2.5 用戶行為分析模型

用戶行為指用戶為獲取、使用產品或服務采取的各種行動，首先要認知熟悉，然后試用，再決定是否繼續消費使用，最后成為產品或服務的忠實用戶。

習慣將用戶的行為指標分為三大類，即黏性、活躍和產出，每個分類可以包含多個行為指標來共同衡量用戶在這3類中的行為表現，進而區分用戶的行為特征，對用戶進行分類或者綜合評定，如圖2-5所示。

圖2-5 用戶行為分析模型

?黏性（Stickiness）主要關注用戶在一段時間內持續訪問和使用網站的情況，更強調一種持續的狀態，這里將“訪問頻率”和“訪問間隔時間”兩個指標歸到了黏性的分類。

?活躍（Activity）則更多地針對用戶每次的訪問過程，考察用戶訪問中的參與度，所以對統計期中用戶的每次訪問取了平均值，選擇“平均停留時長”和“平均訪問頁面數”來衡量活躍。黏性和活躍從用戶的訪問情況衡量用戶可能創造的價值。

?產出（Outcomes）直接根據網站的業務衡量用戶創造的直接價值輸出，如電子商務網站可以選擇“訂單數”和“客單價”，一個衡量產出的頻率；另一個衡量平均產出價值的大小。

在統計用戶行為指標進行分析時，需要注意選擇合適的時間段，時間段的長度不能過短，不然無法體現用戶長期和持續性的行為特征，黏性指標的分析會不準確；同時短期的用戶行為也會誤導對用戶整體特征和價值的判斷，有可能用戶在該段時間內極度活躍或者極度低調，也可能用戶在短時間內創造了高產出，但從長期看用戶創造的價值并沒有那么高。

不同的用戶分類群體可能會有不同的行為表現，我們可以通過分析各種用戶分類的用戶行為指標來區分各類用戶的特征及對網站的期望要求，進而針對各類用戶群體進行調整和定向的營銷推廣。

可以從3個角度對用戶進行細分，即流失用戶與留存用戶、新用戶與老用戶、單次購買用戶和二次購買用戶。基于這3類細分，對每個分類的用戶購買商品進行比較分析，計算每類用戶的數量，以及占總用戶數的比例，每類用戶的同比和環比增長率等。此外，還需要注意必須與總體水平的比較才能得出合理的結論，“與總體比較”不是直接的相減，而是一個差異的幅度體現，只有這樣才可以明確哪些商品更加符合用戶的預期。