本文总结了用户分析的五大黄金法则，旨在帮助企业摆脱“对着指标发呆症”，实现从数据收集到深度洞察的转变，从而更精准地满足用户需求，提升用户体验和企业业绩。

周末和某大厂的哥们聊天，聊到用户分析，很多公司都会做用户分析，但很多人的用户分析做得很肤浅，统计一下用户活跃天数、在线时长、累计消费，然后就开始对着数字发呆，不知道如何做出有深度的洞察。

经过和哥们的讨论，总结了用户分析的5大黄金法则，可以有效解决“对着指标发呆症”，一起来看下。

法则1：从用户分层开始

正所谓：长袖善舞，多钱善贾。做数据分析，如果数据本身就很少，那也很难分析出有深度的结论。

反映在用户分析上，如果用户是轻度用户，注册时候就留个手机号，登录一两次就没来了，那铁定没有啥数据可以分析。只有重度用户，累积的数据多，才能做出有深度的解读。

因此想要让用户分析做出深度，必须先做分层，区分出轻、中、重用户，然后再看：

1、不同层级的用户，在背景特征上有何差异

2、重度用户是如何从轻度、中度一步步演化过来的

3、与重度用户相比，轻度、中度差在哪一个演化步骤

这样才能看出个所以然来，避免一上来就统计一堆诸如月均消费，月均在线时长之类的平均数，抹杀了用户之间的差异性。做用户分层的具体方法，可以参考：这才是真正的用户分层，而不是看平均数

法则2：指标分深浅，内容看需求

做完第一步，很多人自然联想到：我看到重度用户一周登录7天，轻度一周登录1天，所以我搞个打卡签到活动，让轻度登录7天。

这个想法是很离谱的，试想一下，我们自己在使用app的时候，会去认真计算登录几点，点击几下吗？除非我在薅它的打开奖励，否则鬼会这么想。

用户的登录、活跃、消费行为，都是有具体目标的。这里有我喜欢的内容，这里有我喜欢的商品，这里有奖励。这些才是直观理由。而这些理由需要通过对内容、商品打标签来获得。

原则上，用户在一个标签下积累的行为（消费、互动）越多，则说明用户对该标签下内容/商品的需求越多。

基于此，当我们想推一个商品时，应该多尝试几次，让商品曝光到用户面前，才能积累到数据，做出合理推断（如下图）。

法则3：测试与挖掘相结合

做完第一步，很多人还会自然联想到：分析重度用户是怎么从轻度用户一步一步演化过来的，总结出经验来，复制到其他轻度用户身上。

想法很好，但不见得行得通，因为一个企业能提供给用户的产品和服务是有限的，只能吸引到特定用户，因此不见得轻度和重度用户就是同一类人。

因此，通过重度用户的消费/互动历程，理论上可以总结出一个成长路径来：

• 用户从XX渠道进入，有XX特征
• 用户首次体验的是XX商品，之后X天又复购一次
• 用户在累计购买XX金额后，开始扩展消费品类

BUT，这一套不见得对所有轻度用户有用，因此可能需要多制定几个测试线路，通过不同的手段来刺激轻度用户，看看哪一个管用。

这里有个经典的问题，就是：很多人指望数据算出一个最优推荐规则，一下就能把轻度用户激活。这是很难的因为轻度用户往往数据积累非常少，在缺少测试的情况下很难得到有效结论。

因此强烈建议多做测试，先收集一些数据再说。而且，运营又不是离了数据分析就不会干活了，有很多常规的/通用的推荐逻辑可以用（如下图所示）。

比如一个用户买了啤酒，我们应该推荐尿布给他，对不对？不对！如果他真买了啤酒，有太多东西比尿布更合适了，比如：

• 推荐多买几瓶（增量推荐，适合酒蒙子）
• 推荐鸡爪、花生（天生的品类关联，都是下酒菜）
• 推荐烟、打火机（烟酒不分家，嗨皮你我他）

这些商品之间天生有关联，不需要数据也能推荐，因此可以先基于这些天生规则，定好测试路线，之后不断推荐信息，刺激用户，看看他会响应哪一个。

这样既积累了数据，为持续洞察用户打基础，又能积累经验，快速提升业绩。

法则4：多做尝试，持续积累

做用户分析只看静态数据，是非常不够的，特别是对于轻度用户/流失用户。现有的数据太少，后续行为全靠猜，是很难有结论的。

因此，可以结合我司现有商品情况+运营预算，制定好提升用户的线路，然后逐一测试效果，边测试，边积累经验。

最好的情况是：能通过测试，发现一条新的，促进轻度用户向重度转化的道路，这就是立了大功了。当然，不好的情况下，发现在现有条件下，能尝试的商品+优惠+内容组合用尽了，还是做不好。

这其实也是有价值的，知道了现有手段都不行，那起码能省点资源浪费，并且推动诸如商品升级/优化运作方式等底层能力升级。

这里很多企业在运营上会有问题：

• 拒绝做测试，总是按老一套干
• 做测试不接受失败，强行“成功”
• 做测试不测几套方案，浅尝辄止

往往这些企业的运营/产品部门，还喜欢标榜“我们就是乱拳打死老师傅”，还喜欢嚷嚷：“做活动就是要出效益！”“没有十足的把握不要做！”

其结果，就是要么压根没有数据，永远不知道用户还喜欢啥，要么数据是被污染过的，新推出的商品几乎全部依赖促销，除了“我们的用户很喜欢贪便宜”以外没有啥额外结论。

数据分析不是走一步预测未来100步，而是每一步走的时候，时刻校验：有没有偏离、走得快不快，能不能达成预期。这一点切记切记。

法则5：单独讨论利益驱动的效果

有一种情况是需要单独讨论的，即：用户受利益驱动，完成了XX行为。

常见的，比如：

• 因为有超低价新手礼包，导致用户注册
• 因为有远低于市场价爆款产品，导致用户购买
• 因为有补贴力度很大的会员活动，导致用户升级到黑金会员
• 因为有很大力度促销活动，导致短期内用户大量活跃

特别是，当我司补贴的商品是：

• 类似新款iphone，市场价高且畅销的硬通货
• 类似米面油蛋奶，适用面广的刚需型商品
• 类似沐浴露、纸巾，适用面广且能长期囤货的商品

这时候都会引发用户短期内大量活跃+大量消费，可长期来看，这批用户并没有建立对我司的信任，只是单纯图便宜。这利益驱动产生的数据会干扰对用户正常需求的判断，从而导致后续判断不准确。

因此，得对利益驱动行为做单独标识与分析：

• 对活动/商品打标签，标识出类似“超额优惠”情况
• 记录用户参与“超额优惠”的次数，享受优惠力度
• 区分出新用户中，通过“超额优惠”方式加入用户
• 区分出老用户里，享受“超额优惠”比例较高（50%+）的用户

这样可以有效识别出，谁是被收买的，剩下的很有可能是真正有需求的用户。