週末和某大廠的哥們聊天，聊到使用者分析，很多公司都會做使用者分析，但很多人的用戶分析做得很膚淺，統計一下用戶活躍天數、線上時長、累計消費，然後就開始對著數字發呆，不知道如何做出有深度的洞察。
經過和哥們的討論，總結了用戶分析的5大黃金法則，可以有效解決“對著指標發呆症”，一起來看下。
法則1：從用戶分層開始
正所謂：長袖善舞，多錢善賈。做資料分析，如果資料本身就很少，那也很難分析出有深度的結論。反映在用戶分析上，如果用戶是輕度用戶，註冊時候就留個手機號，登錄一兩次就沒來了，那鐵定沒有啥資料可以分析。只有重度使用者，累積的資料多，才能做出有深度的解讀。
因此想要讓用戶分析做出深度，必須先做分層，區分出輕、中、重用戶，然後再看：
1、不同層級的使用者，在背景特徵上有何差異
2、重度用戶是如何從輕度、中度一步步演化過來的
3、與重度用戶相比，輕度、中度差在哪一個演化步驟
這樣才能看出個所以然來，避免一上來就統計一堆諸如月均消費，月均線上時長之類的平均數，抹殺了使用者之間的差異性。做用戶分層的具體方法，可以參考：這才是真正的用戶分層，而不是看平均數。
法則2：指標分深淺，內容看需求
做完第一步，很多人自然聯想到：我看到重度用戶一周登錄7天，輕度一周登錄1天，所以我搞個打卡簽到活動，讓輕度登錄7天。這個想法是很離譜的，試想一下，我們自己在使用app的時候，會去認真計算登錄幾點，點擊幾下嗎？除非我在薅它的打開獎勵，否則鬼會這麼想。
用戶的登錄、活躍、消費行為，都是有具體目標的。這裡有我喜歡的內容，這裡有我喜歡的商品，這裡有獎勵。這些才是直觀理由。而這些理由需要通過對內容、商品打標籤來獲得。
原則上，用戶在一個標籤下積累的行為（消費、互動）越多，則說明使用者對該標籤下內容/商品的需求越多。基於此，當我們想推一個商品時，應該多嘗試幾次，讓商品曝光到用戶面前，才能積累到資料，做出合理推斷（如下圖）。
法則3：測試與挖掘相結合
做完第一步，很多人還會自然聯想到：分析重度用戶是怎麼從輕度用戶一步一步演化過來的，總結出經驗來，複製到其他輕度用戶身上。想法很好，但不見得行得通，因為一個企業能提供給使用者的產品和服務是有限的，只能吸引到特定用戶，因此不見得輕度和重度用戶就是同一類人。
因此，通過重度用戶的消費/互動歷程，理論上可以總結出一個成長路徑來：
1、使用者從XX管道進入，有XX特徵
2、用戶首次體驗的是XX商品，之後X天又複購一次
3、用戶在累計購買XX金額後，開始擴展消費品類
BUT，這一套不見得對所有輕度使用者有用，因此可能需要多制定幾個測試線路，通過不同的手段來刺激輕度用戶，看看哪一個管用。
這裡有個經典的問題，就是：很多人指望資料算出一個最優推薦規則，一下就能把輕度用戶啟動。這是很難的因為輕度使用者往往資料積累非常少，在缺少測試的情況下很難得到有效結論。
因此強烈建議多做測試，先收集一些資料再說。而且，運營又不是離了資料分析就不會幹活了，有很多常規的/通用的推薦邏輯可以用（如下圖所示）。
比如一個用戶買了啤酒，我們應該推薦尿布給他，對不對？不對！如果他真買了啤酒，有太多東西比尿布更合適了，比如：
1、推薦多買幾瓶（增量推薦，適合酒蒙子）
2、推薦雞爪、花生（天生的品類關聯，都是下酒菜）
3、推薦煙、打火機（煙酒不分家，嗨皮你我他）
這些商品之間天生有關聯，不需要資料也能推薦，因此可以先基於這些天生規則，定好測試路線，之後不斷推薦資訊，刺激使用者，看看他會回應哪一個。這樣既積累了資料，為持續洞察使用者打基礎，又能積累經驗，快速提升業績。
法則4：多做嘗試，持續積累
做使用者分析只看靜態資料，是非常不夠的，特別是對於輕度用戶/流失用戶。現有的資料太少，後續行為全靠猜，是很難有結論的。因此，可以結合我司現有商品情況+運營預算，制定好提升使用者的線路，然後逐一測試效果，邊測試，邊積累經驗。
最好的情況是：能通過測試，發現一條新的，促進輕度用戶向重度轉化的道路，這就是立了大功了。當然，不好的情況下，發現在現有條件下，能嘗試的商品+優惠+內容組合用盡了，還是做不好。這其實也是有價值的，知道了現有手段都不行，那起碼能省點資源浪費，並且推動諸如商品升級/優化運作方式等底層能力升級。
這裡很多企業在運營上會有問題：
1、拒絕做測試，總是按老一套幹
2、做測試不接受失敗，強行“成功”
3、做測試不測幾套方案，淺嘗輒止
往往這些企業的運營/產品部門，還喜歡標榜“我們就是亂拳打死老師傅”，還喜歡嚷嚷：“做活動就是要出效益！”“沒有十足的把握不要做！”其結果，就是要麼壓根沒有資料，永遠不知道使用者還喜歡啥，要麼資料是被污染過的，新推出的商品幾乎全部依賴促銷，除了“我們的用戶很喜歡貪便宜”以外沒有啥額外結論。
資料分析不是走一步預測未來100步，而是每一步走的時候，時刻校驗：有沒有偏離、走得快不快，能不能達成預期。這一點切記切記。
法則5：單獨討論利益驅動的效果
有一種情況是需要單獨討論的，即：用戶受利益驅動，完成了XX行為。
常見的，比如：
1、因為有超低價新手禮包，導致用戶註冊
2、因為有遠低於市場價爆款產品，導致使用者購買
3、因為有補貼力度很大的會員活動，導致用戶升級到黑金會員
4、因為有很大力度促銷活動，導致短期內用戶大量活躍
特別是，當我司補貼的商品是：
- 類似新款iphone，市場價高且暢銷的硬通貨
- 類似米麵油蛋奶，適用面廣的剛需型商品
- 類似沐浴露、紙巾，適用面廣且能長期囤貨的商品
這時候都會引發使用者短期內大量活躍+大量消費，可長期來看，這批用戶並沒有建立對我司的信任，只是單純圖便宜。這利益驅動產生的資料會干擾對使用者正常需求的判斷，從而導致後續判斷不準確。
因此，得對利益驅動行為做單獨標識與分析：
1、對活動/商品打標籤，標識出類似“超額優惠”情況
2、記錄使用者參與“超額優惠”的次數，享受優惠力度
3、區分出新用戶中，通過“超額優惠”方式加入使用者
4、區分出老用戶裡，享受“超額優惠”比例較高（50%+）的用戶
這樣可以有效識別出，誰是被收買的，剩下的很有可能是真正有需求的用戶。
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