在app運(yùn)營過程中，用戶行為分析是一種比較常見的數(shù)據(jù)分析方法，它主要以用戶在app當(dāng)中進(jìn)行點擊為日志，分析用戶在app各個模塊當(dāng)中的流轉(zhuǎn)規(guī)律和特點，下面我就給大家介紹一下，app運(yùn)營人員進(jìn)行用戶行為分析的重要方法都有哪些。

在app運(yùn)營過程中進(jìn)行用戶行為路徑分析的主要場景有哪些？

移動開發(fā)app 經(jīng)過總結(jié)之后發(fā)現(xiàn)，在app運(yùn)營過程中進(jìn)行用戶行為路徑分析，主要的場景有以下這三個：
1.識別用戶典型路徑分析用戶特征
app運(yùn)營人員在進(jìn)行用戶特征分析的時候，經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)有性別，地域等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，或者訂單量，訂單率等等數(shù)據(jù)，用戶訪問路徑數(shù)據(jù)，為運(yùn)營人員了解用戶的特征打開了一扇大門，就比如對于一款圖片制作類app來說，運(yùn)營人員就可以通過用戶的操作數(shù)據(jù)，區(qū)分出制作上傳音樂的制作型用戶，喜歡互動點贊的互動型用戶，只是瀏覽看圖的潛水型用戶，從不上傳內(nèi)容只下載內(nèi)容的消費型用戶等等。
2.對產(chǎn)品設(shè)計進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)
進(jìn)行用戶行為路徑分析，對產(chǎn)品首頁的設(shè)計改進(jìn)起到了很大的幫助作用，它可以用于監(jiān)測和優(yōu)化期望用戶路徑中各個模塊的轉(zhuǎn)化率，還可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品某些比較冷僻的功能點，就比如一款視頻創(chuàng)作類的app，從開始制作視頻到最后發(fā)布視頻的過程中，用戶往往會進(jìn)行一系列的剪輯操作，通過對用戶的路徑進(jìn)行分析，運(yùn)營人員可以清晰的看到哪一類工具是用戶所喜愛的，哪些工具比較冗長繁瑣，再對app的功能進(jìn)行改進(jìn)，就可以優(yōu)化用戶的體驗。如果app運(yùn)營人員在進(jìn)行路徑分析的過程中，發(fā)現(xiàn)用戶的創(chuàng)作數(shù)量和用戶被點贊，被評論及分享的行為密切相關(guān)，就可以考慮增加app的社交屬性，增加用戶的粘性和創(chuàng)作欲望。
3.app運(yùn)營中進(jìn)行監(jiān)控
app產(chǎn)品關(guān)鍵模塊的轉(zhuǎn)化率，本身就是一項非常重要的產(chǎn)品指標(biāo)，通過路徑分析驗證相應(yīng)的運(yùn)營活動結(jié)果，可以方便運(yùn)營人員進(jìn)一步了解運(yùn)營活動的效果。有關(guān)提高app用戶轉(zhuǎn)化率的方法，大家可以查看小思之前所寫的《簡析app運(yùn)營人員降低產(chǎn)品使用門檻提高轉(zhuǎn)化率的五大可行方法》一文。
獲取路徑行為數(shù)據(jù)的方法有哪些？
在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時候，所依賴的主要數(shù)據(jù)就是服務(wù)器當(dāng)中的日志數(shù)據(jù)，日志數(shù)據(jù)可以記錄用戶操作app的每一個步驟，運(yùn)營人員可以通過工具，將數(shù)據(jù)分析SDK植入到app當(dāng)中，這樣運(yùn)營人員就可以獲得應(yīng)用當(dāng)中的所有用戶行為數(shù)據(jù)，在每個app當(dāng)中，并不是所有的事件都具有相同的價值，小思在這里推薦大家，使用層級化的自定義事件布點方式，將每一個事件都劃分為事件，屬性及屬性值三個層次。
漏斗分析模型和路徑分析之間有什么關(guān)系？
以上所說的路徑分析和漏斗模型有一定的相似之處，漏斗分析可以看作是路徑分析當(dāng)中的一種特殊情況，是針對少數(shù)人為特定模塊和事件節(jié)點進(jìn)行的路徑分析。
漏斗模型通常是對用戶在app當(dāng)中一系列關(guān)鍵節(jié)點的描述，這些關(guān)鍵節(jié)點通常是app運(yùn)營人員人為指定的，就比如在購物類的app當(dāng)中，用戶從購買到支付主要經(jīng)過了4個比較重要的節(jié)點，商品瀏覽，將商品加入到購物車當(dāng)中，進(jìn)行結(jié)算，成功付款，從第一步到第四步，經(jīng)歷關(guān)鍵節(jié)點的人數(shù)越來越少，各個節(jié)點的轉(zhuǎn)化率呈現(xiàn)出漏斗形狀，運(yùn)營人員可以根據(jù)各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化效果和運(yùn)營效果進(jìn)行監(jiān)控和管理，對于轉(zhuǎn)化率比較低的環(huán)節(jié)進(jìn)行分析。
路徑分析和漏斗模型的不同之處在于，它通常是對每一個用戶的行為路徑進(jìn)行跟蹤和記錄，以此為基礎(chǔ)分析用戶行為路徑的特點，及每一步轉(zhuǎn)化路徑的用戶來源和去向，每一步的轉(zhuǎn)化率，漏斗模型是事先人為主動的設(shè)置了若干個關(guān)鍵點的節(jié)點路徑，路徑分析是探索性的挖掘整體的用戶行為路徑，找到用戶的主流路徑，甚至還有可能會發(fā)現(xiàn)一些事先不為人知的有趣模式路徑，通過漏斗模型，可以簡單直觀的計算并展示出相關(guān)的轉(zhuǎn)化率。
app運(yùn)營人員進(jìn)行用戶行為分析的重要方法有哪些？
移動開發(fā)app app運(yùn)營人員在進(jìn)行用戶行為路徑分析的時候，比較重要的方法有以下這三個：
1.樸素便利統(tǒng)計和可視化分析探索
通過布點所獲得的用戶行為數(shù)據(jù)，app運(yùn)營人員可以用最簡單直接的方法，對用戶路徑點擊流數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計，并且用數(shù)據(jù)可視化方法，將數(shù)據(jù)更為直觀的呈現(xiàn)出來，D3.js啊現(xiàn)在最為流行的數(shù)據(jù)可視化庫之一，運(yùn)營人員可以利用SunburstPartition對用戶群體的事件路徑點擊情況，層層向外推進(jìn)，代表了用戶從開始使用app產(chǎn)品到離開app的整個行為統(tǒng)計，sunburst事件路徑圖可以幫助運(yùn)營人員快速定位用戶的主流使用路徑。通過提取特定用戶或者特定模塊之間的路徑行為數(shù)據(jù)，并且使用sunburst事件路徑圖進(jìn)行分析，可以定位到更加深層次的問題。
2.基于關(guān)聯(lián)分析的序列路徑挖掘方法
提到關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析，就必須要提到數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典案例”啤酒和尿布“，將超市當(dāng)中所售賣的商品當(dāng)作一個購物籃，運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，對存儲在數(shù)據(jù)庫當(dāng)中的購買行為進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)10%的用戶同時購買了尿布和啤酒，而且在所有購買了尿布的用戶當(dāng)中，70%的用戶購買了啤酒，因此超市將啤酒和尿布兩種商品擺放在一起，提升了兩種商品的銷售額。
運(yùn)營人員不妨將用戶使用app時所操作的每一個事件，都看成”購物籃“當(dāng)中的一系列商品，與”購物籃“不同的是，app當(dāng)中的所有用戶行為都是存在著嚴(yán)格的先后順序的，運(yùn)營人員可以通過改變關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的方式，挖掘存在嚴(yán)格先后順序的頻繁用戶行為路徑，既可以考量發(fā)掘出來的規(guī)則序列路徑所體現(xiàn)出的產(chǎn)品邏輯，也可以比較不同用戶群體之間的規(guī)則序列路徑。
3.社會網(wǎng)絡(luò)化分析
app運(yùn)營人員可以將app產(chǎn)品當(dāng)中的每一個模塊事件看到一個一個節(jié)點，節(jié)點和節(jié)點之間通過某種特定的方式組成了一個特定的網(wǎng)絡(luò)圖，將這些基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分析方法統(tǒng)稱為社會網(wǎng)絡(luò)分析
社會網(wǎng)絡(luò)分析當(dāng)中的一些分析方法可以運(yùn)用到app用戶行為分析路徑當(dāng)中，就比如節(jié)點的中心性分析，節(jié)點的影響力建模，社區(qū)發(fā)現(xiàn)等等，通過中心性分析，app運(yùn)營人員可以分析哪些模塊事件處于中心地位，或者作為樞紐將哪兩個模塊連接，成為大多數(shù)模塊事件的最終目的地，通過社區(qū)發(fā)現(xiàn)，app運(yùn)營人員可以分析整個網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中是否存在著一些”小圈子“，既用戶最喜歡進(jìn)行操作的一小部分行為路徑，這部分路徑又和其它的模塊相對獨立。
移動開發(fā)app可以找哪個公司？
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