用户分析5条规则，互联网大厂都在使用！

The following article is from 陈老师，接地气 Author 陈老师，接地气

本文总结了用户分析的五大黄金法则，旨在帮助公司摆脱“对指标发呆”，实现从数据采集到深度洞察的转变，从而更准确地满足用户需求，提升用户体验和企业业绩。

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周末和一家大工厂的朋友聊天，聊到用户分析。很多公司都会做用户分析，但是很多人的用户分析很肤浅。他们统计用户的活跃天数、在线时间和累计消费，然后开始对数字发呆，不知道如何做出深刻的洞察。

通过与哥们的讨论，对用户分析进行了总结 5 大金法则，能有效解决“对指标发愣症”的问题，一起来看看。

法则 1：从用户分层开始

俗话说：长袖善舞，多钱善贾。对数据进行分析，如果数据本来就很少，那么也很难分析出有深度的结论。

体现在用户分析上。如果客户是轻度客户，注册时会留下手机号码，一两次登录都不会来，那么肯定没有数据可以分析。只有重度用户积累了大量的数据，才能有深入的解读。

因此，要使用户进行深度分析，首先要进行分层，区分轻、中、重客户，然后再看：

不同层次的客户在背景特征上有什么不同？

重用户是如何从轻、中一步一步演变而来的？

与重度用户相比，哪一步演变步骤轻微、中度差？

只有这样，我们才能看到原因，防止一开始就统计一堆平均值，比如月均消费和月均在线时间，抹杀了用户之间的差异。具体做用户分层的方法可以参考:这才是真正的用户分层，而不是看平均值。

法则 2：指标分为深度，内容取决于需求。

第一步完成后，很多人自然会想到：我看到重度用户一周登录。 7 天空，一个星期轻微登录 1 天啊，所以我做了一个打卡活动，让我稍微登录。 7 天。

这一想法非常离谱，想象一下，我们自己正在使用它。 app 有时，会去仔细计算登录点，点击两次吗？鬼会这么想，除非我在薅它打开奖励。

用户的登录、活跃和消费行为都有具体的目标。这里有我喜欢的东西，这里有我喜欢的产品，这里有奖励。这些都是直观的原因。这些原因需要通过标记内容和产品来获得。

原则上，用户在标签下积累的行为(消费、互动)越多，用户对标签的内容就越多。 / 对商品的需求越大。

基于此，当我们想推一个产品的时候，应该多尝试几次，让产品暴露在用户面前，这样才能积累数据，做出合理的推断(如下图所示)。

法则 3：试验与挖掘相结合

第一步之后，很多人自然会想到:分析重度用户是如何从轻度客户一步一步演变出来的，梳理经验，复制给其他轻度客户的。

想法很好，但不一定可行。因为一个企业能够为用户提供的产品和服务是有限的，只能吸引特定的客户，所以不一定轻微重度的用户是同一类人。

所以，通过消费重度用户。 / 互动过程，理论上可以总结出一条成长路径：

用户从 XX 通道进入，有 XX 特点

顾客首先感觉到的是 XX 商品，以后 X 天空再次回购

使用者正在积累购买 XX 额度之后，开始扩大消费品类别

BUT，这套不一定对所有轻微客户都有用，所以可能需要制定更多的测试线路，通过不同的方式刺激轻微客户，看看哪一套有用。

这里有一个经典的问题，就是很多人期望数据计算出最好的推荐规则，可以一下子激活轻微的用户。这是非常困难的，因为轻微的客户通常积累的数据很少，没有检测很难得出有效的结论。

所以强烈建议多做测试，先收集一些数据。而且，没有数据分析，操作不会工作。有很多常规的操作。 / 一般推荐逻辑可以使用(如图所示)。

例如，如果一个顾客买了啤酒，我们应该向他推荐纸尿裤，对吗？错了！如果他真的买了啤酒，比纸尿裤更合适的东西太多了，比如:

建议多买几瓶(推荐增量，适合酒蒙子)

推荐鸡爪、花生(与生俱来的品类联系，都是下酒菜)

推荐烟火机(烟酒不分家，嗨皮你我他)

这些产品天生相关，不需要数据也可以推荐。因此，我们可以根据这些天然规则设置测试路线，然后不断推荐信息，刺激用户，看看他会回应哪一个。

这不仅积累了数据，为不断了解客户奠定了基础，而且可以积累经验，快速提升业绩。

法则 4：多尝试，不断积累

只看静态数据进行用户分析是非常不足的，特别是对于轻微的客户。 / 失去用户。现有数据太少，后续行为全靠猜测，很难得出结论。

所以，可以结合我公司目前的商品状况。 操作预算，制定提升用户的线路，然后逐一测试效果，边测试边积累经验。

最好的情况是:通过测试，我们可以找到一条新的道路，促进轻度客户向重度转换，这是一个奇迹。当然，在不好的情况下，我们发现在现有的环境下，我们可以尝试商品。 优惠 内容组合用完了，还是做不好。

事实上，这也是有价值的。如果你知道目前的方法，它至少可以节省资源浪费，并推动商品升级。 / 提高底层能力的升级，如运营模式。

许多企业在这里的经营中都会出现问题：

拒绝做测试，总是按照老一套做。

不接受测试失败，强制“成功”

做几套测试方案，浅尝辄止。

一般情况下，这些企业的经营 / 在产品部门，我们也喜欢标榜“我们只是用拳头打死老师傅”，我们也喜欢大喊:“做活动会带来好处！”“如果你不确定，不要做！”

因此，要么根本没有数据，永远不知道客户还喜欢什么，要么信息被污染。几乎所有新推出的产品都依赖于促销，除了“我们的用户非常喜欢便宜”之外，没有额外的结论。

数据分析并非一步一步地预测未来。 100 步骤，而是每一步走的时候，时刻检查：是否有偏差，走得快不快，是否能达到预期。记住这一点。

法则 5：独立探讨商业利益的效果

有一种情况需要单独讨论，那就是客户受利益驱动，完成了。 XX 行为。

例如：常见的，例如：

由于拥有超低价格的新手礼包，导致用户注册

因为有远低于市场价格的爆款产品，导致用户购买。

由于会员福利的补贴力度很大，使用户升级为黑金会员

因为有大量的营销活动，导致客户在短期内大量活跃。

特别是，我们公司补贴的商品是：

类似新款 iphone，硬通货市场价格高，畅销

类似于米面油蛋奶，适用范围广的刚需商品

类似于沐浴露、纸巾，适用范围广，可长期备货。

这个时候会导致顾客在短期内大量活跃。 从长远来看，这些客户并没有建立对我们公司的认可，只是为了便宜。这种商业利益产生的数据会干扰对用户正常需求的判断，导致后续判断不准确。

所以，必须对商业利益行为进行独立的标识和分析：

对活动 / 标注商品，标注类似“超优惠”的情况

记录用户参与“超额优惠”的次数，享受优惠。

区分新用户，通过“超额折扣”的方式加入用户

区分老客户，享受“超优惠”比例较高(50%) ）的用户

通过这种方式，可以有效地识别出谁被收购，剩下的很可能是真正需要的用户。

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作者:接地气的陈先生，大家都是产品经理专栏的作家。

来源微信微信官方账号:接地气的陈老师

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