用户行为分析对业务的提升有指导意义，但作为数据分析师，面对五花八门的业务流程我们容易走入以下几个分析误区：
1. 胡乱塞指标。在不了解业务方关注的核心板块的情况下， 想到什么指标就硬塞什么指标。（我们需要了解业务方想看哪一个板块，给出每个板块的核心指标，再做细分）
2. 只给数据，不给结论。我们常常只会给出一大堆指标，却不提供指标所代表的业务意义。（有数据，给结论；有问题，就解答）
3. 望文生义，无脑判断指标好坏。在工作中，我们习惯认为指标涨了就是好事，跌了就不好。（在下结论前，我们需要了解业务方的判断标准，以及分析导致指标波动的直接原因。有时候，指标的波动可能与其他外部因素（例如补贴活动）有关，我们需要关注高质量行为的变化情况）
在互联网行业，针对用户行为分析的业务类型主要分为四类。掌握了这一分类框架可以帮助分析师有效地进行业务需求的归纳与整理，从而快速地定位到各个类别中重点关注的用户行为。
1. 新的产品线，没有经验数据。（例：公司新上了一个业务线，给分析下咋样？）
这种情况下，我们只需先建立一个粗糙的核心指标体系，再和业务方进行沟通，看看他们会重点关注哪一块，再对核心指标进行细分。AARRR的分析模型就是一个不错的开始，它基本涵盖了整个业务线的流程。（提示：在整理指标体系时，我们应该先关注行为发生的数量，频次，再关注转化过程，最后再对用户进行分层。）
A: 用户激活（注册）。主要关注新用户人数，新用户注册率；从引流到注册各个环节的转化率，停留时间；不同渠道的转化效果。
A: 用户活跃。主要关注活跃人数，时长，关键行为发生次数，频率；核心流程的转化率；功能/内容/活动 重度or轻度用户。
R: 用户留存。主要关注n日留存人数，关键行为留存人数。
R: 用户转化。 订单数量，订单金额；交易时间，种类，交易频次；产品重度，轻度爱好者。
R: 用户推荐。参与人数，参与率；转介绍质量，流程效率；重度，轻度参与者。
2. 已知目标，关注结果。（一般出现在某个具体的业务流程里，例如产品功能点，内容发布）
常见主要分为三类。第一类：内容板块，主要关注用户点击，参与讨论，转发动作；第二类：功能点，主要关注用户使用数量，频次，时长；第三类：商品，主要关注用户浏览，购买，重复购买，一次性大购买。
例如：上新了“种树结果”打卡功能。
先分析现状：使用用户，参与次数/频率，打卡完成度，功能使用深度，交易/转介绍行为关系
再分析趋势：使用用户越来越多？参与程度加强？功能使用习惯有无变化？整体行为向好？
最后分析其他情况：未使用用户是谁？从来不玩还是玩了放弃？有没有试着做用户教育，引导用户使用？不使用的人质量更差还是更好？
通常情况下，我们可以使用矩阵分析，前后对比，行为关系分析，来看行为对于业绩的影响。
Tips: 使用人数越多并不代表行为向好，要关注高质量行为是否为上升趋势。例如，用户因为打卡活动兑换优惠券近段时间频繁使用产品，而下单人数减少，那么这就不是一个向好的行为。一个好的行为需要吸引高质量的用户参与，并且参与后高质量行为有所提升。
3. 有业绩压力，需完成KPI。（一般是评价核心业务流程，例如新用户注册，大型活动参与，交易流程。）
例如：渠道做广告投放，招揽新用户。
指标是否完成？ —> 不能 —> 换渠道：哪个没用的渠道，用户转化好？
—> 不换渠道：追加投入，更换素材
指标是否完成？ —> 能 —> 用户注册啥样？—> 有无优化空间？
我们首先需要判断KPI是否达标，判断后才能深入分析，是更换渠道还是优化用户注册流程。另外我们还需要重点关注补救措施分析。当我们没有完成KPI且没有渠道以及额外投入预算，我们需要挖掘业务流程中能够人为优化的空间。
例如：业务路线如下
广告投放 —> 落地页 —> 销售邀请 —> 销售跟进 —> 成交
广告投放：是否可以改个标题和文案？
落地页：注册方式，注册页排版是否可以优化？
销售邀请：是否有更好的文案来刺激用户的下单心理？
销售跟进：是否还有优惠名额可以使用？
总结：当有业绩压力时，首先判断业绩的好坏，再考虑优化方案以及补救措施。
4.情况不明，疑问重重。（这种情况就是业务方的分析目标不明确，需要分析师主动与业务方沟通，定位出目标）
业务方可以先给出自己的目标用户，看目标用户在干嘛？/ 或者分析师先找到一个重度使用用户，询问业务方这是否是他们想找的目标客户
可以从两个方面入手：
1.先分用户
用户价值分类 ——> 用户行为差异 ——> 内容偏好差异 ——> 行为差异的意义？（是否热衷某功能的用户的购买力更强，黏性更高？低价值用户是否可以通过引导从而提升为黏性用户？）
2.先分行为
行为分类（使用产品的重，轻度用户） ——> 用户其他行为 ——> 业务意义
Tips: 如果发现高质量用户有明显的行为偏好，那么可以针对性设计一些用户引导策略
