目标

本节您需要达成如下目标：

  • 理解什么是用户行为分析

  • 理解用户行为分析领域事件、用户、属性等概念

什么是用户行为分析

日常工作中，您可能会遇到如下问题：

  • 新上线的产品功能，每天有用户在使用？新设计后的订单页面成交比率有没有提高？

  • 运营刚上线的活动，用户参与情况怎么样？用户是在哪一步发生流失的？

  • 渠道投放的广告，有多少用户点击了？这些用户后来有在落地页上发生注册吗？

要回答以上问题，我们需要关注用户在咱们产品上的各种行为，并对用户行为进行统计和分析。

以上述第一个问题为例，需要关注的行为包括：点击功能入口、进入新功能页面、点击目标按钮等。

如果对行为进行统计，则会得到如下指标

用户行为 统计指标
点击功能入口 入口点击次数/人数
进入新功能页面 新功能页面 PV / UV 、新功能页面响应成功率（ PV /入口点击次数）
点击目标按钮 目标按钮被点击次数/人数、目标按钮点击率（点击次数/新功能页面 PV ）

如果对行为进行分析，你可能会提出如下问题：

  1. 三个行为之间，各步骤的转化率是怎样的？

  2. 不同入口进入新功能的用户，后续转化率是否有不同？

以上是围绕用户行为分析的一个小案例，这个案例展现了我们做行为分析需要经历的 3 个步骤：

  • 提出业务问题

  • 定义问题的分析对象，具体是哪几个行为

  • 对行为进行统计和分析

实际上第 2 步和第 3 步之间，我们有意忽略了行为数据的采集，这项工作涉及的面非常广，且复杂度高。

后面我们将对这项任务进行拆解并逐步介绍。

在着手数据采集工作之前，首先需要了解神策是如何用数据的方式来描述用户行为，便于后续工作的开展。

如何描述用户行为

在神策分析中，我们使用“事件模型（ Event 模型）”来描述用户的各种行为，事件模型包括事件（ Event ）和用户（ User ）两个核心实体。

为什么这两个实体结合在一起就可以清晰地描述清楚用户行为？

实际上，我们在描述用户行为时，往往只需要描述清楚几个要点，即可将整个行为描述清楚，要点包括：是谁、什么时间、什么地点、以什么方式、干了什么。

而事件（ Event ）和用户（ User ）这两个实体结合在一起就可以达到这一目的。

下面分别介绍一下这两个实体。

事件模型

Event 实体

一个完整的事件（ Event ），包含如下的几个关键因素：

Who：即参与这个事件的用户是谁。

When：即这个事件发生的实际时间。

Where：即事件发生的地点。

How：即用户从事这个事件的方式。这个概念就比较广了，包括用户使用的设备、使用的浏览器、使用的 App 版本、操作系统版本、进入的渠道、跳转过来时的 referer 等，目前，神策分析预置了如下字段用来描述这类信息，使用者也可以根据自己的需要来增加相应的自定义字段。

$app_version：应用版本
$city：城市
$manufacturer：设备制造商，字符串类型，如"Apple"
$model：设备型号，字符串类型，如"iphone6"
$os：操作系统，字符串类型，如"iOS"
$os_version：操作系统版本，字符串类型，如"8.1.1"
$screen_height：屏幕高度，数字类型，如 1920
$screen_width：屏幕宽度，数字类型，如 1080
$wifi：是否 WIFI，BOOL 类型，如 true

What：以字段的方式记录用户所做的事件的具体内容。不同的事件需要记录的信息不同，下面给出一些典型的例子：

对于一个“购买”类型的事件，则可能需要记录的字段有：商品名称、商品类型、购买数量、购买金额、 付款方式等；

对于一个“搜索”类型的事件，则可能需要记录的字段有：搜索关键词、搜索类型等；

对于一个“点击”类型的事件，则可能需要记录的字段有：点击 URL、点击 title、点击位置等；

对于一个“用户注册”类型的事件，则可能需要记录的字段有：注册渠道、注册邀请码等；

对于一个“用户投诉”类型的事件，则可能需要记录的字段有：投诉内容、投诉对象、投诉渠道、投诉方式等；

对于一个“申请退货”类型的事件，则可能需要记录的字段有：退货金额、退货原因、退货方式等。

描述事件的任意一个字段，都是一个事件属性。应该采集哪些事件，以及每个事件采集哪些事件属性，完全取决于产品形态以及分析需求。

User 实体

每个 User 实体对应一个真实的用户，每个用户有各种属性，常见的属性例如：年龄、性别，和业务相关的属性则可能有：会员等级、当前积分、好友数等等。

这些描述用户的字段，就是用户属性。

总结

本节以一个实例充分说明了用户行为分析的价值，并解释了“神策如何用数据的方式来记录用户行为”。

后续章节将针对”神策如何采集用户行为“进行解答。

这个问题我们将其拆解成 3 个子问题，首先，我们需要识别行为发生的“当事人”是谁，即 Event 实体中第一个关键因素 Who，详见第 2 步：如何准确的标识用户。

其次，业务人员需要定义清楚采集哪些数据，搞清楚在哪些地方埋什么样的点，相关介绍请参考第 3 步：采集方案设计。

然后开发人员根据业务人员提供的“事件设计”文档进行代码埋点，详细内容请参考第 4 步：基础数据校验。

参考资料

https://manual.sensorsdata.cn/sa/latest/%E6%8E%A5%E5%85%A5%E5%89%8D%E5%87%86%E5%A4%87-49053720.html