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    用戶行為分析以及如何提高用戶粘性

    作者:數風流人物 瀏覽:133 發布時間:2017-10-27
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    在互聯網高速發展的今天,各類產品層出不窮。從一開始做好一些特定功能滿足用戶的特定需求,到現在分析用戶行為、提高用戶體驗,我們做了很多也經過了很多,而我們的目的只有一個:讓更多的用戶使用我們的產品。

    用戶行為分析、用戶粘性,是我們做產品的人最關注的事情,因為這關系到我們的“孩子”最終能夠成長成什么樣子。那我們對于“孩子”的發展問題該做些什么呢?究竟如何做用戶行為分析?怎么做才能讓用戶始終使用你的產品呢?

     一、什么是用戶行為分析?

    對于任何事情,我們要想做好它就必須先了解它,了解之后我們才能更好的駕馭它。那么對一款產品的市場表現情況我們需要如何才能清晰地知道呢?這就需要我們通過用戶對該產品的使用行為來進行分析。

    什么是用戶行為分析呢?通過百度搜索我們知道:“用戶行為分析,是指在獲得網站訪問量基本數據的情況下,對有關數據進行統計、分析,從中發現用戶訪問網站的規律,并將這些規律與網絡營銷策略等相結合,從而發現目前網絡營銷活動中可能存在的問題,并為進一步修正或重新制定網絡營銷策略提供依據”。

    以上只是很多種情況中一種———-針對網站的用戶行為分析。那么,對于目前的互聯網行業成千上萬的產品,我們又該如何重新定義用戶行為分析呢?重新定義的用戶行為是什么呢?

      1、分析用戶行為,確定用戶群體特征;

    2、網站類產品主要體現在點擊率、點擊量、訪問量、訪問率、訪問模塊、頁面留存時間等等;移動應用產品主要體現在下載量、使用頻率、使用模塊等等;

    3、用戶查看的時間。比如用戶基本是每天什么時候使用或者查看。

    綜合以上說的幾點,其實用戶行為分析可以這樣來看:用戶行為分析就是對用戶使用過程中的所有數據(包括下載量、使用頻率、訪問量、訪問率、留存時間等等)進行收集、整理、統計、分析用戶的規律,為后續發展、優化或者營銷等活動提供有力的數據支撐。

      二、用戶行為分析方式都有哪些?

    既然是對用戶的行為進行分析,那么在得到數據后,我們需要如何進行行為分析呢?分析方式有哪些呢?這里我們主要從幾個維度來分析:方式、側重、優缺點。應該具體從何開始呢?

    我們先說說用戶行為分析的方式:

    1、網站數據分析。通過對用戶的點擊率、訪問量,跳出率,站內查找,以及站內停留時間長短,利用熱點圖分析哪些地方吸引用戶,然后進行分析;重點優化。

    2、用戶基本動作分析。用戶訪問某有一個頁面留存的時間,以及某個欄目或者導航;

    3、關聯調查數據分析。主要是相關推薦、熱門文章等等;

    4、用戶屬性和習慣分析。對用戶屬性和用戶習慣兩個維度進行分析。用戶屬性包括性別、年齡等;用戶習慣包括用戶的一起喜愛度、流量習慣、訪問習慣等等;

    5、用戶活躍度分析。這個需要做記錄,進行每個階段的對比,

    綜合以上可以概括為:以數據分析為導向、以產品設計反饋為導向、以對用戶的調查為導向。優化整個網站。

    通過上面的分析方式,我們需要整理出每種方式的分析側重點。那么,下面我們談談用戶行為分析的側重點,主要有以下幾點:

    1、網站數據分析的側重點:數據監測、挖掘、收集、整理、統計、分析。

    2、用戶基本動作分析側重點:統計用戶基本信息,比如:性別、年齡、地域,分析用戶群體;不會查?找工具查,看產品主要針對人群,性別,年齡,針對這些重點進行優化和推廣,如果分析能力足夠強大可以分析一下這個年齡段感興趣的事情,也可優化,做好相關鏈接精準鏈接,引導用戶每點擊一次鏈接就會有一些收獲,就有了吸引力,下次還會過來的。

    3、關聯分析側重點:分析數據為精準營銷提供數據支撐;如果是競價這些工作都是必做的。

        三、用戶行為分析的工具有哪些?如何做好用戶行為分析?

    工欲善其事必先利其器,我們知道了我們需要做什么事情,那么我們應該用什么工具來提高效率呢?

    1、百度站長統計。網站流量統計、用戶訪問統計、頁面訪問統計;

    2、CNZZ、google analytics等統計工具;

    要做好用戶行為分析,除了需要對數據進行很好的分析處理外還要有一顆把握用戶心理特征的心,知道用戶的真實想法,只有這樣才能做好準確的分析。

      四、用戶行為數據收集之后如何使用提高用戶粘性?

    數據本身是客觀的,但被解讀出來的數據一定是主觀的。那么我們要如何使這些數據為我所用呢?

    1、通過各項數據展示網站運營情況,調整網站的運營策略;

    2、通過用戶操作的習慣,進行分析優化產品功能。(讓用戶用的更舒心即用戶體驗);

    3、通過關聯分析,拓展產品,挖掘產品價值(最大化的釋放用戶欲望或需求)即運營推廣、用戶體驗、個性化挖掘。


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