在app運營過程中，用戶行為分析是一種比較常見的數據分析方法，它主要以用戶在app當中進行點擊為日志，分析用戶在app各個模塊當中的流轉規律和特點，下面我就給大家介紹一下，app運營人員進行用戶行為分析的重要方法都有哪些。

在app運營過程中進行用戶行為路徑分析的主要場景有哪些？

移動開發app 經過總結之后發現，在app運營過程中進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運營人員在進行用戶特征分析的時候，經常使用的數據有性別，地域等統計數據，或者訂單量，訂單率等等數據，用戶訪問路徑數據，為運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，運營人員就可以通過用戶的操作數據，區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，從不上傳內容只下載內容的消費型用戶等等。
2.對產品設計進行優化和改進
進行用戶行為路徑分析，對產品首頁的設計改進起到了很大的幫助作用，它可以用于監測和優化期望用戶路徑中各個模塊的轉化率，還可以發現產品某些比較冷僻的功能點，就比如一款視頻創作類的app，從開始制作視頻到最后發布視頻的過程中，用戶往往會進行一系列的剪輯操作，通過對用戶的路徑進行分析，運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的功能進行改進，就可以優化用戶的體驗。如果app運營人員在進行路徑分析的過程中，發現用戶的創作數量和用戶被點贊，被評論及分享的行為密切相關，就可以考慮增加app的社交屬性，增加用戶的粘性和創作欲望。
3.app運營中進行監控
app產品關鍵模塊的轉化率，本身就是一項非常重要的產品指標，通過路徑分析驗證相應的運營活動結果，可以方便運營人員進一步了解運營活動的效果。有關提高app用戶轉化率的方法，大家可以查看小思之前所寫的《簡析app運營人員降低產品使用門檻提高轉化率的五大可行方法》一文。
獲取路徑行為數據的方法有哪些？
在進行數據分析的時候，所依賴的主要數據就是服務器當中的日志數據，日志數據可以記錄用戶操作app的每一個步驟，運營人員可以通過工具，將數據分析SDK植入到app當中，這樣運營人員就可以獲得應用當中的所有用戶行為數據，在每個app當中，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中的一種特殊情況，是針對少數人為特定模塊和事件節點進行的路徑分析。
漏斗模型通常是對用戶在app當中一系列關鍵節點的描述，這些關鍵節點通常是app運營人員人為指定的，就比如在購物類的app當中，用戶從購買到支付主要經過了4個比較重要的節點，商品瀏覽，將商品加入到購物車當中，進行結算，成功付款，從第一步到第四步，經歷關鍵節點的人數越來越少，各個節點的轉化率呈現出漏斗形狀，運營人員可以根據各個環節的轉化效果和運營效果進行監控和管理，對于轉化率比較低的環節進行分析。
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行跟蹤和記錄，以此為基礎分析用戶行為路徑的特點，及每一步轉化路徑的用戶來源和去向，每一步的轉化率，漏斗模型是事先人為主動的設置了若干個關鍵點的節點路徑，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，甚至還有可能會發現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的轉化率。
app運營人員進行用戶行為分析的重要方法有哪些？
移動開發app app運營人員在進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.樸素便利統計和可視化分析探索
通過布點所獲得的用戶行為數據，app運營人員可以用最簡單直接的方法，對用戶路徑點擊流數據進行統計，并且用數據可視化方法，將數據更為直觀的呈現出來，D3.js啊現在最為流行的數據可視化庫之一，運營人員可以利用SunburstPartition對用戶群體的事件路徑點擊情況，層層向外推進，代表了用戶從開始使用app產品到離開app的整個行為統計，sunburst事件路徑圖可以幫助運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據，并且使用sunburst事件路徑圖進行分析，可以定位到更加深層次的問題。
2.基于關聯分析的序列路徑挖掘方法
提到關聯數據分析，就必須要提到數據挖掘的經典案例”啤酒和尿布“，將超市當中所售賣的商品當作一個購物籃，運用關聯規則算法，對存儲在數據庫當中的購買行為進行分析，發現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“當中的一系列商品，與”購物籃“不同的是，app當中的所有用戶行為都是存在著嚴格的先后順序的，運營人員可以通過改變關聯規則算法的方式，挖掘存在嚴格先后順序的頻繁用戶行為路徑，既可以考量發掘出來的規則序列路徑所體現出的產品邏輯，也可以比較不同用戶群體之間的規則序列路徑。
3.社會網絡化分析
app運營人員可以將app產品當中的每一個模塊事件看到一個一個節點，節點和節點之間通過某種特定的方式組成了一個特定的網絡圖，將這些基于網絡結構的分析方法統稱為社會網絡分析
社會網絡分析當中的一些分析方法可以運用到app用戶行為分析路徑當中，就比如節點的中心性分析，節點的影響力建模，社區發現等等，通過中心性分析，app運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，成為大多數模塊事件的最終目的地，通過社區發現，app運營人員可以分析整個網絡當中是否存在著一些”小圈子“，既用戶最喜歡進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。
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