产品经理该如何进行用户行为分析并提高用户粘
在这个每个互联网人都在谈论数据，每个产品经理都在谈论数据分析的时代，用户行为分析的重要性也越来越凸显出来，用户行为分析、用户粘性，是我们做产品的人最关注的事情，因为这关系到我们的“孩子”最终能够成长成什么样子。那么，我们对于“孩子”的发展问题该做些什么呢？究竟产品经理如何做用户行为分析呢？怎么做才能让用户始终使用你的产品呢？
一、 什么是用户行为分析？
对于任何事情，我们要想做好它就必须先了解它，了解之后我们才能更好的驾驭它。那么对一款产品的市场表现情况我们需要如何才能清晰地知道呢？这就需要我们通过用户对该产品的使用行为来进行分析。那么什么是用户行为分析呢？
通过百度搜索我们知道：“用户行为分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据”。
以上只是很多种情况中一种：针对网站的用户行为分析。那么，对于目前的互联网行业成千上万的产品，我们又该如何重新定义用户行为分析呢？重新定义的用户行为是什么呢?
1、分析用户行为，那我们应该先确定用户群体特征。
2、用户对产品的使用率。网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等；移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等。
3、用户使用产品的时间。比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。
综合以上说说的几点，其实用户行为分析可以这样来看：用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据(包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等)进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。
二、用户行为分析方式都有哪些？
既然是对用户的行为进行分析，那么在得到数据后，我们需要如何进行行为分析呢?分析方式有哪些呢?这里我们主要从几个维度来分析：方式、侧重、优缺点。应该具体从何开始呢？
我们先说说用户行为分析的方式：
1、网站数据分析。通过对每个模块的点击率、点击量、访问量进行数据捕获，然后进行分析。
2、用户基本动作分析。用户访问留存时间、访问量等。
3、关联调查数据分析。主要在电商上的相关推荐、你可能喜欢等等。
4、用户属性和习惯分析。对用户属性和用户习惯两个维度进行分析。用户属性包括性别、年龄等固有的；用户习惯包括用户的一起喜爱度、流量习惯、访问习惯等等。
5、用户活跃度分析。
综合以上可以概括为：以数据分析为导向、以产品设计反馈为导向、以对用户的调查为导向。
通过上面的分析方式，我们需要整理出每种方式的分析侧重点。那么，下面我们谈谈用户行为分析的侧重点，主要有以下几点：
1、网站数据分析的侧重点：数据监测、挖掘、收集、整理、统计。
2、用户基本动作分析侧重点：统计用户基本信息，比如：性别、年龄、地域，分析用户群体。
3、关联分析侧重点：分析数据为精准营销提供数据支撑。
4、用户活跃度侧重点：主要是用户的使用频率进行分析，可以得出分析为什么用户喜欢使用这个产品这个功能（具体可查看《》的相关介绍）。
三、如何做好用户行为分析？
工欲善其事必先利其器，我们知道了我们需要做什么事情，那么我们应该用什么工具来提高效率呢？用户行为分析的工具有哪些？如何做好用户行为分析？
1、要树立以数据为驱动的价值观
要树立以数据为驱动的价值观，充分认可数据的价值。工作定位：统计、助力、优化、创新。商业变现是最根本目标：用户使用→产生数据→商业变现
2、要有用户行为分析方法论
在用户行为分析中，越底层产生的价值越低，越顶层产生的价值越高。做用户行为分析应该把重心放在最有价值的分析和决策两个层面。将更多的时间放在分析以及应用上，而不是数据采集上。
例如：AARRR模型，我们在做用户行为分析的时候，应该考虑用户正处在AARRR模型的哪个部分、关键数据指标是什么、对应的分析方法又是什么。
当我们对产品有一个idea的时候，采用MVP的方式将其构建，功能上线后，衡量用户和市场反应，从而不断学习优化。
3、要用功能强大的用户行为分析工具
比如：百度站长统计。网站流量统计、用户访问统计、页面访问统计。
另外，还有Cnzz、google analytics等统计工具。
要做好用户行为分析，除了需要对数据进行很好的分析处理外还要有一颗把握用户心理特征的心，知道用户的真实想法，只有这样才能做好准确的分析（具体可查看《》的相关介绍）。
四、做用户行为分析的8大方法
用户行为分析不是形式化，不是为了分析而分析，哪怕是核心用户提出的需求，也要通过数据来验证，任何人都无法代表真正的用户。
1、内外因素分析
该方法有助于快速定位问题。例如一款金融类产品UV下降，快速分析相关原因。内部可控因素：渠道变化、近期上线更新版本、内部不可控因素：公司战略变更、外部可控因素：淡旺季、外部不可控因素：监管。
2、事件分析
事件维度：用户在产品中的行为以及业务过程。指标：具体的数值，访客、地址、浏览量（PV、UV）、停留时长。趋势分析：分析各个事件的趋势。
通过事件分析，比如分析用户的在线时长、点击事件、下载事件等等，然后分析用户的行为。并且通过各类图标来分析用户的行为趋势，从而对用户的行为有初步的了解。
3、试点分析
说白了就是，当发现一个问题之后，不要那么着急去解决，而是只想一个解决办法，然后灰度发布，如果灰度发布的人群数据比较好，那么就推往整个用户群。
这是一种从一个具体问题拆分到整体影响，从单一解决方案找到一个规模化解决方案的方式。
4、漏斗模型
漏斗模型是最常用的分析方法，可以广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。要根据实际需要来确定是否有做漏斗分析的必要，比如用户注册过程、下单过程这些主要流程，就需要用漏斗模型来进行分析，尤其是需要分析用户在哪个环节流失最严重。
5、留存分析
通过留存分析，分析用户的次日留存、次周留存、次月留存等等，次日留存率能够说明用户对这款产品是否有持续使用的兴趣，对于社交、游戏类产品来说，次日留存率非常重要。
6、行为轨迹分析
只通过PV、UV分析以及退出率分析是无法找到大部分用户是怎么去使用这款产品的。只有通过记录用户的行为轨迹，才能够关注用户真正如何去使用这款产品的。
用户体验设计是对用户行为的设计，通过行为轨迹分析，能够帮助产品经理设计出来的产品直达用户内心。
例如：通过用户行为轨迹分析发现，大部分用户支付转化率不高并不是退出了，而是返回了上一个页面，猜测：当前页面信息不足，用户在犹豫，想返回上一个页面再了解一下产品。
7、A/B test
A/B test是一种产品优化方法，AB测试本质上是个分离式组间实验，将A与B两个不同的版本同时发往两个几乎一致的用户群，来观测这两个用户群的数据反馈。
A/B test是一种“先验”的实验体系，属于预测型结论，与“后验”的归纳性结论差别巨大。A/B测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。
8、点击分析
通过点击分析，能够直观地看出来在这个页面中，用户的注意力都集中在哪些地方，用户最常用的功能是什么。方便产品经理对用户行为形成整体的了解，有助于产品经理引导用户往自己想要的方向去操作。
五、用户行为数据收集之后如何使用提高用户粘性？
数据本身是客观的，但被解读出来的数据一定是主观的。那么我们要如何使用这些数据为我所用呢？
1、通过各项数据展示网站运营情况，调整网站的运营策略（具体可查看《》的相关介绍）。
2、通过用户操作的习惯，进行分析优化产品功能(让用户用的更舒心即用户体验)。
3、通过关联分析，拓展产品，挖掘产品价值(最大化的释放用户欲望或需求)，即运营推广、用户体验、个性化挖掘。
另外，为了创造能帮助用户形成习惯的产品，我们还需要理解如何在指定动作后奖励用户，如何让用户重复动作并获得奖励，最终形成习惯。
最后，想想我们收到的认为最难忘的礼物有什么特点？个人的，惊喜的，有意义的，令人愉悦的！！！产品设计亦是如此，多多激发我们的灵感，我们可以创造出许多令人愉悦和更具有诱惑的体验。
点评：
当谈到如何增强用户粘性，提高用户忠诚度，我们最先考虑到的一定是产品层面，比如不断迭代产品，提升用户体验。当然，这是最主流的方式，也是最有效的方式。
但除此之外，用营销的方法，经过几个连续的步骤，或许我们也能在一定程度上增强粘性，提高忠诚度。对此，按照操作顺序，你可以依次：触发情感、促进行动、提供不确定的奖赏。