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。

用户行为分析是对用户在产品上的产生的行为及行为背后的数据进行分析，通过构建用户行为模型和用户画像，来改变产品决策，实现精细化运营，指导业务增长。

在产品运营过程中，对用户行为的数据进行收集、存储、跟踪、分析与应用等，可以找到实现用户自增长的病毒因素、群体特征与目标用户。从而深度还原用户使用场景、操作规律、访问路径及行为特点等。

对于互联网金融、新零售、供应链、在线教育、银行、证券等行业的产品而言，以数据为驱动的用户行为分析尤为重要。用户行为分析的目的是：推动产品迭代、实现精准营销，提供定制服务，驱动产品决策。主要体现在以下几个方面：

对产品而言，帮助验证产品的可行性，研究产品决策，清楚地了解用户的行为习惯，并找出产品的缺陷，以便需求的迭代与优化。

对设计而言，帮助增加体验的友好性，匹配用户情感，细腻地贴合用户的个性服务，并发现交互的不足，以便设计的完善与改进。

对运营而言，帮助裂变增长的有效性，实现精准营销，全面地挖掘用户的使用场景，并分析运营的问题，以便决策的转变与调整。

用户行为数据其实有很大的商业价值，首先要明确数据的采集方式，以便更好的支持后续的数据分析。常用的数据采集方式有：平台设置埋点和第三方统计工具。

平台设置埋点是一种非常普遍的收集方式，即通过编写代码和日志布点的方式，来详细描述事件和属性的方式。以用户登录为例，用户在APP上进行登录时，相关操作都会被记录下来，并以日志形式存储在指定的服务器上。

第三方统计工具一般是通过SDK接入，我们只需根据指标去搭建分析模型。常见的第三方统计工具有：百度统计、CNZZ统计、GrowingIO、诸葛IO、神策IO、Google Analytics、Thinking Analytics、友盟、Mixpanel、Heap等。

对用户行为数据进行分析，关键是找到一个衡量数据的指标。根据用户行为表现，可以细分多个指标，主要分为三类：黏性指标、活跃指标和产出指标。

粘性指标：主要关注用户周期内持续访问的情况，比如新用户数与比例、活跃用户数与比例、用户转化率、用户留存率、用户流失率、用户访问率。

活跃指标：主要考察的是用户访问的参与度，比如活跃用户、新增用户、回访用户、流失用户、平均停留时长、使用频率等。

产出指标：主要衡量用户创造的直接价值输出，比如页面浏览数PV、独立访客数UV、点击次数、消费频次、消费金额等。

这些指标细分的目的是指导运营决策，即根据不同的指标去优化与调整运营策略。简而言之，用户行为分析指标细分的根本目的有：一是增加用户的粘性，提升用户的认知度；二是促进用户的活跃，诱导用户的参与度；三是提高用户的价值，培养用户的忠诚度。

确定好用户行为分析指标后，我们可以借助一些模型对用户行为的数据进行定性和定量的分析。常用的分析模型有：行为事件分析、用户留存分析、漏斗模型分析、行为路径分析和福格模型分析。

1.行为事件分析

行为事件分析是根据运营关键指标对用户特定事件进行分析。通过追踪或记录用户行为事件，可以快速的了解到事件的趋势走向和用户的完成情况。

以用户投标的行为事件为例，出借人在完成投标过程中，所进行的注册、认证、开户、充值、投资等行为，都可以定义为事件，也是完成投标成功的一个完整事件。

确定投标行为事件后，我们可以根据事件属性细分维度：用户