在数据驱动的商业世界中，用户分析是洞察市场趋势、优化产品服务、提升用户体验的关键工具。文章《用户分析，找到一份完整的攻略》由数据专家陈老师撰写，深入探讨了如何从策略和执行两个层面进行有效的用户分析。文章指出，真正的用户分析不仅仅是数据的堆砌，而是要有清晰的目标和可落地的策略。正如克劳狄斯所说：“上帝造了我们这样的男人，我们却把自己变成了数据。”本文将带您深入了解如何将数据转化为有价值的商业洞察。

经常有同学抱怨：我们公司的用户分析做得太挫了。虽然数据列了很多，可都是简单地把用户按新老分个类，然后对比下性别、年龄、活跃时长、付费的差异就结束了。最后丢一句“新用户搜索功能用得少，建议搞高……”这分析完全没用处呀！用户分析到底要怎么做才有用？今天系统解答一下。

首先大家要明白：简单地拉个交叉表，丫就不叫分析，丫就是一张表而已。做数据分析，要有清晰的目标和可落地的细节才行。在用户分析领域，则是分成了策略/执行两大类专题。

策略层用户分析

在策略层，用户分析要着力解决三个核心问题

1、重点用户是谁：我的业务，依靠少数高层次用户，还是大量低层次用户？

2、 获得用户方式：我的目标用户，是通过筛选得到，还是通过培养得到？

3、投入产出比测算：获取/培养一个合格的目标用户，需要多久，投入产出比多少？

问题一，是事关业务成败的关键。因为高中低用户层次，需求天生不同。如果选择满足少数高层次用户，意味着一定有非常高的新用户流失率，一定要提供足够有吸引力的，让普通人望而却步，让有钱人显得足够尊贵、足够爽的产品与服务才行。如果选择满足大多数人的需求，薄利多销是必然的（如下图）。

很难有一个业务满足所有层次人的需求，必须有所取舍。在业务到一定规模之前，得先服务好某一个群体，才能建立品牌形象和口碑。因此，用户价值分层分析，是非常重要的。并且不能光看实际用户的数据，还得和目标群体做对比，来判断是否打造的品牌还不够高端，还得再加码。

问题二，是设计执行方案的思路来源。并非所有的客户都能培养，很多高端服务，比如金融、汽车、房子、商业投资、甚至美容保健，天生需要高端客户才能受用得起。此时只能做筛选，大浪淘沙地从大量新用户中，挑选出符合目标的。而零售、餐饮等行业既能走培养忠实用户的路线，又能走高端路线，此时就得业务方自己很清醒：我到底要做培养，还是筛超高端用户。

在数据上，观察培养与筛选的区别，主要看用户的需求是否会随着与我司关系深入而增加，以及能否被我司营销行为影响。如果经过长期相处与反复投放，都很难提升用户表现，则说明至少在当下我司力所能及的范围内，用户是无法被培养的。如果有某些措施能明显提升用户表现，则说明这个手段是好的培养手段。

问题三，是设计执行方案的尺子。给用户的补贴不可能无休无止，底线在哪里，要考获客/培养用户的投入产出比测算。

如果用户行为本身发生得很随机，则测算可以简化。比如啤酒、瓜子、矿泉水一类零食，用户购买可能完全是临时起意，没啥深入思考，也没啥忠诚度可言。此时只靠按单次广告投放核算成本即可。只要每次投出去的商品能赚钱就行。

比较有挑战的是需要培养才见效的用户。比如做美容，可能头三次都是为了吸引用户充卡加会员做的体验服务，收费很少，只有在体验期充卡的才能赚回利润。这时候就得把握：有多大比例用户转化，转化用户利润是否能覆盖体验用户的成本。

解决了策略问题以后，汇总的输出成果就是一张用户价值分布地图（如下图），在这里要清晰地展示：

1、我依靠的用户群体是谁，有多大商业价值？

2、用户成长轨迹是什么，获客以后多长时间能达成期望产出？

3、用户成长关键节点是什么，节点上业务动作是啥，往下一阶段的转化率/留存率是多少？

回答完这三个问题，策略层面就算做得差不多了，可以探讨执行层面了。

执行层用户分析

到了执行层面，用户分析反而变得简单了。因为在执行层，核心解决的问题就是：如何让用户响应我的策略。一条具体的策略，比如“促进用户二次消费”，落实到执行层，就是具体的：

1、在什么时间（看自然时间 or 用户生命周期时间）

2、用什么渠道（站内广告页、站外广告、短信……）

3、用什么文案（利益型、感情型、蹭热点型、……）

4、搭配什么商品（同类商品、关联商品、热销商品……）

5、给多少优惠（积分、礼品、优惠券……）

这一整套信息推送到用户身上，之后期待用户能产生响应（如下图）：

在执行层，更多是大量的响应分析，看我的运营手段，是否能达成目标。如果只看一次推送的响应，收获会很小。如果把围绕同一目标的历次执行摆在一起，就能发现很多规律。比如下图，针对用户首单购买，讲多次推送列列清单，能发现更多问题。

此时，可以利用历次数据，同时给用户和业务打标。

用户标签：活动偏好、促销敏感度、渠道偏好、内容偏好

业务标签：XX渠道/内容/产品，更容易吸引XX类型用户

这些标签是可以直接指导业务行为的。在已知用户偏好的情况下，可以直接按标签组合，生成运营策略，所谓的自动化营销（Marketing Automatic简称MA）就是这个思路。

也可以把一个用户群体的所有标签摆在一起，看群体需求。比如发现高价值群体都更偏好某一类产品，则可以相应开发搭配产品、升级版产品。

也可以基于执行层的结果，反向影响策略。比如原来用户成长轨迹里，在1个月左右有明显转折。经过运营操作，用户生命周期已延长，到3个月，但响应成本也在增加。此时可以考虑在第2、3个月，阶梯性增加高利润产品推送，来弥补成本损失，保持高收益。

小结

什么很多公司的用户分析做不出东西来，原因已经很清晰了：

1、没有策略层分析，每次都用性别、年龄、累计消费、活跃这些简单分类维度划分用户，把各种类型混杂在一起看平均值，模糊了重点。

2、没有策略指引，执行层做得非常散，总是针对一次次零散活动搞评估，不注意围绕一个目标多测试几次，也没有同一群体多次活动对比。

3、没有标签积累，总是零散地看各种数据，不沉淀标签，不验证标签。虽然看似做了很多，但缺少表现稳定的标签。

这样总是没头苍蝇一样，肯定没结论积累。当然，不见得每个公司的运营，都能很清醒地先定策略，再做执行，再复盘积累标签。很多公司的运营，也是头疼医头、脚疼医脚，看着活跃低了就上大转盘，看着新人少了就砸一波流量，看着转化低了就猛发券。这样在执行层做出来的事情很零散，对积累数据经验是很不利的。

但是作为数据分析人员，策略层的洞察是不依赖执行的，完全可以自己多做，这样加深了自己的策略认知，再回头看执行层的数据，也更容易得出结论来。