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常见用户行为分析方法

提供灵活的分析模型,帮助企业挖掘数据价值,发现产品增长点,提升ARPU和LTV

社区干货

干货|从用户分群,看企业营销如何找到“最佳”受众

用户的标签、行为、偏好等维度, **将用户划分为不同的群体,方便后续更精准地定制差异化的营销计划和推广策略。**用户分群的目的是找到目标用户,进一步提升用户满意度和转化率。 本篇内容将从用户分群的角度出发,并结合 **火山引擎客户数据平台VeCDP产品实践,** 分享寻找“最佳”受众的方法论及落地路径,主要包含以下几个部分:**●** 用户分群的思路和基本步骤**●** 用户分群的常用方法和模型**●*...

一文带你读懂:云原生时代业务监控|社区征文

提升用户体验。过去单体服务或者微服务时代,对我们 JavaBoy 来说,或是通过 SpringBoot 的 Actuator 模块实现了本地应用的监控与管理,或者通过 javamelody 对 Tomcat 应用进行线程级别的监控(参考我另一篇文章:《... 前端监控:用户终端实际用户操作行为与前端服务质量监控,低门槛、场景化,主动进行行为分析。应用场景:1. 页面性能分析和优化1. 前端服务服务异常监控:JS/web 元素异常1. 用户行为分析和运营数据处理## 6...

干货|一文详解BI平台——火山引擎DataWind架构和实践

DataWind之所以力求对常用分析场景、分析方法和数据资产做到全覆盖,是因为数据分析过程本来就是一个灵活、启发式的探索过程,这与做问题排查非常类似。 分析原因之前,要设置多个假设。验证一个假设后,会排除一些可能性,又会产生新的想法。在这个过程中,问题的领域有可能发生变化,如营收数据异常、或重新分析用户行为数据、查看监控数据、发现用户留存或者用户行为有异常等。 在启发式的探索过程中,快速响应...

字节实战案例:如何利用A/B实验提升产品用户留存

分析师发现,经济发达地区用户的渗透率普遍更低,对「上滑引导」的理解更差。这听起来很奇怪,经过分析师的推断,导致这一现象的原因可能有两点: 1. 经济发达地区用户互联网更发达,对观看新用户引导的耐心更低,导致对上滑引导的理解更差; 1. 经济发达地区用户受常用APP操作习惯影响大,对新的操作方式不能很快适应,因此渗透率普遍更低; 2. 分析「错误操作」的影响: 1. 经用户行为分析,「错误操作-点击推荐/首...

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常见用户行为分析方法-优选内容

用户细查
一般与用户的登录id(如手机号、email)一一对应,UUID由您和团队来维护; SSID :即标准化服务ID(Standardized Service Id),是火山引擎增长分析产品用来标记和识别用户而提供的用户标识。SSID由火山引擎增长分析生成和维护,您和团队可以根据需要使用。 1.3 行为流行为流,即按事件在客户端发生的时间顺序展示的单个用户的详细行为轨迹。 2. 快速入门 2.1 常见使用场景行为细查是研究用户和用户行为极为高效的工具。 典型使用场景包括...
留存分析
留存分析是一种用于分析用户在特定时间段内继续使用产品或服务(用户参与情况/活跃程度)的情况的方法。留存分析可以帮助您了解用户的行为模式和留存趋势,从而优化产品、改善用户体验,并制定相应的营销策略,以提高用户的留存率和忠诚度。 视频讲解 概念介绍 起始事件与回访事件起始事件:是指用户在特定时间段内完成的某个关键行为,例如注册、下载应用程序、购买产品等。这个事件标志着用户开始与你的产品或服务进行互动。 回访事...
留存分析
留存分析是一种用于分析用户在特定时间段内继续使用产品或服务(用户参与情况/活跃程度)的情况的方法。留存分析可以帮助您了解用户的行为模式和留存趋势,从而优化产品、改善用户体验,并制定相应的营销策略,以提高用户的留存率和忠诚度。 视频讲解 概念介绍 起始事件与回访事件起始事件:是指用户在特定时间段内完成的某个关键行为,例如注册、下载应用程序、购买产品等。这个事件标志着用户开始与你的产品或服务进行互动。 回访事...
留存分析
留存分析是一种用于分析用户在特定时间段内继续使用产品或服务(用户参与情况/活跃程度)的情况的方法。留存分析可以帮助您了解用户的行为模式和留存趋势,从而优化产品、改善用户体验,并制定相应的营销策略,以提高用户的留存率和忠诚度。 视频讲解 概念介绍 起始事件与回访事件起始事件:是指用户在特定时间段内完成的某个关键行为,例如注册、下载应用程序、购买产品等。这个事件标志着用户开始与你的产品或服务进行互动。 回访事...

常见用户行为分析方法-相关内容

用户路径

1. 概念介绍 1.1 用户路径用户路径,即用户行为路径,是指一群用户在产品中行为序列的统计分布。 主要用于分析和记录用户在页面之间的流转,可以看到流量的转移。 目前最大支持10步 如下图,用户在打开app(app_launch... 1.2 起始事件在Finder中进行用户路径分析时,一般需要选定一个起始事件作为路径的行为起点,以便分析该起始事件的后续行为路径。实际应用中常见的起始事件,包括: 进入app/网站(app_launch):分析用户进入app后都做了...

用户路径

1. 概念介绍 1.1 用户路径用户路径,即用户行为路径,是指一群用户在产品中行为序列的统计分布。 主要用于分析和记录用户在页面之间的流转,可以看到流量的转移。 目前最大支持10步 如下图,用户在打开app(app_launch)... 1.2 起始事件在Finder中进行用户路径分析时,一般需要选定一个起始事件作为路径的行为起点,以便分析该起始事件的后续行为路径。实际应用中常见的起始事件,包括: 进入app/网站(app_launch):分析用户进入app后都做了...

用户路径

1. 概念介绍 1.1 用户路径用户路径,即用户行为路径,是指一群用户在产品中行为序列的统计分布。 主要用于分析和记录用户在页面之间的流转,可以看到流量的转移。 目前最大支持10步 如下图,用户在打开app(app_launch... 1.2 起始事件在Finder中进行用户路径分析时,一般需要选定一个起始事件作为路径的行为起点,以便分析该起始事件的后续行为路径。实际应用中常见的起始事件,包括: 进入app/网站(app_launch):分析用户进入app后都做了...

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⁣汽车用户关键行为统计

1. 场景概述 汽车销售常见的数据采集方式主要分为线上(APP/微信小程序)、线下(门店登记/线下扫码),在针对用户行为统计的时候往往需要从不同的数据表中进行信息整合,结合用户的 id-mapping 的基本属性,来统计出用户的关键性的指标。本案例综合考虑用户线上行为及用户线下行为,结合用户进入选装包的时间,进入小程序的时间以及进入线下门店的情况,综合考虑这几个因素,来计算用户的关键行为来辅助判断用户是否对购车有兴趣,并最终结合...

用户细查

1.概念介绍 1.1 行为细查增长分析用户细查功能,为您提供单个用户详细信息及行为流的查询。 1.2 ID类型我们常用UUID和SSID作为用户的唯一标识,主要区别在于UUID由您和团队为用户分配管理,SSID由DataRanges分配管理。 UUID :即User Unique Id,一般与用户的登录id(如手机号、email)一一对应,UUID由您和团队来维护; SSID :即标准化服务ID(Standardized Service Id),是火山引擎增长分析产品用来标记和识别用户而提供的用户标识。SS...

用户细查

1.概念介绍 1.1 行为细查增长分析用户细查功能,为您提供单个用户详细信息及行为流的查询。 1.2 ID类型我们常用UUID和SSID作为用户的唯一标识,主要区别在于UUID由您和团队为用户分配管理,SSID由DataRanges分配管理。 UUID :即User Unique Id,一般与用户的登录id(如手机号、email)一一对应,UUID由您和团队来维护; SSID :即标准化服务ID(Standardized Service Id),是火山引擎增长分析产品用来标记和识别用户而提供的用户标识。SS...

事件分析

1. 概述 1.1 整体概述事件分析作为数据分析最重要的分析方法之一,能够帮助我们研究某行为事件的发生对企业所产生的价值影响。火山引擎增长分析「事件分析」支持通过构建指标、分组筛选及多种可视化图表对用户行为进行多维分析,同时在数据智能洞察方面提供了异常数据分析的功能,可以帮助我们发现更多数据异常带来的影响。 1.2 名词解释事件(Event)事件即用户行为的数据化描述。例如,在某视频APP中,用户观看了内容A后对博主推荐的...

事件分析

1. 概述 1.1 整体概述事件分析作为数据分析最重要的分析方法之一,能够帮助我们研究某行为事件的发生对企业所产生的价值影响。火山引擎增长分析「事件分析」支持通过构建指标、分组筛选及多种可视化图表对用户行为进行多维分析,同时在数据智能洞察方面提供了异常数据分析的功能,可以帮助我们发现更多数据异常带来的影响。 1.2 名词解释事件(Event)事件即用户行为的数据化描述。例如,在某视频APP中,用户观看了内容A后对博主推荐的...

事件分析

1. 概述 1.1 整体概述事件分析作为数据分析最重要的分析方法之一,能够帮助我们研究某行为事件的发生对企业所产生的价值影响。火山引擎增长分析「事件分析」支持通过构建指标、分组筛选及多种可视化图表对用户行为进行多维分析,同时在数据智能洞察方面提供了异常数据分析的功能,可以帮助我们发现更多数据异常带来的影响。 1.2 名词解释事件(Event)事件即用户行为的数据化描述。例如,在某视频APP中,用户观看了内容A后对博主推荐的商...

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