【導讀】有時候你發否有過這樣的經歷，產品不停的迭代，但是，用戶增長極其緩慢。而你通過各種途徑依然束手無策。這時，你是否會想起真正了解用戶的「知音」——大數據。大數據可以把用戶的所有日常行為詳細的紀錄下來，可以讓你瞬間明白用戶的需求。

大數據優勢，個性化定製

舉例：健康對於所有消費者而言都很重要，但是大城市上層中產階層及富裕消費者在食品，特別是高品質的食品以及高品質的服務上花費的更多。於是一些針對高端人群的產品應運而生。

這時會有人推出針對一線白領等高端人群的高端餐飲類電商產品，為用戶提供了一些經過精心篩選的餐飲產品。並且提供一些獨特而稀缺的用餐體驗,希望在「如何吃得更好」這一問題上為大家提供一些富有情感的食物解決方案。

隨著平台上食物品類以及服務的增多，頻繁給用戶推送消息，由於用戶的需求各不相同，給用戶帶來了極大的傷害。一部分人深受其害而狠狠卸載掉。對於一款產品來說，用戶的流失是一個無法容忍的嚴重事情。可是，不推送，用戶無法第一時間知道平台產品的更新;推送了，用戶頻頻被消息打擾，以至於最後和用戶分道揚鑣。

是否可以提供一個兩全其美的方法，既可以給用戶推送消息，還能夠讓他們看到推送的第一時間是欣喜而不是厭惡呢?兩全其美的好方法當然有——個性化推薦。

通過大數據對用戶行為進行分析，根據用戶喜好、瀏覽記錄為他們推送與之對應的產品優惠活動等消息，來吸引用戶，從而提升用戶留存。

用戶行為路徑分析是互聯網行業特有的一類數據分析方法，所依賴的數據主要是伺服器中的日誌數據。

用戶在使用App過程中的每一步都可以被記錄下來，分析用戶在APP或者網站中各個模塊的流轉規律與特點，挖掘用戶的點擊模式信息，使得用戶可以便捷地依照產品設計的期望主流路徑直達核心模塊，這時候需要關注的便是優秀的布點策略。

這時只需要通過一款基於用戶洞察的精細化運營大數據分析工具，便能獲得應用內的所有用戶行為數據。

利用大數據分析提升轉化率

但是要注意的是，不是所有事件都有著同樣的價值。基於對核心事件的深度分析需求，可以使用層級化的自定義事件布點方式，每一個事件由三個層次組成的：事件(Event)、屬性(Key)和屬性值(Value)。同時，還為開發者們提供數據監測布點諮詢服務，可以根據豐富的行業經驗為客戶提供個性化的事件布點諮詢和技術支持。

分析用戶行為，為用戶推薦喜歡的內容，給運營策略的優化提供了科學指導，提升留存率。一款電商類產品，訂單價、訂單數、支付數是運營最看中的數據。

其中，漏斗模型通常是對用戶在網站或App中一系列關鍵節點的轉化率的描述，這些關鍵節點往往是我們人為指定的。

例如：我們可以看到某購物App應用的購買行為的漏斗轉化情況。這款購物App平台上，買家從瀏覽到支付成功經歷了4個關鍵節點，商品瀏覽、加入購物車、結算、付款成功，從步驟1到步驟4，經歷了其關鍵節點的人群越來越少，節點的轉化率呈現出一個漏斗狀的情形，我們可以針對各個環節的轉化效率、運營效果及過程進行監控和管理，對於轉化率較低的環節進行針對性的深入分析與改進。

其他的漏斗模型分析場景可以根據業務需求靈活運用，，是您充分發揮自己對於數據的想像力的平台。

接下來就可以查看漏斗分析的結果了：

產品關鍵模塊的轉化率，對運營來說是一項很重要指標，運營人員的職責之一就是不斷的提升重要的使用過程的轉化率，來提升產品的留存率。

只有利用數據分析，才能更好的增長用戶

數據分析，是企業成長道路上，用來發現問題，提升運營效率的利器。而這些問題中，最值得被重視的就是留存率分析。

無論有多少新增用戶，最終決定企業成功與否的，是用戶的留存率與變現能力。花了一個周拉來1000用戶，兩三天後只有不足50人繼續活躍，如果你不知道用戶的流失原因，就無從下手去喚迴流失的950多個用戶，進而就演變成需要拉來20多新增才能增添一個長期活躍，然而變現率又能占長期活躍的多少呢?

這也是為什麼，越來越多地企業對用戶的CLV(生命周期價值)重視起來並進行分析：

通過路徑分析，對每一個用戶的每一個行為路徑(商品瀏覽、加入購物車、結算、付款成功)進行跟蹤與記錄，在此基礎上分析挖掘用戶路徑行為特點，清楚的了解每一步的來源與去向、每一步的轉化率，從而根據用戶喜好為他們進行針對性推薦。

通過漏斗模型，簡單直觀計算並展示出事件之間的轉化率，為運營優化提供直觀的數據，方便運營了解個性化推薦後的效果。

如此，踐行用戶為核心的生命周期價值分析。這樣的分析價值將會成為未來創新企業的制勝法寶。

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