用户数据分析怎么做，新手小白看过来！——九数云BI
用户行为数据分析可以基于用户在互联网产品上的行为以及行为背后的人发生的时间频次等维度深度还原用户使用场景并且可以指导业务增长。 下面这篇文章小九带大家走进用户分析的世界~
用户行为数据分析可以基于用户在互联网产品上的行为以及行为背后的人发生的时间频次等维度深度还原用户使用场景并且可以指导业务增长。 通过行为数据的补充，构建出精细、完整的用户数据画像。
下面这篇文章小九带大家走进用户分析的世界~
用户行为数据分析：定义
用户行为数据分析：常用模型
1.漏斗分析模型
转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易，但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。
漏斗的每一层，都有一定的容量。漏斗越往下，容量越小；而层与层之间的比例，就是传说中的转化率，到了最底层，就是公司想要客户完成的步骤。
在线上购物产品功能迭代的时候, 我们需要分析用户画像行为数据, 去发现用户的操作流失情况, 最常用也最典型的一种场景就是漏斗转化情况, 就是基于用户的行为数据去发现流失严重的页面, 从而相对应的去优化对应的页面。
下面是小九用九数云模板做的分析模型~
2.客户留存分析模型
对于APP和平台运营人员来说，用户留存是产品的生命线。留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考查看进行初始行为后的用户中， 经过一段时间后仍然存在客户行为（如登录、消费）。
留存率的定义：一段时间内的新增用户在若干天后的留存数量 / 这段时间内的新增用户总量。
并且分析留存率时，我们可以从多个维度考虑，比如时间开始使用时间，客服人员，或是接触渠道。这样就能更加全面直观地了解哪些因素会影响到客户的留存率。
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