在用戶研究領域，用戶行為分析以及成為產品成功的關鍵因素。這篇文章分享了常用的用戶行為分析方法、指標和案例，供大家參考學習。

一、產品經理為何要關注用戶行為分析？

產品經理面臨著前所未有的挑戰(zhàn)與機遇。用戶行為分析已成為產品成功的關鍵因素，其重要性不言而喻。不注重用戶行為分析，往往產品做出來會適得其反。

以一款社交 APP 曾為吸引年輕用戶，模仿熱門競品推出復雜的互動玩法，但未考慮自身用戶群體年齡層次偏大、追求簡潔社交體驗的特點。新版本上線后，用戶活躍度不升反降，大量老用戶反饋操作繁瑣，找不到常用功能。最終，產品不得不緊急回滾版本，重新調整設計方向。

可見，產品經理深入了解用戶行為，能夠精準把握需求，優(yōu)化產品體驗，提升競爭力；而忽視用戶行為分析，則可能導致產品偏離用戶期望，陷入困境。

二、常用的用戶行為分析方法

（一）行為事件分析

行為事件分析法主要用于研究某行為事件的發(fā)生對產品的影響及影響程度，一般通過埋點來獲取數據。

對于一具體的行為，首先要對其進行定義，將人物（Who）、時間（When）、地點（Where）、交互（How）、交互內容（What）進行聚合，構成一個完整的用戶行為事件。

• Who：事件的參與主體，如用戶 id，設備 id 等；
• When：事件發(fā)生的時間；
• Where：事件發(fā)生的地點，如通過 ip 地址解析、

GPS 獲?。籋ow：用戶從事行為的方式，如使用的設備、app 版本、渠道等；What：用戶在事件中所做行為的具體內容，如對于購買行為事件，可能包含購買商品名稱、類型、數量、金額、付款方式等。定義完成后，需要進行多維度的下鉆分析，進行細分，確認導致該行為的原因，針對存在的現象，找出產生這一現象的行為。

（二）留存分析

留存分析可從不同角度分類，按用戶維度，可分為新用戶留存、老用戶留存；按功能維度，可針對核心功能留存、輔助功能留存展開。例如，一款健身 APP，對于新注冊用戶，若發(fā)現其在注冊后的一周內留存率較低，通過留存分析，挖掘新用戶在使用過程中遇到的問題，如新手引導流程復雜，用戶難以快速找到適合自己的健身課程；或是課程初期難度過高，讓新手望而卻步。針對這些痛點優(yōu)化新手引導，簡化操作步驟，根據用戶初始信息推薦入門級課程，后續(xù)新用戶留存率有望顯著提升。

又如，針對核心的課程跟練功能，對比不同課程系列（如瑜伽、有氧操、力量訓練）的用戶留存曲線，發(fā)現瑜伽課程的 7 日留存率高達 40%，而力量訓練課程僅 20%。深入分析力量訓練課程的用戶流失節(jié)點，發(fā)現課程缺乏階段性規(guī)劃，用戶看不到訓練效果反饋。于是優(yōu)化力量訓練課程體系，加入階段性目標設定與成果展示環(huán)節(jié)，使得該課程留存率逐漸提升，帶動整體產品健康度上升。

（三）漏斗分析

漏斗分析對產品轉化流程優(yōu)化至關重要，它直觀呈現用戶從起點到終點各階段的轉化率及總體轉化率情況，精準定位用戶流失環(huán)節(jié)。

在產品初期，漏斗分析聚焦于用戶獲取與激活流程。以一款新上線的在線教育 APP 為例，從廣告投放、應用商店展示吸引用戶下載，到用戶首次打開 APP、完成注冊、進入新手引導，再到參與第一節(jié)試聽課，這一系列步驟構成初始轉化漏斗。若發(fā)現從下載到注冊環(huán)節(jié)流失嚴重，轉化率僅 30%，通過細分維度探究，對比不同渠道來源用戶的注冊行為，發(fā)現某社交媒體廣告渠道引入的用戶，因落地頁加載緩慢、注冊流程繁瑣（需填寫過多個人信息），導致大量流失。優(yōu)化落地頁性能，簡化注冊表單，僅保留必要信息（如手機號、驗證碼），后續(xù)該渠道的注冊轉化率提升至 50%，為產品積累更多初始用戶。

進入產品成長與成熟階段，漏斗分析更多圍繞核心業(yè)務轉化與商業(yè)化環(huán)節(jié)。如電商平臺，從用戶瀏覽商品列表、點擊進入商品詳情頁、加入購物車、提交訂單到最終支付成功，每個環(huán)節(jié)都有潛在流失風險。若發(fā)現購物車到提交訂單環(huán)節(jié)轉化率偏低，只有 40%，分析購物車頁面數據，對比購買與未購買用戶行為，發(fā)現未購買用戶在購物車頁面停留時間長，頻繁修改商品數量或移除商品，原因是優(yōu)惠計算不清晰、運費規(guī)則復雜。優(yōu)化購物車頁面，實時展示優(yōu)惠金額、簡化運費說明，轉化率有望提升至 55%，直接促進營收增長。

（四）聚類分析

聚類分析能夠提煉出 “用戶相似性”，將大小、顏色接近的 “珠子”（即用戶）進行歸類，找出他們相似的行為和特點，廣泛應用于用戶細分、市場細分等場景。

以一款健康追蹤應用為例，其旨在通過分析用戶的運動和飲食習慣，提供個性化的健康建議。該應用收集了用戶的運動頻率、飲食選擇、睡眠模式和健康指標等數據，通過 K – means 聚類分析，將用戶分為幾個不同的群體，例如 “健身狂熱者”、“夜貓子” 和 “健康飲食倡導者”。分析發(fā)現，“健身狂熱者” 群體在工作日的運動頻率高于周末，且偏好力量訓練項目；“夜貓子” 群體夜間活動頻繁，作息不規(guī)律，飲食多偏向高熱量、便捷食品；“健康飲食倡導者” 則對食材品質、營養(yǎng)搭配極為關注，運動追求溫和養(yǎng)生。

基于這些細分群體，應用為 “健身狂熱者” 設計專屬的高強度訓練計劃挑戰(zhàn)，推送專業(yè)健身器械與補劑推薦信息；針對 “夜貓子”，提供改善睡眠質量的建議，如睡前冥想課程、助眠食物推薦，調整運動時段至午后提升精力的輕運動方案；為 “健康飲食倡導者” 精選有機食材電商合作、定制營養(yǎng)食譜打卡活動。結果，用戶對應用的滿意度提高，個性化服務的參與度增加了 30%，增強用戶粘性與活躍度。

（五）序列模式挖掘

序列模式挖掘如同利用算法追蹤用戶的行為路徑，能發(fā)現用戶行為的順序關系，例如用戶做 A 行為之前，先做了 B、C 行為，這對理解用戶行為邏輯、優(yōu)化產品流程意義重大，常用于用戶行為路徑分析、推薦系統(tǒng)等。

在電商平臺購物車優(yōu)化場景中，平臺希望提高用戶的購物車轉化率，即用戶將商品添加到購物車后最終完成購買的比例。通過分析用戶的點擊流數據，收集用戶從瀏覽商品到最終購買的完整行為序列。經序列模式挖掘，發(fā)現一個常見的用戶行為序列：“瀏覽商品 -> 添加到購物車 -> 瀏覽其他商品 -> 返回購物車 -> 修改購物車 -> 完成購買”。深入分析各環(huán)節(jié)，看到用戶在添加商品到購物車后，往往會繼續(xù)瀏覽其他商品，但在返回購物車時，有相當一部分用戶會移除某些商品或放棄購買。

為優(yōu)化這一流程，電商平臺對購物車頁面進行針對性設計改進。增加 “快速結賬” 按鈕，讓已確定購買意愿的用戶一鍵直達支付，減少操作步驟；提供購物車商品的組合優(yōu)惠，如滿減、贈品，鼓勵用戶保留更多商品；在用戶添加商品后立即顯示推薦商品，利用關聯(lián)推薦算法，推送搭配商品或同系列熱門商品，激發(fā)用戶更多購買欲望。優(yōu)化后，購物車轉化率提升 10%，平臺銷售額顯著增長。

（六）用戶路徑分析

用戶路徑分析旨在可視化用戶流向，一方面能對海量用戶的行為習慣形成宏觀了解，另一方面可精準定位影響轉化的主要因素，為產品優(yōu)化與改進指明方向。若缺乏用戶路徑分析，產品團隊難以獲得用戶的及時反饋信息，不利于產品的優(yōu)化升級，進而影響產品的價值。

常見的用戶路徑分析方法有轉化漏斗、智能路徑、用戶路徑。轉化漏斗是預先設定好的路徑，針對少數人為特定模塊與事件節(jié)點的路徑分析，適用于對產品運營中的關鍵環(huán)節(jié)進行分析、監(jiān)控，找到薄弱環(huán)節(jié)，通過用戶引導或產品迭代來優(yōu)化，進而提升轉化效果；智能路徑則是設定目標行為后發(fā)現更多漏斗，先確定想要觀察的目標行為，通常是業(yè)務中需要引導用戶完成的某個功能或到達的某個頁面，將其設置為起始事件，分析發(fā)生該行為的后續(xù)路徑，或者設置為結束事件，分析該行為的前置路徑，可探索性地發(fā)現更多轉化路徑，聚焦某一條路徑時就如同一個轉化漏斗，可保存下來用于日常監(jiān)測；用戶路徑不需要預先設置漏斗或者圈定要分析的頁面事件或點擊事件，而是計算用戶使用網站或 APP 時的每個第一步，然后依次計算每一步的流向和轉化，通過數據真實再現用戶從打開 APP 到離開的整個過程，從而識別哪條路徑用戶訪問最多、走到哪一步時用戶最容易流失，甚至呈現出產品經理在設計產品時都未曾預料到的路徑，找到分析用戶行為最基礎、最原始的數據，也可通過路徑識別用戶行為特征，判斷用戶是用完即走的目標導向型還是無目的瀏覽型。

以一款旅游預訂 APP 為例，通過用戶路徑分析發(fā)現，大量用戶從首頁進入目的地搜索頁面，接著瀏覽多個酒店詳情頁后，又返回搜索頁修改搜索條件，最終部分用戶預訂成功，部分流失。對比成功預訂與流失用戶路徑，發(fā)現成功預訂用戶在瀏覽酒店詳情時，對酒店的用戶評價、周邊景點信息關注度高，且在搜索時多使用明確的關鍵詞（如 “海邊親子酒店”）；而流失用戶往往在反復搜索、瀏覽后，因找不到心儀酒店且頁面切換繁瑣，最終放棄。

基于此，產品優(yōu)化搜索功能，提供熱門搜索標簽、智能聯(lián)想關鍵詞，方便用戶精準定位；在酒店詳情頁突出用戶評價、周邊游玩推薦板塊，優(yōu)化頁面跳轉邏輯，實現酒店詳情與周邊景點信息聯(lián)動展示。優(yōu)化后，整體預訂轉化率提升 15%，用戶搜索效率提高，體驗更流暢，產品運營策略也能根據用戶真實路徑反饋及時調整，精準滿足需求。

三、如何采集用戶行為數據

采集用戶行為數據是進行精準分析的基石，方法多樣，各有優(yōu)劣，產品經理需依據產品特性、業(yè)務目標與資源狀況靈活抉擇。

平臺埋點是最常用的方式之一，又可細分為代碼埋點與可視化埋點。代碼埋點如同在產品的關鍵節(jié)點 “埋下種子”，開發(fā)人員依據需求，將特定代碼嵌入相應位置，精準捕捉用戶行為。以電商 APP 為例，在商品詳情頁的 “加入購物車” 按鈕處埋點，能實時記錄用戶添加商品的行為，包括商品 ID、添加時間、用戶 ID 等詳細信息，后續(xù)據此分析不同商品的受歡迎程度、用戶添加購物車后的轉化情況。不過，代碼埋點雖精準，但對開發(fā)資源依賴度高，每次埋點需求變更都需修改代碼、重新發(fā)布版本，靈活性欠佳。

可視化埋點則為運營、產品人員開辟了一條便捷通道，無需復雜的代碼編寫。通過專門工具，在界面上直接對要監(jiān)測的元素進行可視化操作設定，即可開啟埋點。某內容社區(qū)平臺，運營人員想了解用戶對不同文章分類的點擊偏好，借助可視化埋點工具，輕松勾選文章列表頁的各個分類標簽，快速收集點擊數據，為內容推薦優(yōu)化提供依據。可視化埋點的優(yōu)勢在于操作簡便、即時生效，能快速響應臨時性分析需求，但缺點是可采集的數據深度相對有限，一些復雜業(yè)務邏輯下的行為數據難以精準捕獲。

第三方工具接入也是主流選擇，市面上諸如百度統(tǒng)計、友盟、神策等工具，功能強大且成熟。以一款初創(chuàng)的在線教育 APP 為例，創(chuàng)業(yè)初期研發(fā)資源緊張，接入友盟統(tǒng)計后，短時間內便能獲取用戶的基本行為數據，如日活、留存、不同頁面的訪問時長等，還可利用其提供的行業(yè)對比數據，了解自身產品在同類競品中的位置，找準優(yōu)化方向。這些第三方工具通常具備豐富的模板與預設指標，能大幅降低前期數據采集與分析的門檻，但部分工具在個性化定制、數據安全性等方面可能存在局限，對于有深度定制化需求的產品，后期可能需要二次開發(fā)或更換工具。

無論采用何種采集方式，確保數據的準確性與全面性始終是重中之重。一方面，建立健全的數據追蹤系統(tǒng)，從源頭保障數據質量。產品開發(fā)階段，嚴謹規(guī)劃埋點布局，明確各埋點的觸發(fā)條件與收集信息范疇，避免漏埋、錯埋；運營過程中，定期審查數據上報情況，及時察覺并修復數據缺失或異常問題。例如，某社交 APP 曾出現部分用戶的互動行為數據丟失，經排查是由于網絡波動時埋點上報機制不穩(wěn)定，修復后數據完整性得以恢復。

另一方面，數據校驗與清洗不可或缺。原始數據常夾雜重復、錯誤或無效信息，如同 “雜質” 影響分析精度。可設定數據格式規(guī)范，運用自動化腳本或工具，識別并剔除格式不符的數據；依據業(yè)務邏輯，排查異常值，如電商訂單金額為負數、用戶年齡超出合理范圍等；還可通過數據關聯(lián)比對，發(fā)現并修正矛盾數據，確保數據真實可靠，為后續(xù)深入分析筑牢根基。

四、關鍵的用戶行為評估指標

（一）黏性指標

黏性指標聚焦用戶在一段時間內持續(xù)訪問的情況，反映產品對用戶的黏著力。如打開次數，它是用戶行為的起始動作，是后續(xù)一切互動的前提，只有用戶頻繁打開產品，才可能有更多深入行為。一款資訊類 APP，若用戶每日主動打開多次，意味著產品成為其獲取信息的重要渠道，像今日頭條，憑借個性化推薦算法，精準推送用戶感興趣的新聞，吸引用戶每日多次開啟，探索新鮮資訊。

訪問次數，在單位時間內的統(tǒng)計，能展現用戶短期內對產品的依賴程度。以社交 APP 微信為例，用戶一天內可能多次進出微信，與不同好友聊天、瀏覽朋友圈動態(tài)、使用小程序等，高頻訪問鑄就其超高黏性。間隔時間則反映用戶再次訪問的周期，若一款電商 APP，用戶購買某類商品后，隔很長時間才再次光顧，可能提示該產品在商品更新、復購引導上存在短板；而對于外賣 APP，用戶可能每天或隔天就下單，較短間隔凸顯產品即時滿足需求的能力。通過對這些黏性指標綜合分析，產品經理能洞察產品與用戶的連接緊密程度，為提升黏性找準著力點。

（二）活躍指標

活躍指標考察用戶訪問的參與度，是衡量產品生命力的關鍵維度。日活（DAU）、月活（MAU）是最常見的總體活躍度指標，直觀呈現產品每日、每月的活躍用戶規(guī)模。如抖音，憑借海量趣味短視頻與沉浸式體驗，吸引海量用戶每日沉浸其中刷視頻、創(chuàng)作分享，DAU 達數億級別，月活更是驚人，持續(xù)領跑短視頻賽道；而對于一些小眾垂類 APP，如專注于攝影后期教程分享的社區(qū)，雖 DAU、MAU 絕對值不高，但在攝影愛好者群體中保持穩(wěn)定活躍度，通過精準運營，逐步拓展用戶邊界。

新增活躍用戶反映產品拉新效果與新用戶融入速度，若一款在線辦公軟件新用戶注冊后，能迅速上手使用核心功能，如新手在石墨文檔快速創(chuàng)建、編輯文檔，參與協(xié)作，高頻出現在活躍用戶數據中，說明產品新手引導出色，功能契合新用戶需求；回訪活躍用戶體現老用戶忠誠度與產品持久吸引力，如豆瓣電影，老影迷多年來持續(xù)在平臺標記觀影、撰寫影評，定期回訪探索新片討論，見證產品在興趣社區(qū)營造上的深厚底蘊，是其活躍生態(tài)的中堅力量。多維度剖析活躍指標，助力產品精準定位不同階段用戶活躍度根源，驅動運營策略有的放矢。

（三）產出指標

產出指標用以衡量用戶為產品創(chuàng)造的直接價值，與產品商業(yè)變現緊密掛鉤。對于電商平臺，訂單數是核心產出指標之一，淘寶 “雙 11” 期間，海量用戶瘋狂下單，訂單數呈爆發(fā)式增長，直接帶動平臺營收飆升；客單價反映用戶單次購買的平均金額，京東通過高品質商品布局、組合促銷策略，鼓勵用戶選購高附加值商品、湊單享受優(yōu)惠，提升客單價，進而提高整體銷售額。

在內容平臺，廣告展示量關乎盈利根基，今日頭條憑借龐大流量與精準算法，為廣告主精準觸達目標用戶，廣告展示量居高不下；付費訂閱數體現知識、娛樂等內容的消費潛力，得到 APP 依靠優(yōu)質課程、獨家內容吸引大量用戶付費訂閱，解鎖深度知識，開啟內容付費盈利新篇；打賞金額則是用戶對創(chuàng)作者喜愛程度的貨幣化表達，在嗶哩嗶哩等平臺，優(yōu)質 UP 主憑借精彩視頻收獲粉絲慷慨打賞，激勵創(chuàng)作熱情，形成用戶創(chuàng)作收益良性循環(huán)，深挖內容商業(yè)價值。深入洞察產出指標，產品經理能精準優(yōu)化商業(yè)鏈路，驅動產品持續(xù)盈利與升級。

五、綜合案例：實戰(zhàn)中的用戶行為分析與評估

以某在線教育產品為例，深入探究如何綜合運用前述方法與指標推動產品迭代。該產品提供多學科課程，目標受眾涵蓋中小學生與職場考證人群。

起初，產品團隊通過漏斗分析發(fā)現，從課程試聽至付費轉化環(huán)節(jié)轉化率偏低，僅 20%。運用行為事件分析深挖，對比不同課程試聽用戶行為，發(fā)現職場類課程試聽者在課后，頻繁瀏覽課程大綱、師資介紹頁面，卻少有人點擊購買；而中小學課程家長試聽后，常咨詢客服課程難度、孩子學習計劃安排。顯然，兩類用戶決策阻礙各異。

進一步，基于聚類分析細分用戶。將職場考證用戶按職業(yè)、考證目標、學習時間規(guī)律分組，如 “忙碌上班族備考會計證” 群體，工作日學習時間少、傾向碎片化學習；“待業(yè)全力沖刺職業(yè)資格證” 群體，學習時間充裕、追求高強度集中學習。對中小學生群體，依年級、學科薄弱項、家長參與度聚類，像 “小升初銜接需求”“初中數學偏科提升” 等群體浮現。

針對各群體特性，產品團隊精準發(fā)力。對忙碌上班族，優(yōu)化課程移動端體驗，拆分知識點成短視頻，適配通勤、午休學習場景，推出 “每日一練” 小程序強化復習；為待業(yè)沖刺者，設計密集學習計劃，搭配線上實時答疑、學習監(jiān)督打卡挑戰(zhàn)。對于小升初學生，聯(lián)合名校教師打造系統(tǒng)銜接課程，提供入學測試與個性化學習規(guī)劃；初中數學偏科生則獲得專屬錯題本、一對一輔導咨詢服務。

同時，密切關注黏性、活躍、產出指標。上線新課后，發(fā)現 “忙碌上班族” 群體周活躍率提升 30%，學習時長平均延長 15 分鐘，課程購買轉化率升至 30%；小升初課程家長好評率達 90%，轉介紹率增長 20%，帶動新用戶注冊顯著上升。

持續(xù)追蹤用戶路徑，發(fā)現職場用戶從社區(qū)交流板塊跳轉至課程購買比例漸高，遂強化社區(qū)學習經驗分享、名師答疑功能，進一步縮短轉化路徑。

借由全方位用戶行為分析與敏捷策略調整，該在線教育產品精準滿足多元需求，實現用戶價值與商業(yè)收益雙豐收，為同類產品運營優(yōu)化提供范例。

六、總結與展望

用戶行為分析及評估是產品經理手中的 “魔法棒”，助力產品在競爭激烈的市場中脫穎而出。通過行為事件、留存、漏斗、聚類、序列模式挖掘、用戶路徑等分析方法，精準洞察用戶需求；借助黏性、活躍、產出等關鍵指標，量化評估產品表現。數據采集如同 “基石”，為分析提供 “原材料”，確保分析精準有效。

然而，用戶行為分析領域不斷演進，新技術、新挑戰(zhàn)接踵而至。產品經理需保持學習熱情，緊跟時代步伐，將分析洞察深度融入產品迭代全程，持續(xù)優(yōu)化提升。未來，隨著人工智能、大數據技術進一步成熟，用戶行為分析有望實現更自動化、智能化，為產品創(chuàng)新、用戶體驗優(yōu)化注入磅礴動力。以分析為驅動，產品必將乘風破浪，駛向成功彼岸。