在用户研究领域，用户行为分析以及成为产品成功的关键因素。这篇文章分享了常用的用户行为分析方法、指标和案例，供大家参考学习。

一、产品经理为何要关注用户行为分析？

产品经理面临着前所未有的挑战与机遇。用户行为分析已成为产品成功的关键因素，其重要性不言而喻。不注重用户行为分析，往往产品做出来会适得其反。

以一款社交 APP 曾为吸引年轻用户，模仿热门竞品推出复杂的互动玩法，但未考虑自身用户群体年龄层次偏大、追求简洁社交体验的特点。新版本上线后，用户活跃度不升反降，大量老用户反馈操作繁琐，找不到常用功能。最终，产品不得不紧急回滚版本，重新调整设计方向。

可见，产品经理深入了解用户行为，能够精准把握需求，优化产品体验，提升竞争力；而忽视用户行为分析，则可能导致产品偏离用户期望，陷入困境。

二、常用的用户行为分析方法

（一）行为事件分析

行为事件分析法主要用于研究某行为事件的发生对产品的影响及影响程度，一般通过埋点来获取数据。

对于一具体的行为，首先要对其进行定义，将人物（Who）、时间（When）、地点（Where）、交互（How）、交互内容（What）进行聚合，构成一个完整的用户行为事件。

• Who：事件的参与主体，如用户 id，设备 id 等；
• When：事件发生的时间；
• Where：事件发生的地点，如通过 ip 地址解析、

GPS 获取；How：用户从事行为的方式，如使用的设备、app 版本、渠道等；What：用户在事件中所做行为的具体内容，如对于购买行为事件，可能包含购买商品名称、类型、数量、金额、付款方式等。定义完成后，需要进行多维度的下钻分析，进行细分，确认导致该行为的原因，针对存在的现象，找出产生这一现象的行为。

（二）留存分析

留存分析可从不同角度分类，按用户维度，可分为新用户留存、老用户留存；按功能维度，可针对核心功能留存、辅助功能留存展开。例如，一款健身 APP，对于新注册用户，若发现其在注册后的一周内留存率较低，通过留存分析，挖掘新用户在使用过程中遇到的问题，如新手引导流程复杂，用户难以快速找到适合自己的健身课程；或是课程初期难度过高，让新手望而却步。针对这些痛点优化新手引导，简化操作步骤，根据用户初始信息推荐入门级课程，后续新用户留存率有望显著提升。

又如，针对核心的课程跟练功能，对比不同课程系列（如瑜伽、有氧操、力量训练）的用户留存曲线，发现瑜伽课程的 7 日留存率高达 40%，而力量训练课程仅 20%。深入分析力量训练课程的用户流失节点，发现课程缺乏阶段性规划，用户看不到训练效果反馈。于是优化力量训练课程体系，加入阶段性目标设定与成果展示环节，使得该课程留存率逐渐提升，带动整体产品健康度上升。

（三）漏斗分析

漏斗分析对产品转化流程优化至关重要，它直观呈现用户从起点到终点各阶段的转化率及总体转化率情况，精准定位用户流失环节。

在产品初期，漏斗分析聚焦于用户获取与激活流程。以一款新上线的在线教育 APP 为例，从广告投放、应用商店展示吸引用户下载，到用户首次打开 APP、完成注册、进入新手引导，再到参与第一节试听课，这一系列步骤构成初始转化漏斗。若发现从下载到注册环节流失严重，转化率仅 30%，通过细分维度探究，对比不同渠道来源用户的注册行为，发现某社交媒体广告渠道引入的用户，因落地页加载缓慢、注册流程繁琐（需填写过多个人信息），导致大量流失。优化落地页性能，简化注册表单，仅保留必要信息（如手机号、验证码），后续该渠道的注册转化率提升至 50%，为产品积累更多初始用户。

进入产品成长与成熟阶段，漏斗分析更多围绕核心业务转化与商业化环节。如电商平台，从用户浏览商品列表、点击进入商品详情页、加入购物车、提交订单到最终支付成功，每个环节都有潜在流失风险。若发现购物车到提交订单环节转化率偏低，只有 40%，分析购物车页面数据，对比购买与未购买用户行为，发现未购买用户在购物车页面停留时间长，频繁修改商品数量或移除商品，原因是优惠计算不清晰、运费规则复杂。优化购物车页面，实时展示优惠金额、简化运费说明，转化率有望提升至 55%，直接促进营收增长。

（四）聚类分析

聚类分析能够提炼出 “用户相似性”，将大小、颜色接近的 “珠子”（即用户）进行归类，找出他们相似的行为和特点，广泛应用于用户细分、市场细分等场景。

以一款健康追踪应用为例，其旨在通过分析用户的运动和饮食习惯，提供个性化的健康建议。该应用收集了用户的运动频率、饮食选择、睡眠模式和健康指标等数据，通过 K – means 聚类分析，将用户分为几个不同的群体，例如 “健身狂热者”、“夜猫子” 和 “健康饮食倡导者”。分析发现，“健身狂热者” 群体在工作日的运动频率高于周末，且偏好力量训练项目；“夜猫子” 群体夜间活动频繁，作息不规律，饮食多偏向高热量、便捷食品；“健康饮食倡导者” 则对食材品质、营养搭配极为关注，运动追求温和养生。

基于这些细分群体，应用为 “健身狂热者” 设计专属的高强度训练计划挑战，推送专业健身器械与补剂推荐信息；针对 “夜猫子”，提供改善睡眠质量的建议，如睡前冥想课程、助眠食物推荐，调整运动时段至午后提升精力的轻运动方案；为 “健康饮食倡导者” 精选有机食材电商合作、定制营养食谱打卡活动。结果，用户对应用的满意度提高，个性化服务的参与度增加了 30%，增强用户粘性与活跃度。

（五）序列模式挖掘

序列模式挖掘如同利用算法追踪用户的行为路径，能发现用户行为的顺序关系，例如用户做 A 行为之前，先做了 B、C 行为，这对理解用户行为逻辑、优化产品流程意义重大，常用于用户行为路径分析、推荐系统等。

在电商平台购物车优化场景中，平台希望提高用户的购物车转化率，即用户将商品添加到购物车后最终完成购买的比例。通过分析用户的点击流数据，收集用户从浏览商品到最终购买的完整行为序列。经序列模式挖掘，发现一个常见的用户行为序列：“浏览商品 -> 添加到购物车 -> 浏览其他商品 -> 返回购物车 -> 修改购物车 -> 完成购买”。深入分析各环节，看到用户在添加商品到购物车后，往往会继续浏览其他商品，但在返回购物车时，有相当一部分用户会移除某些商品或放弃购买。

为优化这一流程，电商平台对购物车页面进行针对性设计改进。增加 “快速结账” 按钮，让已确定购买意愿的用户一键直达支付，减少操作步骤；提供购物车商品的组合优惠，如满减、赠品，鼓励用户保留更多商品；在用户添加商品后立即显示推荐商品，利用关联推荐算法，推送搭配商品或同系列热门商品，激发用户更多购买欲望。优化后，购物车转化率提升 10%，平台销售额显著增长。

（六）用户路径分析

用户路径分析旨在可视化用户流向，一方面能对海量用户的行为习惯形成宏观了解，另一方面可精准定位影响转化的主要因素，为产品优化与改进指明方向。若缺乏用户路径分析，产品团队难以获得用户的及时反馈信息，不利于产品的优化升级，进而影响产品的价值。

常见的用户路径分析方法有转化漏斗、智能路径、用户路径。转化漏斗是预先设定好的路径，针对少数人为特定模块与事件节点的路径分析，适用于对产品运营中的关键环节进行分析、监控，找到薄弱环节，通过用户引导或产品迭代来优化，进而提升转化效果；智能路径则是设定目标行为后发现更多漏斗，先确定想要观察的目标行为，通常是业务中需要引导用户完成的某个功能或到达的某个页面，将其设置为起始事件，分析发生该行为的后续路径，或者设置为结束事件，分析该行为的前置路径，可探索性地发现更多转化路径，聚焦某一条路径时就如同一个转化漏斗，可保存下来用于日常监测；用户路径不需要预先设置漏斗或者圈定要分析的页面事件或点击事件，而是计算用户使用网站或 APP 时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化，通过数据真实再现用户从打开 APP 到离开的整个过程，从而识别哪条路径用户访问最多、走到哪一步时用户最容易流失，甚至呈现出产品经理在设计产品时都未曾预料到的路径，找到分析用户行为最基础、最原始的数据，也可通过路径识别用户行为特征，判断用户是用完即走的目标导向型还是无目的浏览型。

以一款旅游预订 APP 为例，通过用户路径分析发现，大量用户从首页进入目的地搜索页面，接着浏览多个酒店详情页后，又返回搜索页修改搜索条件，最终部分用户预订成功，部分流失。对比成功预订与流失用户路径，发现成功预订用户在浏览酒店详情时，对酒店的用户评价、周边景点信息关注度高，且在搜索时多使用明确的关键词（如 “海边亲子酒店”）；而流失用户往往在反复搜索、浏览后，因找不到心仪酒店且页面切换繁琐，最终放弃。

基于此，产品优化搜索功能，提供热门搜索标签、智能联想关键词，方便用户精准定位；在酒店详情页突出用户评价、周边游玩推荐板块，优化页面跳转逻辑，实现酒店详情与周边景点信息联动展示。优化后，整体预订转化率提升 15%，用户搜索效率提高，体验更流畅，产品运营策略也能根据用户真实路径反馈及时调整，精准满足需求。

三、如何采集用户行为数据

采集用户行为数据是进行精准分析的基石，方法多样，各有优劣，产品经理需依据产品特性、业务目标与资源状况灵活抉择。

平台埋点是最常用的方式之一，又可细分为代码埋点与可视化埋点。代码埋点如同在产品的关键节点 “埋下种子”，开发人员依据需求，将特定代码嵌入相应位置，精准捕捉用户行为。以电商 APP 为例，在商品详情页的 “加入购物车” 按钮处埋点，能实时记录用户添加商品的行为，包括商品 ID、添加时间、用户 ID 等详细信息，后续据此分析不同商品的受欢迎程度、用户添加购物车后的转化情况。不过，代码埋点虽精准，但对开发资源依赖度高，每次埋点需求变更都需修改代码、重新发布版本，灵活性欠佳。

可视化埋点则为运营、产品人员开辟了一条便捷通道，无需复杂的代码编写。通过专门工具，在界面上直接对要监测的元素进行可视化操作设定，即可开启埋点。某内容社区平台，运营人员想了解用户对不同文章分类的点击偏好，借助可视化埋点工具，轻松勾选文章列表页的各个分类标签，快速收集点击数据，为内容推荐优化提供依据。可视化埋点的优势在于操作简便、即时生效，能快速响应临时性分析需求，但缺点是可采集的数据深度相对有限，一些复杂业务逻辑下的行为数据难以精准捕获。

第三方工具接入也是主流选择，市面上诸如百度统计、友盟、神策等工具，功能强大且成熟。以一款初创的在线教育 APP 为例，创业初期研发资源紧张，接入友盟统计后，短时间内便能获取用户的基本行为数据，如日活、留存、不同页面的访问时长等，还可利用其提供的行业对比数据，了解自身产品在同类竞品中的位置，找准优化方向。这些第三方工具通常具备丰富的模板与预设指标，能大幅降低前期数据采集与分析的门槛，但部分工具在个性化定制、数据安全性等方面可能存在局限，对于有深度定制化需求的产品，后期可能需要二次开发或更换工具。

无论采用何种采集方式，确保数据的准确性与全面性始终是重中之重。一方面，建立健全的数据追踪系统，从源头保障数据质量。产品开发阶段，严谨规划埋点布局，明确各埋点的触发条件与收集信息范畴，避免漏埋、错埋；运营过程中，定期审查数据上报情况，及时察觉并修复数据缺失或异常问题。例如，某社交 APP 曾出现部分用户的互动行为数据丢失，经排查是由于网络波动时埋点上报机制不稳定，修复后数据完整性得以恢复。

另一方面，数据校验与清洗不可或缺。原始数据常夹杂重复、错误或无效信息，如同 “杂质” 影响分析精度。可设定数据格式规范，运用自动化脚本或工具，识别并剔除格式不符的数据；依据业务逻辑，排查异常值，如电商订单金额为负数、用户年龄超出合理范围等；还可通过数据关联比对，发现并修正矛盾数据，确保数据真实可靠，为后续深入分析筑牢根基。

四、关键的用户行为评估指标

（一）黏性指标

黏性指标聚焦用户在一段时间内持续访问的情况，反映产品对用户的黏着力。如打开次数，它是用户行为的起始动作，是后续一切互动的前提，只有用户频繁打开产品，才可能有更多深入行为。一款资讯类 APP，若用户每日主动打开多次，意味着产品成为其获取信息的重要渠道，像今日头条，凭借个性化推荐算法，精准推送用户感兴趣的新闻，吸引用户每日多次开启，探索新鲜资讯。

访问次数，在单位时间内的统计，能展现用户短期内对产品的依赖程度。以社交 APP 微信为例，用户一天内可能多次进出微信，与不同好友聊天、浏览朋友圈动态、使用小程序等，高频访问铸就其超高黏性。间隔时间则反映用户再次访问的周期，若一款电商 APP，用户购买某类商品后，隔很长时间才再次光顾，可能提示该产品在商品更新、复购引导上存在短板；而对于外卖 APP，用户可能每天或隔天就下单，较短间隔凸显产品即时满足需求的能力。通过对这些黏性指标综合分析，产品经理能洞察产品与用户的连接紧密程度，为提升黏性找准着力点。

（二）活跃指标

活跃指标考察用户访问的参与度，是衡量产品生命力的关键维度。日活（DAU）、月活（MAU）是最常见的总体活跃度指标，直观呈现产品每日、每月的活跃用户规模。如抖音，凭借海量趣味短视频与沉浸式体验，吸引海量用户每日沉浸其中刷视频、创作分享，DAU 达数亿级别，月活更是惊人，持续领跑短视频赛道；而对于一些小众垂类 APP，如专注于摄影后期教程分享的社区，虽 DAU、MAU 绝对值不高，但在摄影爱好者群体中保持稳定活跃度，通过精准运营，逐步拓展用户边界。

新增活跃用户反映产品拉新效果与新用户融入速度，若一款在线办公软件新用户注册后，能迅速上手使用核心功能，如新手在石墨文档快速创建、编辑文档，参与协作，高频出现在活跃用户数据中，说明产品新手引导出色，功能契合新用户需求；回访活跃用户体现老用户忠诚度与产品持久吸引力，如豆瓣电影，老影迷多年来持续在平台标记观影、撰写影评，定期回访探索新片讨论，见证产品在兴趣社区营造上的深厚底蕴，是其活跃生态的中坚力量。多维度剖析活跃指标，助力产品精准定位不同阶段用户活跃度根源，驱动运营策略有的放矢。

（三）产出指标

产出指标用以衡量用户为产品创造的直接价值，与产品商业变现紧密挂钩。对于电商平台，订单数是核心产出指标之一，淘宝 “双 11” 期间，海量用户疯狂下单，订单数呈爆发式增长，直接带动平台营收飙升；客单价反映用户单次购买的平均金额，京东通过高品质商品布局、组合促销策略，鼓励用户选购高附加值商品、凑单享受优惠，提升客单价，进而提高整体销售额。

在内容平台，广告展示量关乎盈利根基，今日头条凭借庞大流量与精准算法，为广告主精准触达目标用户，广告展示量居高不下；付费订阅数体现知识、娱乐等内容的消费潜力，得到 APP 依靠优质课程、独家内容吸引大量用户付费订阅，解锁深度知识，开启内容付费盈利新篇；打赏金额则是用户对创作者喜爱程度的货币化表达，在哔哩哔哩等平台，优质 UP 主凭借精彩视频收获粉丝慷慨打赏，激励创作热情，形成用户创作收益良性循环，深挖内容商业价值。深入洞察产出指标，产品经理能精准优化商业链路，驱动产品持续盈利与升级。

五、综合案例：实战中的用户行为分析与评估

以某在线教育产品为例，深入探究如何综合运用前述方法与指标推动产品迭代。该产品提供多学科课程，目标受众涵盖中小学生与职场考证人群。

起初，产品团队通过漏斗分析发现，从课程试听至付费转化环节转化率偏低，仅 20%。运用行为事件分析深挖，对比不同课程试听用户行为，发现职场类课程试听者在课后，频繁浏览课程大纲、师资介绍页面，却少有人点击购买；而中小学课程家长试听后，常咨询客服课程难度、孩子学习计划安排。显然，两类用户决策阻碍各异。

进一步，基于聚类分析细分用户。将职场考证用户按职业、考证目标、学习时间规律分组，如 “忙碌上班族备考会计证” 群体，工作日学习时间少、倾向碎片化学习；“待业全力冲刺职业资格证” 群体，学习时间充裕、追求高强度集中学习。对中小学生群体，依年级、学科薄弱项、家长参与度聚类，像 “小升初衔接需求”“初中数学偏科提升” 等群体浮现。

针对各群体特性，产品团队精准发力。对忙碌上班族，优化课程移动端体验，拆分知识点成短视频，适配通勤、午休学习场景，推出 “每日一练” 小程序强化复习；为待业冲刺者，设计密集学习计划，搭配线上实时答疑、学习监督打卡挑战。对于小升初学生，联合名校教师打造系统衔接课程，提供入学测试与个性化学习规划；初中数学偏科生则获得专属错题本、一对一辅导咨询服务。

同时，密切关注黏性、活跃、产出指标。上线新课后，发现 “忙碌上班族” 群体周活跃率提升 30%，学习时长平均延长 15 分钟，课程购买转化率升至 30%；小升初课程家长好评率达 90%，转介绍率增长 20%，带动新用户注册显著上升。

持续追踪用户路径，发现职场用户从社区交流板块跳转至课程购买比例渐高，遂强化社区学习经验分享、名师答疑功能，进一步缩短转化路径。

借由全方位用户行为分析与敏捷策略调整，该在线教育产品精准满足多元需求，实现用户价值与商业收益双丰收，为同类产品运营优化提供范例。

六、总结与展望

用户行为分析及评估是产品经理手中的 “魔法棒”，助力产品在竞争激烈的市场中脱颖而出。通过行为事件、留存、漏斗、聚类、序列模式挖掘、用户路径等分析方法，精准洞察用户需求；借助黏性、活跃、产出等关键指标，量化评估产品表现。数据采集如同 “基石”，为分析提供 “原材料”，确保分析精准有效。

然而，用户行为分析领域不断演进，新技术、新挑战接踵而至。产品经理需保持学习热情，紧跟时代步伐，将分析洞察深度融入产品迭代全程，持续优化提升。未来，随着人工智能、大数据技术进一步成熟，用户行为分析有望实现更自动化、智能化，为产品创新、用户体验优化注入磅礴动力。以分析为驱动，产品必将乘风破浪，驶向成功彼岸。