做用户行为分析总困在数据堆里得不出业务结论？先明确分析目标，再通过频率分析区分用户类型、响应分析验证标签有效性、路径分析优化转化链路，结合电商、直播等业务场景落地，就能让数据真正赋能业务决策。

用户行为分析是大厂的普遍要求，可一到实操环节，很多同学就犯难。统计了一堆用户活跃，登录，点击数据，却得不到对业务有用的结论？该怎么做，今天陈老师给大家详细盘一盘。

01 清晰目标

分析完用户行为，可以做什么？是必须首先回答的问题。因为用户行为数据量大且分散，页面浏览、交易、评论、转发、点赞、客服问答、售后、积分兑换……如果没有清晰的目标，很容易迷失在细节里无法自拔。

以电商业务为例，我们希望用户多多交易，贡献交易额。此时，可以将用户行为，划分为售前/售中/售后三大类（如下图）。

这三类行为，对于促成交易有直接帮助：

1、售前行为：分析用户兴趣→ 预判需求，提升成交率

2、售中行为：分析购买记录→ 支持复购/交叉购买

3、售后行为：区分风险用户→ 减少投诉/薅羊毛风险

目标清晰，后续输出的结果就是一定有用的。

有些业务，比如直播/游戏/短视频/小说，可能是交易的变型，售前行为更长，此时也可以用类似的框架，先理清目标（如下图）。

02 频率分析

统计用户行为的发生频率，区分轻重度用户，是用户分析最直接的做法。

以售中行为举例，针对某产品：

• 购买频次=0，潜在用户
• 购买频次=1，首购用户
• 购买频次≥2，复购用户

你很自然的会联想到：要把潜在用户变成首购用户，让首购用户复购1次，让复购用户多买一些。这就是频率分析的用法。

只不过，单一行为维度的频率，不足以说明问题。比如用户购买了1次A品牌的牙膏，可能是误打误撞，可能是因为便宜，可能是凑单的……想要精准锁定用户，需要多个行为维度的组合。

比如识别：用户对A品牌兴趣，可以综合多个行为：广告点击、种草文章浏览、直播间访问、商品详情页访问、收藏、加购物车等等。

行为维度很多时，如何设定轻重度标准，是重要议题，常用的方法包括以下三种（如下图）实操的时候，经常是先做单维度区分，再组合使用。

03 响应分析

做完频率分析后，常以标签形式，记录分析结论。比如打上“A产品偏好者”的标签，标示出对A产品意向高但仍未购买的用户。有了标签以后，验证标签有效性，是重要工作。如果标签打得准，那么业务对应开展行动，一定能取得更好的效果，这才是数据分析的终极目标。

此时要做响应分析。即分析用户对不同业务行为的响应效果，验证标签有效性，促成业绩。需注意的是，产品、价格、购买渠道、推送文案等多重因素，都会影响用户行为。仅靠单一标签，不能实现100%精准划分。

因此，响应分析的重点，就是设计实验线路，以相对科学的顺序，验证效果，而不是闭着眼睛撞大运。一般认为：应按影响用户行为的大小排序，先测试价格/产品等影响大的全局变量，再测试文案/图片/标题等局部变量，逐步积累经验（如下图）。

04 路径分析

以上分析，都是基于单个用户行为。还有一种思路，是看用户群体行为路径。比如电商业务下，用户从首页开始，交易路径可能有很多条：

• 首页→搜索栏→列表页→详情页→支付
• 首页→banner位 →列表页→详情页→支付
• 首页→活动专区→列表页→详情页→支付

此时，可以利用漏斗分析法，分析不同路径下成交转化率/转化障碍点，进而选择：

• 增加高转化路径流量（比如增大首页上位置，或主动引导用户进入）
• 改善低转化路径障碍点（比如调整页面设计，增加引导说明）
• 缩短流失率高的转化路径（合并功能项，省去一些环节）

（如下图）

路径分析与频次/响应分析，也可以结合应用。一般是先做路径分析，再看个人情况。比如先看交易路径，发现大量用户到了加购环节，但是迟迟不付款。此时你肯定会想：用户是在比款式？等优惠？还是压根没需求？下一步，可以把这些“已加购未付款”用户单独取数，分析其产品偏好/优惠偏好标签，从而细致分析问题（如下图）。

综上可见，想做好用户行为分析，密切结合业务，清晰目标，找到关键行为路径，树立判断偏好的标准，一样都少不了。很多公司，业务没有清晰思路，数据缺少主动梳理能力，只能盯着一堆指标大眼瞪小眼了。