Mob AnalySDK用户行为分析系统为企业提供了精准的用户行为数据，对数据也做出了深度分析的判断结果反馈给企业，企业也需要具备成熟的用户数据分析思路，特别是对一些业务逻辑比较复杂的企业，企业决策者和运营的数据分析思路一定要清晰有逻辑，这样才能防止出现判断失误、逻辑不清，造成的用户流失或者营销效果不佳的后果。

 

数据分析思路：

1.简单趋势

通过实时访问趋势了解产品使用情况。如总流水，总用户，总成功率，总转化率。

 

2.多维分解

根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如新老用户、支付方式、游戏维度、产品版本维度、推广渠道、来源、地区、设备品牌等等维度。

 

3.转化漏斗

按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有下单率，成功转化率等。

 

4.用户分群

在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对；数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化产品，提升用户体验。例如我们这次对短信这类用户，短信里又有第3方和无第3方支付能力的，需要再进行分群的运营。

 

5.细查路径

数据分析可以观察用户的行为轨迹，探索用户与产品的交互过程；进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。例如我们这次对新用户的运营，也非常有意思。

 

6.留存分析

留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新增用户”在一段时间内“回访”的比例。通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。

 

7.A/B 测试

A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同；然后以某种规则（例如用户体验、数据指标等）优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。

以上就是Mob 给大家介绍的用户数据分析思路，有对此感兴趣的可以在Mob官网了解更多。Mob AnalySDK用户行为分析系统是一款免费的统计分析工具，注册登陆Mob官网可试用。