精准营销和精细化运营都离不开用户的行为分析，那什么是用户行为分析呢？

用户行为分析是数据分析的一个重要领域，特别是在数字化服务行业中，主要目的是通过深入研究用户群体的流量动向以及操作行为特征等，来了解用户与产品间的关系、效果、趋势，以帮助我们优化产品设计、提升用户体验并驱动业务决策。

通俗来讲，用户行为分析就是监测用户在产品上做出了哪些行为、是否符合预期、有什么特征、问题在哪里，然后看看产品上需要做些什么调整或迎合用户的特征偏好来决策啥的。

一个用户ID，在企业内部系统产生的，可记录的动作，都可以称为：用户行为。用户行为由最简单的五个元素构成：时间（when）、地点（where）、人物（who）、交互（how）、交互的内容（what）。

对用户行为进行分析，要将其定义为各种事件。比如用户搜索是一个事件，在什么时间、什么平台上、哪一个ID、做了搜索、搜索的内容是什么。这是一个完整的事件，也是对用户行为的一个定义。

数据分析之“用户行为收集”

数据收集用户行为的常见方式

一个完整的用户行为，通常包括六大要素：

1.时间：何时发生
2.地点：在XX渠道/平台/系统发生
3.人物：谁发生的
4.起因：第一个动作
5.经过：所有动作组成的链路
6.结果：行为带来的结果

为了便于理解，通常我们可以用思考模型中的5W2H分析法来归纳用户行为。

一般而言，在不同系统平台，收集用户行为的方式也不同。常见的有三类：

1、后台记录：用户注册表单、服务请求表单、交易订单等
2、埋点记录：用户在APP、小程序、H5浏览记录
3、业务人员反馈：通过销售、客服、售后工作人员反馈的信息

正是因为用户行为多种多样，用户行为的收集方法和渠道也多样化，所以导致用户行为相关指标数据显得很多、很杂、很乱。因此在做用户需求时，只有结合具体的业务需求进行分析才能真正做到事半功倍。

用户行为分析可以让我们更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站、app、推广渠道等产品存在的问题，有助于产品发掘高转化率页面，让产品的营销更加精准、有效，提高业务转化率。

用户分析是用户旅程中的第一步，这是一种理解用户，将他们的目标、需求与商业宗旨相匹配的分析方法，可以帮助我们定义产品的目标用户群。

基于用户行为的增长体系建设，可分为前置条件、执行策略、通道搭建和落地配套原则4部分。

1.用户数据准备

完整的互金用户画像体系，由4部分数据构成：属性数据、行为数据、交易数据、风险收益数据。

**属性数据：**用户作为自然人和社会人的最基本数据，也是其他三类数据的基础

**行为数据：**串起用户和平台两端的其他各项数据的关键要素，一切运营策略的落脚点。以用户行为数据为基础，结合平台的标签体系，还可以得到衍生的用户转化数据和用户行为偏好数据。

**交易数据：**计算平台营收、ROI、LTV等经营指标的基础，也是用户价值的判断的重要标准

**风险收益数据：**用户的投资属性数据,既是差异化运营的依据,也是平台落实风控合规要求的体现

基于以上数据,结合频率、时间维度、用户数等指标，就能得到更多指标数据。比如：

时间周期(月)+投资次数=月活(MAU)

最后一次回款日期+回款后最近一次投资日期=用户流失

时间区间内投资金额/时间区间内投资用户数=人均投资金额

如果将用户投资行为，与最近一次交易时间、交易频率、单位时间内交易金额相结合（根据RFM模型），在计算和分析后对于用户价值判断、召回策略制定等方面将能够提供有力支撑。

R(Recency)：用户投资的时间间隔

F(Frequency)：用户在单位时间内投资的次数

M (Monetary)：用户在时间内投资的金额

2.用户增长模型搭建

基于用户行为的增长策略，依赖于三个基础模型的建立，它们分别是：转化漏斗模型、生命周期模型和任务分层模型。其中：

转化漏斗模型是在纵向上，对用户转化的节点进行分析；以此为基础，根据用户在不同转化节点的分布情况，对将用户在平台上所属的生命周期进行定义和划分。

任务分层模型是在横向上，对用户在平台上的各种行为进行拆解和分组，按照“核心任务-扩展任务-外延任务”的体系进行划分，以此为基础引导用户在不同层级的任务中迁移和成长。

最终，通过对用户转化率的持续优化、用户任务完成行为的持续引导，进而实现对平台各生命周期用户的差异化运营和服务，最终实现平台用户快速和持续的增长。

2.1 转化漏斗模型

转化漏斗模型的核心思想是分解和量化，通过将整个购买流程拆分成若干个子环节，并用转化率来衡量每一个步骤的表现，从而找出有问题的环节并进行优化，最终提升整体转化率。例如，在电商购物流程中，用户从浏览商品到下单再到付款，每一步都有可能产生流失，通过漏斗模型可以分析这些流失点并进行针对性优化。

如何用更高阶的手段来使用转化漏斗模型呢？以下是2个可以参考的方向：

（1） 用户分支路径转化漏斗

转化漏斗模型-分支路径转化

以转化漏斗模型的“传播”这个节点为核心，可以拆解出从“老用户看到界面邀请提示”到“新用户接受邀请并完成注册开户”，其间至少有多个转化节点。

精细化的漏斗划分，一方面能帮助运营提升效率和投入产出比，另一方面，也有利于在活动过程中快速地定位和解决问题。活动结束后进行复盘时，做得好不好、下一次怎么才能做得更好，得出的结论才会更加靠谱。

（2）平行转化漏斗

平行转化漏斗是一种在用户行为分析中使用的模型，它允许将多个业务流程或业务线并行处理，从而形成多个独立的转化路径。这种模型特别适用于那些有多个业务目标或多个用户行为路径的应用场景。

按照不同的颗粒度、不同的业务条线来分拆，一个APP内其实可以拆解很多平行的转化漏斗。然而，需要注意的是，虽然可以拆解出多个平行漏斗，但通常建议在同一时期内只关注3-4个主要的漏斗，以避免管理上的混乱。

一般来说，平行转化漏斗大概的方向有这么几个：

抓用户主线转化流程：注册/绑卡/普通投资/定投

抓用户活跃转化：推送/内容/每日加息/签到/老用户复投

抓用户拉新转化：邀请好友/新用户首投

对同一时期内进入平台的用户，可以通过同期群分析等方式，分析这些用户在进入平台后的一段时间内，在各主要平行业务的使用情况和转化情况，并进一步了解用户在各业务上重合的程度。

在实际应用中，平行转化漏斗可以帮助运营团队更好地管理多个业务线的用户转化过程。

2.2用户任务分层模型

用户任务分层模型是一种用于分析和理解用户在平台上的行为模式的方法。该模型将用户的行为按照重要性进行分层，通常分为“核心任务”、“扩展任务”和“外延任务”三个层级。这种分层模型的核心思想是通过识别和优先处理用户的核心任务，从而优化用户体验和提高用户转化率。

如果说用户“转化漏斗模型”是以平台为中心的用户转化视角，那么，“用户任务分层模型”则是以用户为中心的需求满足视角。

首先，将整体任务分解为多个子任务。

可以通过递归地将任务分解为更小的子任务来实现，使得每一层的任务都能被进一步细化，从而更容易管理和执行。

其次，对用户层级关系进行分解。

具体包括：

（1）父子关系：通过设置父子关系，可以明确哪些任务是上级任务，哪些是下级任务。例如，在Project软件中，可以通过升级和降级按钮来调整任务之间的从属关系。

（2）依赖关系：识别任务之间的依赖关系，包括顺序关系、并发关系、汇聚关系和分支关系。这些关系帮助理解任务的执行流程和协作机制。

（3）层次结构：使用层次结构图（如任务层级图）来展示任务之间的依赖关系，避免循环，并确保任务可以按顺序或并行执行。

最后，根据任务情况进行优先级和资源分配。

可以根据任务的重要性和紧急性设定优先级，并合理分配资源。例如，重要且紧急的任务应由经验丰富的人完成，而不紧急且不重要的任务可以交给新成员或实习生。使用工具和技术主要为WBS分析法。

工作分解结构（WBS） ：采用WBS方法将项目范围划分为可管理、可追踪和可分配的任务，帮助项目团队理解、规划和管理项目的各个方面。

利用Project等项目管理软件，通过设置任务之间的层级关系或WBS（工作分解结构），直观地展示任务的从属关系。

在任务执行过程中，根据实际情况对任务层级和依赖关系进行调整和优化，以确保项目顺利进行。

通过以上步骤，可以有效地建立和管理任务的分层关系，从而提高项目管理的效率和成功率。

用户任务分层模型通过将用户任务进行层次化分解，帮助企业和设计师更好地理解用户需求，优化产品设计，并制定有效的运营策略。这种模型在金融、互联网等多个领域都有广泛的应用，并且是实现产品目标的重要工具。

总体而言，当用户处于不同发展阶段时，用户价值会产生相应的变化，因此，也需要针对不同阶段来设计对应的运营目标和策略。

在当今这个被数据洪流席卷的时代，数据已成为企业运营与决策的核心驱动力。当前，数据分析已成为衡量职业竞争力的重要标尺。它不再是数据分析师的专属技能，而是每一位职场人士都应掌握的通用语言，是提升工作效率、优化决策质量、推动业务增长的关键所在。