用户行为是用户在产品上产生的行为，实际表现为相关的用户数据。产品经理运用不同分析方法对不同数据进行分析，进而为产品迭代和发展提供方向。

一、用户行为是什么？1. 用户行为

用户行为是用户在产品上产生的行为。我们以小明的case具象化用户行为表现：

小明第二天为什么会收到通知呢？

因为小明关注作者的信息被记录了下来，当该作者有发布信息时，则会通知所有关注他的人，而小明也是其中之一。

小明关注作者的信息记录，则是行为数据。小明的行为数据会有 启动app、 、查看图集、播放**、点赞、关注作者……

2. 用户行为数据

用户行为数据是从一次次的行为中而来的，行为数据是通过埋点进行监控（相见埋点介绍）、后续一篇文章将介绍如何（设计埋点）。通常是数据同学完成埋点设计，由开发完成监控程序 或 调用SDK。针对小明的行为（假设以下均已埋点）：

3. 用户行为分析

是指对用户行为数据进行数据分析、研究。

4. 用户行为分析的作用

（1）通过用户行为分析，可以还原用户使用的真实过程。

（2）“了解用户，还原用户”是“以用户中心”的第一步。只有详细、清楚的了解用户的行为习惯、真实的使用路径、进而找出 产品使用、渠道推广等过程中存在的问题，提高用户/页面/业务过程中的转化率。

（3）用户行为分析（case需要补充）可以用于

A. 拉新：渠道分析、SEM分析、用户质量分析、

B. 转化：新增用户注册转化过程、产品使用过程转化（搜索、推荐等）、push推送调起过程、站外拉起过程

C.促活：用户停留时长、用户行为分布、

D.留存：用户留存分析

E.商业化：根据用户历史行为展示**

二、如何进行用户行为分析？1. 行为事件分析

行为事件分析方法主要用于 深度研究某行为事件，以及对产品的影响以及影响程度。

针对某一具体行为，全面的描述、对比，针对其异常表象 深度下钻分析各维度、确认导致该行为数据表现的原因。如快手的播放量徒增:同期对比分析，确认历史上是否有发生过，对比 去年/上个季度/上月/上周/昨日的 数据的相对表现。多事件对比分析。对比 量、点赞、评论、分享事件的数据是否存在徒增。通过对比多个事件，确认徒增现象发生的范围。

维度下钻：由于播放量取决于3个部门用户在快手消费**，被监控程序上报。

所以在三个方面分析：

监控程序是否异常？在快手哪个页面的播放量增加呢？是发现、关注、还是同城？> 对应页面做了哪些调整？是否增加了引流；哪一部分用户群的播放量增加了？交叉分析 用户自然属性（平台、性别、年龄、地域、教育学历、机型、消费能力）、行为属性（新增、回流、常活跃用户；直播用户、短**用户….）、**属性（**类型、作者类型….）2. 留存分析

留存是衡量用户是否再次使用产品的指标，也是每一个app赖以生存的指标，能够反映任何一款产品健康度，是产品、运营、推荐效果的整体表现。如果一个app从来没有留存用户，那DAU将永远是新增用户，那么产品将无法运行下去，更别说新用户成本付诸东流。

贴合业务属性、精细化留存过程 将对留存数据更有价值和指导意义。通过留存分析，能够剖析用户留在产品的原因，从而优化产品核心功能提升留存。

留存的类型：

先前有写过 留存分析的文章，这里就不赘述了。

3. 漏斗分析

漏斗分析实质是转化分析，是通过衡量每一个转化步骤的转化率，通过转化率的异常数据找出有问题的环节并解决，进而实现优化整个流程的完成率。

4. 路径分析

路径分析可以将纷杂的app日志按照用户的使用过程，呈现出“明确的”用户现存路径。发现路径问题，进而优化，使用户尽可能短路径体验到产品核心价值。

针对他们利用碎片化时间播放视屏的场景，尤其是突然退出的场景，是否在下一次打开app时，仍旧打开终端的**。是否有其他策略可以针对该场景来优化？

此外，路径分析不仅仅可以用于行为