新媒體用戶線上行為分析方法

① 新媒體方面如何能做好數據分析和統計呢

一直以來，互聯網形勢都是變幻莫測，四處充滿了可變性，隨著移動時代的到來，老一套的傳統營銷方式也可能阻擋企業發展。企業如果再不主動涉及新媒體營銷、以及做好大數據統計、融入新時代潮流，可能將遭遇始料不及的困境。
那麼企業該如何將掌控的數據信息變為自己所用呢？通常可以運用大數據來洞悉消費者的行為變化，從而精準地分析用戶的特點和喜好，最後挖掘出產品的潛在性，以及潛在使用價值用戶人群，最終完成銷售市場營銷的精準化、場景化，這樣一個完整的體系就建成了！關於大數據統計，億仁網路認為企業首先需要做的是依據用戶社會屬性、消費者行為、生活方式等信息，抽象性地總結出一個標簽化的用戶畫像，這其中就包括用戶的性別、地區、年紀、文化教育水準，以及用戶的興趣愛好、知名品牌喜好、產品喜好。
接著，企業就要依靠大數據來進行數據分析，這樣可以讓你致力於一部分用戶，而這群用戶就能意味著特殊產品的大部分潛在顧客。最後，採集大數據最大的使用價值並不是事後分析，而是進行事前預測分析和推薦。通過大數據整合更改企業的營銷方法，然後依靠顧客的個人行為數據信息去做推薦，這樣才能做好！

② 如果你現在是華為手機的新媒體運營師,如何精準找到用戶

假設我是華為手機的新媒體運營師，我會注重發掘年輕用戶。年輕一代是智能手機的主力軍，也是最充滿商業想像力的群體。為了做好年輕人的生意，華為甚至專門打造了一個子品牌：榮耀。品牌定位就是「年輕人」。
在茫茫人海中精準定位華為要找的年輕人用戶，主要運用了以下幾個運營手段。

1.給榮耀8青春版構建用戶畫像
榮耀8青春版的目標用戶主要是高中生和大學生。構建用戶畫像，核心工作是打「標簽」。個燈的做法是通過對目標用戶的線上、線下行為進行多維度的數據分析來打標簽。

2.用大數據找到目標用戶
通過「冷數據」畫像，找到經常使用社交、影音、團購、學習、旅遊出行、拍照修圖、直播、兼職招聘等APP的用戶。通過「溫數據」，即學生每年出現在學校的時間、日常軌跡、節假日軌跡，對線下場景數據進行回溯，然後匹配線上「冷數據」畫像，精準鎖定目標用戶。

3.做好軟廣宣傳
手機通知欄消息推送和應用內廣告相結合，加強廣告效果，激發消費者更多元化的情感捲入和情感流動。
4. 圍繞年輕人的愛好來打動年輕人

華為榮耀的廣告，主題都是圍繞年輕人的愛好。在傳播的內容中，著重突出品牌代言人——新晉偶像吳亦凡，助力塑造新青年文化。素材設計選擇年輕人喜歡的明亮系，以此向目標受眾釋放更多的親切和友善，在千禧一代年輕人中產生深遠影響。（搬運班級同學的討論回答答案😂看看就好）

③ 如何做用戶行為路徑分析

如何做用戶行為路徑分析

用戶行為路徑分析是互聯網行業特有的一類數據分析方法，它主要根據每位用戶在App或網站中的點擊行為日誌，分析用戶在App或網站中各個模塊的流轉規律與特點，挖掘用戶的訪問或點擊模式，進而實現一些特定的業務用途，如App核心模塊的到達率提升、特定用戶群體的主流路徑提取與瀏覽特徵刻畫，App產品設計的優化與改版等。

本文會對用戶行為路徑分析方法作一些簡單的探討，更多的偏向於一些路徑分析業務場景與技術手段的介紹，起到拋磚引玉的作用，歡迎致力於互聯網數據分析的朋友們拍磚與批評。以後有機會可以繼續介紹分享與實際業務結合較多的用戶行為路徑分析案例。

一、 路徑分析業務場景

用戶行為路徑分析的一個重要終極目的便是優化與提升關鍵模塊的轉化率，使得用戶可以便捷地依照產品設計的期望主流路徑直達核心模塊。具體在分析過程中還存在著以下的應用場景：

用戶特徵分析中常常使用的都是一些如性別、地域等人口統計數據或訂單價、訂單數等運營數據，用戶訪問路徑數據為我們了解用戶特徵打開了另一扇大門。例如對於一款圖片製作上傳分享的應用，我們可以通過用戶的App使用操作數據，來劃分出樂於製作上傳的創作型用戶，樂於點贊評論的互動型用戶，默默瀏覽看圖的潛水型用戶，以及從不上傳只會下載圖片的消費型用戶。

路徑分析對產品設計的優化與改進有著很大的幫助，可以用於監測與優化期望用戶路徑中各模塊的轉化率，也可以發現某些冷僻的功能點。一款視頻創作分享型App應用中，從開始拍攝製作視頻到視頻的最終發布過程中，用戶往往會進行一系列的剪輯操作；通過路徑分析，我們可以清晰的看到哪些是用戶熟知並喜愛的編輯工具，哪些操作過於冗長繁瑣，這樣可以幫助我們針對性地改進剪輯操作模塊，優化用戶體驗。如果在路徑分析過程中用戶的創作數量與用戶被點贊、評論以及分享的行為密切相關，就可以考慮增強這款App的社交性，增強用戶黏性與創作慾望。

3、產品運營過程的監控

產品關鍵模塊的轉化率本身即是一項很重要的產品運營指標，通過路徑分析來監測與驗證相應的運營活動結果，可以方便相關人員認識了解運營活動效果。

二、 路徑分析數據獲取

互聯網行業對數據的獲取有著得天獨厚的優勢，路徑分析所依賴的數據主要就是伺服器中的日誌數據。用戶在使用App過程中的每一步都可以被記錄下來，這時候需要關注的便是優秀的布點策略，它應當與我們所關心的業務息息相關。這里可以推薦一下諸葛io，一款基於用戶洞察的精細化運營分析工具；將諸葛io的SDK集成到App或網站中，便能獲得應用內的所有用戶行為數據。事實上，諸葛io認為在每個App里，不是所有事件都有著同樣的價值，基於對核心事件的深度分析需求，諸葛io推薦大家使用層級化的自定義事件布點方式，每一個事件由三個層次組成的：事件(Event)、屬性(Key)和屬性值(Value)。同時，諸葛io還為開發者們提供數據監測布點咨詢服務，可以根據豐富的行業經驗為客戶提供個性化的事件布點咨詢和技術支持。

三、 漏斗模型與路徑分析的關系

以上提到的路徑分析與我們較為熟知的漏斗模型有相似之處，廣義上說，漏斗模型可以看作是路徑分析中的一種特殊情況，是針對少數人為特定模塊與事件節點的路徑分析。

漏斗模型通常是對用戶在網站或App中一系列關鍵節點的轉化率的描述，這些關鍵節點往往是我們人為指定的。例如我們可以看到某購物App應用的購買行為在諸葛io中的漏斗轉化情況。這款購物App平台上，買家從瀏覽到支付成功經歷了4個關鍵節點，商品瀏覽、加入購物車、結算、付款成功，從步驟1到步驟4，經歷了其關鍵節點的人群越來越少，節點的轉化率呈現出一個漏斗狀的情形，我們可以針對各個環節的轉化效率、運營效果及過程進行監控和管理，對於轉化率較低的環節進行針對性的深入分析與改進。其他的漏斗模型分析場景可以根據業務需求靈活運用，諸葛io平台中擁有十分強大的漏斗分析工具，是您充分發揮自己對於數據的想像力的平台，歡迎參看一個基於漏斗模型的分析案例《漏斗/留存新玩兒法》。

路徑分析與漏斗模型存在不同之處，它通常是對每一個用戶的每一個行為路徑進行跟蹤與記錄，在此基礎上分析挖掘用戶路徑行為特點，涉及到每一步的來源與去向、每一步的轉化率。可以說，漏斗模型是事先的、人為的、主動的設定了若干個關鍵事件節點路徑，而路徑分析是探索性的去挖掘整體的行為路徑，找出用戶的主流路徑，甚至可能發現某些事先不為人知的有趣的模式路徑。從技術手段上來看，漏斗模型簡單直觀計算並展示出相關的轉化率，路徑分析會涉及到一些更為廣泛的層面。

四、路徑分析常見思路與方法

1、樸素的遍歷統計與可視化分析探索

通過解析布點獲得的用戶行為路徑數據，我們可以用最簡單與直接的方式將每個用戶的事件路徑點擊流數據進行統計，並用數據可視化方法將其直觀地呈現出來。D3.js是當前最流行的數據可視化庫之一，我們可以利用其中的Sunburst Partition來刻畫用戶群體的事件路徑點擊狀況。從該圖的圓心出發，層層向外推進，代表了用戶從開始使用產品到離開的整個行為統計；sunburst事件路徑圖可以快速定位用戶的主流使用路徑。通過提取特定人群或特定模塊之間的路徑數據，並使用sunburst事件路徑圖進行分析，可以定位到更深層次的問題。靈活使用sunburst路徑統計圖，是我們在路徑分析中的一大法寶。

諸葛io不僅能夠便捷獲取布點數據，也為客戶提供了個性化的sunburst事件路徑圖分析，並可為客戶產品製作定製化的產品分析報告。

2、基於關聯分析的序列路徑挖掘方法

提到關聯規則分析，必然免不了數據挖掘中的經典案例「啤酒與尿布」。暫且不論「啤酒與尿布」是不是Teradata的一位經理胡編亂造吹噓出來的「神話故事」，這個案例在一定程度上讓人們理解與懂得了購物籃分析（關聯分析）的流程以及背後所帶來的業務價值。將超市的每個客戶一次購買的所有商品看成一個購物籃，運用關聯規則演算法分析這些存儲在資料庫中的購買行為數據，即購物籃分析，發現10%的顧客同事購買了尿布與啤酒，且在所有購買了尿布的顧客中，70%的人同時購買了啤酒。於是超市決定將啤酒與尿布擺放在一起，結果明顯提升了銷售額。

我們在此不妨將每個用戶每次使用App時操作所有事件點看成「購物籃」中的「一系列商品」，與上面提到的購物籃不同的是，這里的所有事件點擊行為都是存在嚴格的前後事件順序的。我們可以通過改進關聯規則中的Apriori或FP-Growth演算法，使其可以挖掘存在嚴格先後順序的頻繁用戶行為路徑，不失為一種重要的用戶路徑分析思路。我們可以仔細考量發掘出來的規則序列路徑所體現的產品業務邏輯，也可以比較分析不同用戶群體之間的規則序列路徑。

早期的搜索引擎主要基於檢索網頁內容與用戶查詢的相似性或者通過查找搜索引擎中被索引過的頁面為用戶查找相關的網頁，隨著90年代中後期互聯網網頁數量的爆炸式增長，早期的策略不再有效，無法對大量的相似網頁給出合理的排序搜索結果。現今的搜索引擎巨頭如Google、網路都採用了基於鏈接分析的搜索引擎演算法來作為這個問題解決方法之一。網頁與網頁之間通過超鏈接結合在一起，如同微博上的社交網路通過關注行為連接起來，社交網路中有影響力很大的知名權威大V們，互聯網上也存在著重要性或權威性很高的網頁。將權威性較高的網頁提供到搜索引擎結果的前面，使得搜索的效果更佳。

我們將社交網路中的人看作一個個節點，將互聯網中的網頁看作一個個節點，甚至可以將我們的App產品中的每一個模塊事件看作一個個節點，節點與節點之間通過各自的方式連接組成了一個特定的網路圖，以下將基於這些網路結構的分析方法統稱為社會網路分析。

社會網路分析中存在一些較為常見的分析方法可以運用到我們的路徑分析中來，如節點的中心性分析，節點的影響力建模，社區發現等。通過中心性分析，我們可以去探索哪些模塊事件處於中心地位，或者作為樞紐連接了兩大類模塊事件，或者成為大多數模塊事件的最終到達目的地。通過社區發現，我們可以去探索這個社會網路中是否存在一些「小圈子」，即用戶總是喜歡去操作的一小部分行為路徑，而該部分路徑又與其他大部分模塊相對獨立。

以上是小編為大家分享的關於如何做用戶行為路徑分析的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

④ 新媒體運營如何調研用戶畫像，用什麼工具

新媒體運營如何調研用戶畫像，用什麼工具？但凡你是個想在新媒體行業長久發展下去的人，就一定少不了數據分析。沒有數據分析，你就無法確認自己賬號運營得怎樣，無法找到自己的優化方向，進而陷入「閉門造車」的困境。下面，我們就一起來看新媒體運營人常用的大數據分析工具都有什麼吧!


一：易撰

易撰是一款很多自媒體創客都在用的自媒體工具，它包含了近20款主流自媒體平台數據，並根據數據來源及類型做了詳細的分類，在易撰你不僅可以詳細了解到行業發展數據，還可以利用它的8大核心功能，查詢到豐富的內容創作素材，圖文、視頻素材等，甚至文章排版都可以幫你解決，此外還有文章查重、爆文標題助手、視頻批量下載、去水印等十分實用的小工具。

二：清博大數據

清博大數據是一款比較常用的數據網站，它包含的平台數據較少有微信、微博和頭條三個平台的榜單數據。 清博數據和新榜一樣，將榜單數據分為日榜、周榜和月榜三種。除了賬號榜單意外，清博數據有熱文榜單，可以查詢爆文，為自己提供參考對象。

三：新榜

新榜是一個綜合性的內容產業服務平台，而且到當前比較主流的自媒體平台數據，比如圖文為主的微信號、微博、百家號、頭條號，以及視頻類的抖音號、快手等等都可以搜索得到。

並針對數據產生的時間，分為日榜、周榜、月榜三種，數據分類也很清晰，包括發布作品數、轉發數、評論數、點贊數、新增粉絲數、累計粉絲數等等。用戶可以再次看到相關行業的整體運營的情況，以便做出更好的決策。

四：神策數據

神策數據是2020年自媒體運營必備的數據分析工具之一。只要你想做精準的用戶畫像，那麼神策數據你一定要去嘗試一下。

神策數據擁有多維度數據實時分析功能，並根據事件分析，漏斗分析，留存分析，等8大分析模型，滿足你對數據分析的任何需求。並且根據數據模型做出更加准確的決策分析，調整運營策略，提高運營效果。

五：微信指數

微信指數是微信官方做的一款微信數據小程序。微信數據和其它數據分析工具不同的是用戶在手機端就可以查看數據情況。

⑤ 如果你是某企業的新媒體運營人員,你會採用哪些方式了解用戶的屬性和行為

咨詢記錄 · 回答於2021-09-27

⑥ 用戶行為分析用什麼樣的統計方法

要根據你的具體目的
單純用戶行為分析 是很籠統的，並且涵蓋很廣，要根據你的具體分析 要達到的目的 選擇合適的統計方法

⑦ 新媒體用戶研究中定量方法有哪些運用的場景

摘要 許多用戶體驗專家傾向於採用定性的研究方法，原因在於他們認為：定性的研究方法要比定量的研究方法更容易操作和節約成本。其實，他們忽略了與定量分析聯系緊密的大樣本量以及數據統計的巨大前景。

⑧ 怎麼做新媒體數據分析

目標人群的「畫像」信息提取

（1）目標人群的年齡分析

目標人群的情感需求在Censydiam動機分析模型中的反映

由上述分析可知，公眾號的粉絲的情感需求在Censydiam消費動機分析模型主要對應模型中的3個象限，即「享樂/釋放」、「舒適/安全」和「個性/獨特」。這三類情感需求象限其實對應的是三類不同的粉絲群體，所以在後續的公眾號定位及欄目規劃時需要兼顧三者的差異性需求。

好了，通過間接手段，我們獲取了目標人群的用戶畫像，了解了他們的基本特徵，這對我們進行公眾號的內容規劃、風格調性和粉絲獲取渠道都很有幫助。

然而，對於微信公眾號的定位來說，僅有上述信息是不夠的，因為我們還需要確認目標人群的閱讀偏好，知道哪些內容是他們喜聞樂見的，據此可以「投其所好」。

⑨ 什麼是用戶行為分析怎麼做用戶行為分析

第一個問題，什麼是用戶行為分析：
過去的用戶行為分析普遍的問題是：分析不聚焦、採集不全面、開發周期長、完全依靠人工埋點、事後分析、維度單一、指標傳統。

所以當下可以把用戶行為分析定義為：基於用戶生命周期管理模型、全面採集所有數據、事中分析、提前預測、實時多維組合、科學維度劃分、自定義指標的分析。
第二個問題：怎麼做用戶行為分析
你提出這個問題，證明你可能暫時沒有數據分析團隊，或者數據分析團隊尚不成熟和完善，所以需要開展數據分析工作的話建議是藉助第三方的平台。
這一塊業務目前國內已經相對成熟，也有很多不錯的合作夥伴可以選擇了，矽谷的明星公司可以選擇Google Analytics或者Mixpanel等，不過我最推薦的還是國內的數極客。
具體如何開展，我個人的建議是：
選擇採用AARRR模型的平台，通過對用戶全程行為的跟蹤，讓我們在經營中運營中，擁有Acquisition(獲客)、Activation(激活與活躍)、Retention(留存)、Revenue(收入)、Refer(二次傳播) 全程數據分析功能。

⑩ 新媒體數據分析的方法主要有哪些

新媒體數據分析方法主要有：

第一：漏斗圖分析法

漏斗圖其實就是一個倒立的金字塔，相信這么說大家一定很清楚了它的形狀了，那麼漏斗圖分析到底是怎麼個方法呢？其實很簡單，就是把你總結好的相關數據填入進去就可以直觀的看出數據每一步轉化的情況了。

第二：雷達圖分析法

做新媒體運營的人都應該知道這個方法吧，畢竟百家號百家指數、大魚號數據分析用的都是雷達圖分析法，所以雷達圖分析法通常用於指數分析，也就是自媒體平台對賬號權重的一種評判。

第三：回歸分析法

這種方法就比較繁瑣了，它是指通過研究事務發展變化因果關系來預測未來即將發展趨勢，也就是說這種方法是用來研究變數間相互關系，也常被稱為因果法。

(10)新媒體用戶線上行為分析方法擴展閱讀：

新媒體進行數據分析的原因：

1、通過數據分析可以知曉各渠道的一個推送效果：將相同的內容投放於不同渠道，可以通過數據分析出個平台的推薦量和閱讀量，以此判斷你的目標群體集中地。將不同的內容投放於相同的渠道，可以了解目標用戶的內容偏好，以便更集中的輸出和優化內容，提高用戶粘性。

2、我們可以通過數據分析，及時調整優化內容：通過數據對比，可以發現相關問題所在，比如：標題沒取好、圖片沒吸引力、內容不夠優質、目標用戶不在此平台活躍等，然後根據數據反饋的問題，及時做調整，避免掉粉。

3、通過數據分析可以為下一篇內容做出參考，從而使內容越來越優質：數據能客觀反映當前內容的推廣效果和狀態好壞，給上級或公司提供可參考的決策、戰略依據，從而找到最佳路徑。