分析需求。
漏斗分析应用场景：用户留存、提高转化
2、用户行为流分析
我们在做应用迭代或活动的时候通常会预设一条用户路径，但现实中用户真的是按照设想中那样走的吗？
要搞清用户的真实行为流，我们可以通过桑基图形式将其可视化的展现，以目标事件为起点或终点，详细查看后续或前置路径，还可以详细查看某个节点事件的流向。
当面对用户旅程纷繁复杂的时候，桑基图可以很直观地表现出用户的使用习惯，帮助我们了解用户行为，找到用户兴趣点，从而做出改进和优化，挖掘出其中价值。
查看用户行为流推荐两种方式，一是手动生成，通过在BigQuery中写sql导出用户行为数据，再使用Python进行数据处理，通过pyecharts库来生成桑基图。这部分网上的教程也比较多，这里不做展开。自己制作桑基图的话还是需要一定的技术基础和学习成本，且每次需要重复导出数据也比较麻烦，如果您在使用Google Analytics 4的话，这里更推荐使用GA4中的“路径探索”功能。
这里简单介绍一下“路径探索”的使用方法：
1、选择分析场景的起点或终点：可以是事件（首次访问/打开应用、点击某个按钮），也可以是某个或某类页面（如首页、活动页、商品详情页）。选择起点是正向路径，选择终点则是反向路径，可以探索用户在这之前做了哪些行为。
（上图为GA4中的正向路径）
（上图为GA4中的反向路径）
2、选择节点：我们可以对关注的节点定向进行展开，如下图第一步的page_view事件，每个节点可以根据需求选择以事件或者页面展现。如果不想被无关的节点干扰，我们可以右键将其排除，不显示在行为流中。
3、自定义设置：在更复杂的分析场景下，我们可以在左侧的功能区中添加细分、过滤和细分维度。细分和过滤可以帮助我们在全局中圈选出或排除掉特定的用户群体，如某个国家、某些渠道、有过消费的用户等等；细分维度可以让我们实时的对比不同维度下用户的行为流差异。
行为流应用场景：用户体验优化、流量分配、活动路径设计
3、末次行为分析
末次行为，即用户在与产品的交互中最后一次互动的行为事件，通常应用于用户流失分析原因的探索。
比如电商网站上大量用户在付款环节退出，有可能是多数用户会有继续比价的习惯，可以增加限时支付来刺激用户购买；在游戏业务中，发现用户流失显著提高，统计该类用户发现最后关键行为事件中占比最高的是某副本，是否为该副本难度设计出现了问题导致劝退了大量玩家？
在GA4中，我们可以通过BQ拉取用户的末次行为进行统计分析，如下图sql，我们可以直接拉出用户每次会话退出前的最后一个行为事件。（相较UA，GA4的BQ开通是完全免费的）
末次行为分析应用场景：流失分析
4、用户画像分析
用户画像是通过收集和整理有关用户的数据，如年龄、性别、地理位置、教育程度、兴趣爱好等等，将这些信息抽象出来作为用户标签。
在GA4中会自动收集用户不同维度的基础属性（国家、年龄、兴趣等），我们可以根据这些用户数据结合事件创建不同的细分，例如25岁以下使用iOS设备的女性用户，26-40岁有2次来访未购买的用户，购买过A类且没有购买B类产品的用户等等。
我们可以基于细分探索不同用户群的行为数据，有哪些特征和差异，是否能借此针对不同群体展开个性化的运营策略来提高用户满意度和整体转化效果。
比如对于价格敏感型的用户促销信息触达的方式和时机，对不同职业用户推送信息的商品类型和时间点选择等等。
同时GA4中的细分还可以用来创建受众群体与广告端共享（Google Ads、Display & Video 360等）用以广告再营销，使数据价值最大化。
用户画像应用场景：个性化运营、产品推荐、用户体验优化
以上就是关于4种常见的用户行为分析方法的介绍。做好用户行为分析，可以为企业提供深入了解用户的行为和需求的洞察，并支持数据驱动的决策和优化。通过合理的数据收集、跟踪和分析，结合适当的数据分析方法和应用场景，企业可以更好地满足用户需求，优化用户体验，提高销售转化率，并取得业绩的快速提升。
