如何做用户分析

编辑导读：对于产品经理们来说，我们需要了解产品各个时期的用户特点，从而保证在整套流程中，我们都能辅助相应部门，在不同阶段制定出适合的策略激发更多新用户的加入，提升客户的转化和留存。所以做好用户生命周期的分析是非常重要的。本文作者就此分享了他的几点经验，供大家一起参考学习。 在做数据分析的时候，用户生命周期分析，

【文章摘要】产品的构思初期，我们会罗列尽可能多需求，也会收集到很多需求。但有些需求是伪需求，有些需求也不具备实现价值，那我们如何做判断呢？本文作者：小徐同学做自己的产品经理，即将大四，在秋招路上飞奔的产品新手汪，微博：小徐同学_1993每天有无数产品诞生，也有无数产品陨落，很多时候会谈到一个原因，没有把握住用户需求，吸

本文从市场调查、战略层和范围层几个方面对中国工商银行APP、招商银行APP、支付宝的用户激励体系展开了梳理分析，并试着为传统银行APP提出了用户激励方案，与大家分享。现如今，随着互联网技术的发展，与互联网相关的产业呈爆发式增长。互联网金融产品也在不断地出现。它们的出现给人们的生活带了一定的便利，进一步促进了社会经济的发

本文分析用户行为分析的相关概念、分析模型与方法。从流量营销到数据驱动，很多产品的精细化运营都是围绕用户来进行的，关键在于用户研究。用户研究的常用方法有：情境调查、用户访谈、问卷调查、A/B测试、可用性测试与用户行为分析。其中用户行为分析是用户研究的最有效方法之一。1. 了解用户行为分析用户行为分析是对用户在产品上的产生

本文从三个方面讲了如何做用户画像分析——收集数据、行为建模、构建画像。 用户画像就是根据用户特征、业务场景和用户行为等信息，构建一个标签化的用户模型。简而言之， 用户画像就是将典型用户信息标签化。在金融领域，构建用户画像变得很重要。比如金融公司会借助用户画像，采取垂直或精准营销的方式，来了解客户、挖掘潜

留存分析主要考察的是在某一时段内，完成初始事件的用户，进行下一个关键事件的比例。通过留存分析，可以研究产品的用户粘性、不同用户在产品内的活跃度。 所以留存分析是否有价值，定义适当的 时间段 、 初始事件 和 下一步关键事件 非常关键。之前的分享中还讲过，数据分析需

电商行业的尤其关注用户终身价值（CLV），用户获取成本的升高、活跃度的降低、留存率减小等，都将影响用户收益率。通过用户分群与深度下钻分析，有助于从不同群组用户的行为事件中找出规律，制定有针对性的措施。先来看一下买家（即电商用户）在一个电商平台中的典型行为事件。以上电商用户的行为事件，涵盖了典型的AARRR海盗指标中获取

本文是帮助 R 用户增强技能和为数据科学进阶而学习 Python (从零开始)。毕竟，R 和 Python 是数据科学从业者必需掌握的两门最重要的编程语言。Python 是一门功能强大和多用途的编程语言，在过去几年取得惊人发展。它过去用于 Web 开发和游戏开发，现在数据分析和机器学习也要用到它。数据分析和机器学习是

“预期设计”旨在利用一些用户行为数据，在用户界面上自动运行决策制定程序。文章将围绕“预期设计”这一概念展开，一起来看看。现在的很多手机软件都会基于我们的个人资料，对我们的个人偏好做出一些假设，例如Google Now、Spotify和Amazon。他们甚至完全不用直接从我们这里获取任何数据，就可以利用这些信息来对我们的