增长黑客app（增长黑客适合什么人看）

公域流量和私域流量是什么意思？

一、私域流量：

私域流量是相对于公域流量来说的概念，简单来说是指是不用付费，可以在任意时间，任意频次，直接触达到用户的渠道，比如自媒体、用户群、微信号等，也就是KOC（关键意见消费者）可辐射到的圈层。是一个社交电商领域的概念。.

衍变：

随着淘宝京东等传统电商（包括不限于）的竞争日益激烈，大家都在探索新的领地，社交电商的增长与日俱增，私域流量在这个背景下被讨论最多。

私域流量或者私域流量池，区别于传统电商消费流量，是向经营用户的转变，电商所经营的粉丝或用户不再是单一产品的受众，这种粘性可能形成一次获客而产生多次交易的行为，这些流量只属于电商而非平台的竞价购得所谓私域，这个闭环也可以说私域流量池。

作用：

私域流量池是用来做流量转化的。通过更便捷更低成本的触达和运营，使一定量的流量获得更高的收入。

私域流量池不是用来获取流量的，至少不是它的关键所在。若寄希望于一个私域流量池纯粹通过裂变去获得流量，这就走偏了。因为，没有转化验证的流量，你没法去评价它，很可能就变成了“虚荣指标”了。

二、公域流量：

是商家只能以付费或者活动等方式，想方设法满足平台规则而获取的流量，无法留存。譬如你抖音上的粉丝，就是公域流量。因为你没有支配权啊，稍有营销嫌疑，就会封号，粉丝就为0了。

说白了，公域流量就是大盘流量，即整个淘宝天猫或者京东的平台流量。私域流量，从字面来讲，就是属于自己的流量。

猎鲸微信管理系统

是一款专业微信个人号聚合管理系统，针对企业、微商、微信运营独立研发的高效系统。

它具备一键，私域流量池搭建、朋友圈营销、社群管理、客户管理、监控管理...等等功能。

私域流量是什么意思？

私域是相对于公开的公域的一种说法，可以认为是朋友圈哈

为大家整理了一份个人知识提升的学习资源，包括这两年很火的短视频直播带货运营，各大渠道引流，视频剪辑和有声书等资源，每个分表格都是不同的类目，需要什么切换即可。后面会不断汇聚更多优秀学习资源，供大家交流分享学习，需要的可以先收藏转存，有时间慢慢看~

私域运营学习实时更新

链接：

提取码：2D72

全世界最强的杀毒软件是什么？

（1）：

卡巴斯基蛮不错的，号称世界第一杀毒软件，杀毒能力一流，三个小时升级一次。但是启动慢点，要等上三两分钟，似乎不合楼主的要求，但是在这里还是把下载网址写出来：

注意，这个可是原装正版中文版的哦。

卡巴斯基官方主页:

可以试用一个月，一个月之后，上网另外下个KEY就行了，可以随便用。

（2）：另外的这个杀毒能力不是第一也是第二了，

更重要的是，这个启动速度更快，只要分把钟就行了，在杀毒软件里面来说是最快的啦。

最重要的是，这个软件通过了微软的认证，安装了之后，在Windows防火墙里面马上就可以看到杀毒软件的状态。

下载地址：

软件介绍：这是一款功能强大的实时病毒监测和防护系统，它集成了多个病毒监测引擎，如果其中一个发生遗漏，就会有另一个去监测。可单一扫描硬盘或是一个文件夹或文件，软件更提供密码的保护性，并提供病毒的信息。它最大的特点在于使用了Data

Fellows

公司的

CounterSign

Technology，这项技术可以使扫毒程序更有效率，可以同时执行更多的功能。比如：可以同时执行多个模组，扫描所有的文件类型、格式、压缩文件。虽然使用者在使用的时候，并不会感觉到操作上的差异，但根据Data

Fellows

公司的说明，这一项技术绝对可以提升病毒检测的效率。它另外一项特色是Gatekeeper

功能。这项功能使用

Dynamic

Virus

Protection

technology，最大的好处就是可以动态的检测病毒。当你访问任何储存在电脑中的文件或文件夹，Gatekeeper

就会自动启动，进行扫毒工作。它会常驻在内存中，随时侦测Windows、Dos

程序，不但可以检测到传统的病毒，即使是变种病毒以及经过加密也都可以侦测出来。总体来说F-Secure

Anti-Virus

在各方面可以说都是相当出色的杀毒软件。这是它的服务器中文多语言版本，支持在线升级，安装的时候选择中文即可

有了这两款最强的杀毒软件，楼主可以不用看其它的了。

（3）：送你一个测试杀毒软件能力的文件：

把下面这段代码复制到记事本里，保存为文本文件，然后静观杀毒软件之变。

若有反应，那您就可以初步放心了。

[声明：此非病毒]

X5O!P%@AP[4\PZX54(P^)7CC)7}＄EICAR-STANDARD-ANTIVIRUS-TEST-FILE!＄H+H*

这段代码是EICAR、就是欧洲计算机防病毒协会和反病毒软件厂家一同开发的一种测试文

件，

其中的特征码已经包含在各种杀毒软件的病毒代码库里，所以可以用做测试病毒扫描引

擎。

只是测试杀毒软件是否在正常工作，而不是评测杀毒能力的强弱

有哪些互联网运营方面的书值得推荐

人丑就要多读书

有句话相信你肯定听过——“人丑就要多读书”。你长得丑还是温柔，我是不知道了，我只知道“运营就要多读书”。

为什么运营就要多读书？

毕竟想系统提高运营能力，建议还是站在巨人的肩膀上，也就是读行业大牛用从业经验汇集而成的书最靠谱。

而运营大概分为这几类：

新媒体运营、内容运营、活动运营、社群运营、用户运营、产品运营、商务运营、等等。

无论是哪一类的运营，都需要你了解用户的需求，打造信任，来满足用户，并且得到回报。

讲点最实际的，而你平常揪心的工作问题和苦恼，都能通过读相应的书，或者是课程，一点一点去攻破突围，在书里找到新思路。

同时建议大家参加一些学习团体，报一两个运营课程。一个人闭门造车不一定能成，一群人手拉手前进，一定能走更远。

一、增长黑客

现在的互联网营销已经无法等待一个个客户上门，越来越多的爆发式增长神话现世。公众号也不是几个月之内粉丝破万，老板的要求动辄就是一周破万？

别颤抖，国外早有可行模式用来复制。

增长黑客已经成为时下最热门的互联网商业理论，如何快速引爆产品或账号，这也正式运营工作的一部分。

“如何低成本实现用户的获取、激活、留存以及变现”，你不想知道吗？

二、流量池

在这本书中他整理和归纳出了一套系统方法，结合大家都会关注到的一些案例，深入浅出地为大家介绍、延展。即使你不是互联网从业者，或许你丝毫没有接触过互联网营销，也没有关系，这本书就是一门就是从另外一个视角带你去了解互联网背后的故事。

你可能会发现原来日常关注的一个小小的事件，在这个事件背后却有一长串的逻辑和故事。有数不清的人在运营者你生活中看到和听到讯息。

三、引爆用户增长

第一到第三章，主要说，增长和产品的冷启动。

第四-六章重点讲用户运营，包括不同阶段运营策略、用户成长体系搭建和用户分级分群运营。

最后一章是讲补贴。

比如书中提到案例糯米网在经历了辉煌的增长后还是败北，原因绝不是文案没写好、活动补贴没做好这么简单。作为双边市场，糯米网本质是通过平台，帮助买家和卖家达成交易。而现状是供给端商家太少，用户需求达不到满足，导致用户流失。这才是落败的真正原因。

只有对增长全局的认识，才能理解这样逻辑背景。抠细节只是非常小的一个点，在对的方向上努力才会产生事半功倍的效果。

做运营既要脚踏实地，也要抬头看路。当然其实职场的任何时候都是如此。

四、疯传

这本书主要讲六个原则：社交货币、诱因、情绪、公共性、实用价值、故事。

想疯传要具备这其中一种或多种原则，最好全部具备，如果其中的某一原则弱，那就要其他原则强点来弥补，如果只具备单一原则，那这原则的属性就得足够强。

五、影响力

影响力是一种个人魅力，有的人说几句话，别人就愿意听，有的人长篇大论说了一通，要么听众昏昏欲睡，要么低下嘘声一片。

《影响力》这本书告诉咱们，如果你想让你的顾客或者下属听从你，你必须要仔细观察思考他们最关心什么，在乎什么，了解他们的真正需求，进而用行动和语言帮助他们实现需求。

当你能满足一个人真正的需求的时候，他们就开始听从你的安排做事了，这时候，你的影响力就建立了。

六、定位

本书提出了被称为“有史以来对美国营销影响极大的观念”——定位，改变了人类“满足需求”的旧有营销认识，开创了“胜出竞争”的营销之道。

深入阐述了定位理论和操作方法，有丰富的实战案例解析，不说对公司的定位吧，对个人定位自身，都很有启发性地指导。

七、运营之光

这本书基本上是做运营的人，都必备的一本书，都会读的一本书，作者也是非常的有名。

本书呢，从运营是什么？互联网运营岗位，到与用户互动，它既有面向初入互联网行业的运营从业者们的具体工作方法讲解和建议，又有适合3～5年运营从业者们阅读的一些案例解析、思考方法分享。

八、我在阿里做运营

中国互联网圈子流传的三句话：阿里的运营，腾讯的产品，百度的技术。

这本书是由当初在网上疯转，获得百万点击量的《我在阿里三年的运营经验都在这儿了》的作者写的。书的信息量巨大，作者从自己的实战经验总结出阿里运营策略，不仅是在带你了解阿里的一线运营经验，收获大厂的运营思维，同时也在传授小微企业的运营实战打法，大厂小厂两手抓，全方面呵护你的成长！

九、进化式运营

《进化式运营：从互联网菜鸟到绝顶高手》这本书作者基于自身十年的互联网洞察、实践经验，并融合了信息论、心理学、经济学、管理学、甚至包括生态学、进化论等跨学科跨学业的知识。值得一看。

十、跟小贤学运营

本书从运营职业的历史到运营从业者的职业规划、用户运营、运营推广、内容运营、运营格局、运营者的自我修养阐述了这一新兴职业的各个方面，作者根据自身的职业发展历程将运营由浅入深讲解给咱们。

十一、从零开始做运营

对小白很还是比较友好的，能指导快速建立运营框架。

这本书是作者写给没有运营经验的小白看的基础类科普运营书，2015年写的，内容是作者总结多年的工作经验总结而来里面的案例放在现在来说已经有些过时了，但是对运营体系的框架勾画的很清楚，概念解释详细，运营的工作内容罗列全面，文字通俗易懂，通读本书作者对运营的三个方面进行了讲解，分别是用户运营、活动运营、内容运营，其中对用户以及内容运营做了比较详细的介绍，最后部分做了总结。

为什么要做数据分析师：职业规划很重要

“数据分析”作为近几年最火热的词汇，越来越受到大家的关注。但和一些应届生或者数据分析师沟通时，发现很多人都对数据分析的职业规划很迷茫。今天我们主要从业务方向的数据分析入手，聊聊数据分析的入门条件及职业规划。

“0基础入行数据分析要掌握哪些技能？”

“怎么能最快找到数据分析工作？”

“数据分析师未来的发展方向是什么？”

数据分析是什么？

数据分析是有关“数据”类岗位的总称。从事这些工作的人，通过分析数据发现业务问题，洞察商业机会点，为运营活动、业务增长及企业发展提供合理建议及参考依据。

数据分析主要是与数据打交道，但数据分析≠分析大数据，所以大家不要对这个职位产生恐惧感，零基础转行数据分析是可行的。要入门的话，3个月的时间也是足够的。

需要注意的是：

1.如果本身对数据不敏感，或者看到复杂的数据就眼晕头疼，那说明你可能不太适合这个岗位。

2.目前数据分析已不再是专职技能，而是职场人必备的通用技能，建议每个职场人都可以学一下，会让你在职场竞争中更有优势。至于是否从事数据分析工作，还是看你对数据的敏感程度以及你对这个岗位的热爱程度。

数据分析岗位方向及工作内容

数据分析可以简单分为业务和技术2大方向：

业务方向——数据运营、数据分析师、商业分析、用户研究、增长黑客、数据产品经理等

技术方向——数据开发工程师、数据挖掘工程师、数据仓库工程师等

业务类岗位的数据分析师大多在业务部门，主要工作是数据提取、支撑各部门相关的报表、监控数据异常和波动，找出问题、输出专题分析报告。

在日常工作中，业务部门往往更关心某个指标的为什么下跌或上升、产品的用户属性是怎样的，如何更好的完成自己的KPI等。

以活跃指标为例，数据分析人员通常要解决以下问题：

指标下跌了多少？是合理范围内的数据波动，还是突发式?（what）

下跌是从什么时候开始的？（when）

是整体用户下跌，还是部分用户？（who）

下跌的原因是什么？产品更新？还是某个渠道推广到期？（why）

怎么解决下跌的问题（how）

在经过了数据提取-数据清洗-多维分析-交叉分析等一系列步骤之后，你发现是某个地区的活跃下跌了，但这并不能作为分析的结论。因为某个地区的活跃下跌只是现象，并不是根本原因。

所以数据分析师要解决的是，为什么这个地区的活跃跌了？是政策因素？还是竞争对手？或者是渠道问题，这些都是需要深入分析的范畴。

找到原因后，数据分析师还需要预测未来的发展趋势，根据目前的分析结果输出可执行的改善策略，最后推动业务部门落地，再次复盘效果，最终形成闭环的分析路径。

对数据分析师而言，解决问题只是一方面，另一方面数据分析师的职责是将业务数据体系化，形成一套指标框架。比如活跃下跌，本质上也是指标问题，如“日活”等指标。

技术方向的岗位如数据挖掘/算法专家等岗位有的归在研发部门，有的则单独成立数据部门。与业务方向的数据分析师相比较来说，数据挖掘工程师要求更高的统计学能力及编程技巧。因为数据挖掘工程师对工具的要求比较高，所以数据挖掘的平均薪资也会高于数据分析师。

数据分析师岗位技能要求

对业务方向的数据分析师而言，掌握工具只是基础，还需要对业务有深入的理解以及较强的数据分析能力。

在工具使用上，数据分析师需要掌握Excel、SQL、PPT、Python等工具。

Excel是日常工作中用到的最多的工具，常用的函数及数据透视表都要学。

SQL是数据分析的核心工具，主要学习Select、聚合函数以及条件查询等内容。

Python重点掌握Pandas数据结构、Matplotlib库、Pyecharts库及Numpy数组。

关于工具的部分，需要注意不同行业对工具的要求会有差异，比如金融行业会要求SAS等工具。一般情况下Excel、SQL、PPT、Python这4种工具就能搞定大部分数据分析工作。

除工具的使用外，数据分析师要了解基本的统计学知识及数据分析方法。

统计学知识：环比、同比、概率分布、变量、抽样等。

数据分析方法：假设检验、回归分析、漏斗分析、多维分析、对比分析等。

针对0基础的小伙伴，建议大家先将精力放在数据分析的思路和训练上，多去看一些商业数据模型和数据分析案例的资料，最终形成自己的分析思路。千万不要一上来就啃Python，可以先上手Exce+SQL这2个简单的数据分析工具来入门。有SQL基础后再学Python会相对容易些。

数据分析师的成长路线

业务方向的数据分析师有2条发展路径。

一条是专精业务，晋升成为商业分析师、战略分析师或管理岗。从业务型发展上来的好处是具备商业网洞察能力，这点是直接做数据挖掘所不具备的。

另一条是提升技术能力，成长为算法专家或数据科学家。

如何快速入门数据分析

应届生想要入行数据分析，建议先做学习规划：

明确自己想走业务方向还是技术方向。

充分调研目标领域的行业知识，了解行业背景及行业相关的指标（在行业的选择上，擅长的、热爱的和有发展前景的即是最佳行业领域）

了解目标行业常用的数据处理工具、数据生产流程及数据应用。针对数据工具进行系统性学习。

0基础转行数据分析，建议先罗列自己的个人优势和行业背景，找到最佳突破口：

如果有运营相关经验，基础工具掌握一般，可以先学习SQL，再从数据运营岗入门。

如果有产品经验，对交互设计和用户体验有深入的理解，可以选择数据产品经理。

如果有金融、物流等行业工作经验，可以借用行业优势，转到相关行业的数据分析岗位。

也就是说，转行数据分析的路径不只有一条，我们要做的是根据自己的背景及优势，找到最适合自己的那条路。

总结：

作为一名合格的数据分析师，你需要至少以下三点技能：

必要的SQL、Excel+python\R技能；

正确的理解业务；

基本的数据使用意识和学习能力。

转行过程中个人必要技能的锤炼是很重要，但保持良好积极的心态也是转行成功的必备要素之一。

什么是用户行为分析？怎么做用户行为分析？

一、什么是用户行为分析？

用户行为可以用5W2H来总结：

Who(谁)、What(做了什么行为)、When(什么时间)、Where(在哪里)、Why(目的是什么)、How(通过什么方式)，How much (用了多长时间、花了多少钱)。

用户行为分析就是通过对这些数据进行统计、分析，从中发现用户使用产品的规律，并将这些规律与网站的营销策略、产品功能、运营策略相结合，发现营销、产品和运营中可能存在的问题，解决这些问题就能优化用户体验、实现更精细和精准的运营与营销，让产品获得更好的增长。

二、为什么需要用户行为分析？

在PC互联网时代，网民的年增长率达到50%，随便建个网站就能得到大量流量; 在移动互联网早期，APP也经历了一波流量红利，获取一个客户的成本不到1元; 而近几年随着流量增长的红利消退，竞争越来越激烈，每个领域均有成百上千的同行竞争，获客成本也飙升到难以承受的水平，业务增长越来越慢甚至倒退。

图：互联网行业竞争越来越激烈

在如此高成本、高竞争的环境下，如果企业内部不能利用数据分析做好精细化运营，将产生巨大的资源浪费，势必会让企业的运营成本高涨，缺乏竞争力。 对于互联网平台来说，传统的数据分析主要针对结果类的数据进行分析，而缺乏对产生结果的用户行为过程的分析，因此数据分析的价值相对较局限，这也是为什么近几年很多企业感觉做了充分的数据分析，但却没有太大效果的原因。

通过对用户行为的5W2H进行分析可以掌握用户从哪里来，进行了哪些操作，为什么流失，从哪里流失等等。从而提升提升用户体验，平台的转化率，用精细化运营使企业获得业务增长。

三、如何采集用户行为数据？

用户行为分析如此重要，为什么互联网公司中能做好用户行为分析的凤毛麟角？主要是原因是数据采集不全面和分析模型不完善。

1.如何高效采集用户行为数据

传统的数据分析因为数据精细度不够和分析模型不完善等原因，导致分析过于粗放，分析结果的应用价值低。而我们要想做好分析，首先必须要有丰富的数据，因此要从数据采集说起，传统的用户行为数据采集方法比较低效，例如：我们获取用户的某个行为数据时，需要在相应的按钮、链接、或页面等加入监测代码，才能知道有多少人点击了这个按钮，点击了这个页面。这种方式被称为“埋点”，埋点需要耗费大量的人力，精力，过程繁琐，导致人力物力投入成本过高。

在移动互联网时代，埋点成了更痛苦的一件工作，因为每次埋点后都需要发布到应用商店，苹果应用商店的审核周期又是硬伤，这使得数据获取的时效性更加大打折扣。由于数据分析是业务发展中极其重要的一个环节，即便人力物力成本过高，这项工作仍然无法省掉。

因此，我们也看到国内外有一些优秀的用户行为分析工具，实现了无埋点采集的功能，例如：国外有Mixpanel，国内的数极客在WEB、H5、Android、iOS四端都可以无埋点采集数据。通过无埋点的采集，可以极大的增强数据的完善性和及时性。

2.如何精准采集用户行为数据

有些核心业务数据，我们希望确保100％准确，因此还可以通过后端埋点的方式作为补充，这样既可以体验到无埋点带来的高效便捷，又能保障核心业务数据的精准性。数极客在数据采集方面支持无埋点、前端埋点、后端埋点以及数极客BI导入数据这四种方式的数据整合。

四、如何做好用户行为分析？

首先要明确业务目标，深刻理解业务流程，根据目标，找出需要监测的关键数据节点，做好基础的数据的收集和整理工作，有了足够的数据，还要有科学的模型，才能更有效的支持分析结果。

上一代的用户行为分析工具(更确切的说法应该是：网站统计或APP统计)，主要功能还是局限于浏览行为的分析，而没有针对用户的深度交互行为进行分析，因此分析价值相对有限，目前大部份互联网从业人员对用户行为分析的印象还停留在这个阶段。

我认为要做好用户行为分析，应该掌握以下的分析模型：

1.用户行为全程追踪，支持AARRR模型

500 Startups 投资人Dave McClure提出了一套分析不同阶段用户获取的“海盗指标”这套分析模型，在硅谷得到了广泛应用。

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节，首先要基于用户的完整生命周期来做用户行为分析。

1).获取用户

在营销推广中，什么渠道带来的流量最高，渠道的ROI如何？不同广告内容的转化率如何，都是在这一步进行分析的数据。

来源渠道是获客的第一步，通过系统自动识别和自定义渠道相结合，分析每一个来源渠道的留存、转化效果。网站的访问来源，App 的下载渠道，以及各搜索引擎的搜索关键词，通过数据分析平台都可以很方便的进行统计和分析，利用UTM推广参数的多维分析、通过推广渠道、活动名称、展示媒介、广告内容、关键词和着陆页进行交叉分析，可以甄别优质渠道和劣质渠道，精细化追踪，提高渠道 ROI。

通过渠道质量模型，制定相应的获客推广策略：

图：渠道质量模型

以上图形中的所示渠道为示例，渠道质量也会动态的变化。 第一象限，渠道质量又高流量又大，应该继续保持渠道的投放策略和投放力度; 第二象限 渠道的质量比较高但流量比较小。应该加大渠道的投放，并持续关注渠道质量变化; 第三象限 这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，应该谨慎调整逐步优化掉这个渠道; 第四象限 渠道质量比较差，但是流量较大，应该分析渠道数据做更精准的投放，提高渠道质量。

2).激活用户

激活用户是实现商业目标最关键的第一步，如果每天有大量用户来使用你的产品，但没有用户和你建立强联系，你就无法进行后续的运营行为。

3).用户留存

如今一款产品要获得成功的关键因素不是病毒性机制或大笔营销资金，而是用户留存率。开发出吸引用户回头的产品至关重要。 Facebook平台存在“40 – 20 – 10”留存法则。数字表示的是日留存率、周留存率和月留存率，如果你想让产品的DAU超过100万，那么日留存率应该大于40%，周留存率和月留存率分别大于20%和10%。

留存是 AARRR 模型中重要的环节之一，只有做好了留存，才能保障新用户在注册后不会白白流失。这就好像一个不断漏水的篮子，如果不去修补底下的裂缝，而只顾着往里倒水，是很难获得持续的增长的。

4).获取收入

实现收入是每个平台生存的根本，因此找到适合自己的商业模式至关重要。根据不同的业务模式，获取收入的方式也不同：媒体类平台依靠广告变现，游戏类依靠用户付费，电商类通过收取佣金或卖家付费的方式等，而在企业服务领域LTV: CAC大于3，才能有效良性增长。

5).病毒传播

通过模型前四个阶段的优化分析，从不稳定用户、活跃用户再到最终的忠实用户，将获客做最大的留存和转化，培养为企业的忠实用户，通过社交口碑传播可以给企业带来高效的收益。

在获客成本高昂的今天，社交传播可以为企业带来更优质的用户群，更低的获客成本。

2.转化分析模型

转化率是持续经营的核心，因此我也用较大篇幅来详细解读。转化分析常用的工具是转化漏斗，简称漏斗（funnel）。新用户在注册流程中不断流失，最终形成一个类似漏斗的形状。用户行为数据分析的过程中，我们不仅看最终的转化率，也关心转化的每一步的转化率。

1).如何科学的构建漏斗

以往我们会通过产品和运营的经验去构建漏斗，但这个漏斗是否具有代表性，优化这个漏斗对于整体转化率的提升有多大作用，心里没有底气，这时我们可以通过用户流向分析去了解用户的主流路径。

图：用户流向分析

用户流向分析，非常直观，但需要分析人员有一定的经验和判断能力。为了解决这个问题，数极客研发了智能路径分析功能，只需要选择转化目标后，一键就能分析出用户转化的主流路径。将创建漏斗的效率缩短到了几秒钟。

图：智能转化分析

2).漏斗对比分析法

转化分析仅用普通的漏斗是不够的，需要分析影响转化的细节因素，能否进行细分和对比分析非常关键。例如：转化漏斗按用户来源渠道对比，可以掌握不同渠道的转化差异用于优化渠道; 而按用户设备对比，则可以了解不同设备的用户的转化差异(例如：一款价格较高的产品，从下单到支付转化率，使用iphone的用户比android的用户明显要高)。

图：漏斗对比分析

3).漏斗与用户流向结合分析法

一般的转化漏斗只有主干流程，而没有每个步骤流入流出的详细信息，当我们在分析用户注册转化时，如果能知道没有转化到下一步的用户去了哪，我们就能更有效的规划好用户的转化路径。例如下图中的转化路径，没有进入第二步的用户，有88%是直接离开了，而还有10%的用户是注册用户选择直接登录，只有2％的用户绕过了落地页去网站首页了; 而没有从第二步转化至第三步的用户100％都离开了。这是比较典型的封闭式落地页，因此只需要优化第三步的转化率即可提升整体转化率。

4).微转化行为分析法

很多行为分析产品只能分析到功能层级和事件层级的转化，但在用户交互细节分析方面存在严重的缺失， 比如：在上图的漏斗中我们分析出最后一步是影响转化的关键，但最后一步是注册表单，因此对于填写表单的细节行为分析就至关重要， 这种行为我们称为微转化。

例如：填写表单所花费的时长，填写但没有提交表单的用户在填哪个字段时流失，表单字段空白率等表单填写行为。

图：表单填写转化漏斗

图：表单填写时长

通过上述表单填写的微转化分析，用户从开始填写到注册成功转化率达85％，而流量到填写只有8%，可以得出影响转化的最大泄漏点就是填写率，那么如何提高填写率就是我们提升注册转化的核心。有效的内容和精准的渠道是影响填写的核心因素，渠道因素我们在获客分析中已经讲过，这就引出我们微转化分析的第4种工具：用户注意力分析。

5).用户注意力分析法

用户在页面上的点击、浏览、在页面元素上的停留时长、滚动屏幕等用户与页面内容的交互行为，这些都代表用户对产品要展示的信息的关注程度，是否能吸引用户的眼球。

业务数据可以可视化，那么行为数据如何可视化呢？ 数极客把上述行为转化成了分屏触达率热图、链接点击图、页面点击图、浏览热图、注意力热图这5种热图，通过5种热图的交叉分析，可以有效的分析出用户最关注的内容。

图：注意力热图

只有能掌握微转化的交互行为分析，才能更有效的提高转化率。而一切不能有效提高平台转化率的分析工具都在浪费企业的人力和时间资源，这也是众多企业没有从用户行为分析中获益的根本原因。

3.精细化运营模型

以前做运营只能针对全体用户，如果要针对部分目标客户做精准运营行为。

图：用户分群画像

例如：当我们希望对某个地区使用iphone的注册但三天不活跃或未形成交易转化的用户进行精准营销时，需要运营人员、产品人员、技术人员 全体配合去调取数据、制定运营规则，其中涉及到大量人力和时间投入。而新一代的用户行为分析可以采用用户分群、用户画像、自定义用户活跃和留存行为，精准的定位用户，从而实现精细化运营。

图：创建用户分群

4.定性分析模型

用户体验是企业的头等大事，在产品设计、用户研究、研发、运营、营销、客户服务等众多环节，都需要掌握用户的真实体验过程。但如何优化用户体验向来是内部争议较多，主要原因还是难以具体和形象的描述。通过行为分析分现异常用户行为时，能否重现用户使用你的产品时的具体场景，这对于优化产品的体验至关重要。

以前我在淘宝时，用户体验部门会通过邀请用户到公司进行访谈，做可用性实验的方式来进行体验优化，但这种方式需要化费比较多的时间和费用投入，样本不一定具有代表性。为了解决这个难题，数极客研发了用户行为录屏工具，无需邀请用户到公司实地录制节省成本，直观高效的以视频形式还原用户的真实操作，使得企业各岗位均能掌握用户体验一手信息，帮助产品研发提高用户体验。

图：用户行为录屏播放界面

总结：通过AAARRR模型分析用户生命周期全程; 通过转化率分析模型 提高产品转化率; 通过精细化运营 提高运营有效性; 通过定性分析方法 优化用户体验; 如果以上4方面都做好了，就一定可以通过用户行为分析实现业务增长。

五、用户行为分析的未来方向是什么？

有很多人问我，为什么已经有几家做用户行为分析的公司了，你还要创办数极客？ 我认为数据分析的目标是应用分析结果优化经营效率，而国内外主要的分析工具，还只停留在分析层面，对于如何高效的应用还有很大的空间。因此数极客除了要在分析层面做得更专业和更有效，还要在应用层面实现新的突破。数据分析结果反映的问题主要是两类：运营(含营销)和产品。所以需要针对这两类问题提供针对性的解决方案。

1.运营的自动化

我们前面讲了，通过用户行为分析系统可以实现精细化运营，但具体应用还需要人工制定运营和营销策略，通过产品、研发开发才能应用，而且当策略改变时，需要重新开发相应的工具，这也占用了很多时间，影响运营与营销效率。数极客研发了会员营销系统和自动化运营工具，运营与营销人员直接设置规则，系统根据规则自动将精准的活动信息推送给符合条件的用户，直接提高运营人员工作效率，运营人员可以将工作重心转移到策划而不是浪费太量时间在重复执行，自动化运营可为企业节约大量运营成本。

图：创建自动化运营规则

2.产品、运营(营销)方面的科学决策

用户行为数据分析，往往是在行为发生之后进行分析，而产品、运营都是通过经验，拍脑袋进行决策，一旦决策失误就会造成难以挽回的结果。因此如果能在产品、运营方案上线前，通过用户分流A/B测试进行小范围验证，选择其中最优的方案发布，这样就可以大大提高决策的科学性。

Google每年通过运行数万次A/B测试优化产品、运营，为公司带来了100亿美元的收益。

A/B测试的方法非常有效，但国内互联网公司应用不普遍，主要和应用A/B测试的复杂性有关，

数极客拥有完整的A/B测试工具，业务人员可以在网站和APP上自助使用可视化试验编辑工具，创建并运行试验，通过自动解读测试报告，使得A/B测试门槛大大降低。

图：网站端可视化编辑试验工具

3.分析的自动化

用户行为分析有一定专业性，不仅需要掌握不同的分析方法，还要熟悉业务，结合业务才能给出有价值的分析结果。 如果能像360安全卫士一样，只需要加载SDK，就能自动诊断和分析，并给出解决方案，这是数据分析的未来方向，数极客在这方面也有积极的尝试，并有了初步成果，目前拥有数据自动预警、自动报表等功能。

用户行为分析是一门科学，善于获取数据、分析数据、应用数据，是每个人做好工作的基本功，每家企业都应该加强对用户行为分析大数据的应用，从数据中找出规律，用数据驱动企业增长。

数极客是国内新一代用户行为分析平台，是增长黑客必备的大数据分析工具，支持APP数据分析和网站分析，独创了6大转化率分析模型，是用户行为分析领域首家应用定量分析与定性分析方法的数据分析产品，并且基于用户行为分析系统，提供了会员营销系统和A/B测试工具两大数据智能应用解决方案，使得企业可以快速的实现数据驱动增长。

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