新媒体用户线上行为分析方法

① 新媒体方面如何能做好数据分析和统计呢

一直以来，互联网形势都是变幻莫测，四处充满了可变性，随着移动时代的到来，老一套的传统营销方式也可能阻挡企业发展。企业如果再不主动涉及新媒体营销、以及做好大数据统计、融入新时代潮流，可能将遭遇始料不及的困境。
那么企业该如何将掌控的数据信息变为自己所用呢？通常可以运用大数据来洞悉消费者的行为变化，从而精准地分析用户的特点和喜好，最后挖掘出产品的潜在性，以及潜在使用价值用户人群，最终完成销售市场营销的精准化、场景化，这样一个完整的体系就建成了！关于大数据统计，亿仁网络认为企业首先需要做的是依据用户社会属性、消费者行为、生活方式等信息，抽象性地总结出一个标签化的用户画像，这其中就包括用户的性别、地区、年纪、文化教育水准，以及用户的兴趣爱好、知名品牌喜好、产品喜好。
接着，企业就要依靠大数据来进行数据分析，这样可以让你致力于一部分用户，而这群用户就能意味着特殊产品的大部分潜在顾客。最后，采集大数据最大的使用价值并不是事后分析，而是进行事前预测分析和推荐。通过大数据整合更改企业的营销方法，然后依靠顾客的个人行为数据信息去做推荐，这样才能做好！

② 如果你现在是华为手机的新媒体运营师,如何精准找到用户

假设我是华为手机的新媒体运营师，我会注重发掘年轻用户。年轻一代是智能手机的主力军，也是最充满商业想象力的群体。为了做好年轻人的生意，华为甚至专门打造了一个子品牌：荣耀。品牌定位就是“年轻人”。
在茫茫人海中精准定位华为要找的年轻人用户，主要运用了以下几个运营手段。

1.给荣耀8青春版构建用户画像
荣耀8青春版的目标用户主要是高中生和大学生。构建用户画像，核心工作是打“标签”。个灯的做法是通过对目标用户的线上、线下行为进行多维度的数据分析来打标签。

2.用大数据找到目标用户
通过“冷数据”画像，找到经常使用社交、影音、团购、学习、旅游出行、拍照修图、直播、兼职招聘等APP的用户。通过“温数据”，即学生每年出现在学校的时间、日常轨迹、节假日轨迹，对线下场景数据进行回溯，然后匹配线上“冷数据”画像，精准锁定目标用户。

3.做好软广宣传
手机通知栏消息推送和应用内广告相结合，加强广告效果，激发消费者更多元化的情感卷入和情感流动。
4. 围绕年轻人的爱好来打动年轻人

华为荣耀的广告，主题都是围绕年轻人的爱好。在传播的内容中，着重突出品牌代言人——新晋偶像吴亦凡，助力塑造新青年文化。素材设计选择年轻人喜欢的明亮系，以此向目标受众释放更多的亲切和友善，在千禧一代年轻人中产生深远影响。（搬运班级同学的讨论回答答案😂看看就好）

③ 如何做用户行为路径分析

如何做用户行为路径分析

用户行为路径分析是互联网行业特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或点击模式，进而实现一些特定的业务用途，如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化与改版等。

本文会对用户行为路径分析方法作一些简单的探讨，更多的偏向于一些路径分析业务场景与技术手段的介绍，起到抛砖引玉的作用，欢迎致力于互联网数据分析的朋友们拍砖与批评。以后有机会可以继续介绍分享与实际业务结合较多的用户行为路径分析案例。

一、 路径分析业务场景

用户行为路径分析的一个重要终极目的便是优化与提升关键模块的转化率，使得用户可以便捷地依照产品设计的期望主流路径直达核心模块。具体在分析过程中还存在着以下的应用场景：

用户特征分析中常常使用的都是一些如性别、地域等人口统计数据或订单价、订单数等运营数据，用户访问路径数据为我们了解用户特征打开了另一扇大门。例如对于一款图片制作上传分享的应用，我们可以通过用户的App使用操作数据，来划分出乐于制作上传的创作型用户，乐于点赞评论的互动型用户，默默浏览看图的潜水型用户，以及从不上传只会下载图片的消费型用户。

路径分析对产品设计的优化与改进有着很大的帮助，可以用于监测与优化期望用户路径中各模块的转化率，也可以发现某些冷僻的功能点。一款视频创作分享型App应用中，从开始拍摄制作视频到视频的最终发布过程中，用户往往会进行一系列的剪辑操作；通过路径分析，我们可以清晰的看到哪些是用户熟知并喜爱的编辑工具，哪些操作过于冗长繁琐，这样可以帮助我们针对性地改进剪辑操作模块，优化用户体验。如果在路径分析过程中用户的创作数量与用户被点赞、评论以及分享的行为密切相关，就可以考虑增强这款App的社交性，增强用户黏性与创作欲望。

3、产品运营过程的监控

产品关键模块的转化率本身即是一项很重要的产品运营指标，通过路径分析来监测与验证相应的运营活动结果，可以方便相关人员认识了解运营活动效果。

二、 路径分析数据获取

互联网行业对数据的获取有着得天独厚的优势，路径分析所依赖的数据主要就是服务器中的日志数据。用户在使用App过程中的每一步都可以被记录下来，这时候需要关注的便是优秀的布点策略，它应当与我们所关心的业务息息相关。这里可以推荐一下诸葛io，一款基于用户洞察的精细化运营分析工具；将诸葛io的SDK集成到App或网站中，便能获得应用内的所有用户行为数据。事实上，诸葛io认为在每个App里，不是所有事件都有着同样的价值，基于对核心事件的深度分析需求，诸葛io推荐大家使用层级化的自定义事件布点方式，每一个事件由三个层次组成的：事件(Event)、属性(Key)和属性值(Value)。同时，诸葛io还为开发者们提供数据监测布点咨询服务，可以根据丰富的行业经验为客户提供个性化的事件布点咨询和技术支持。

三、 漏斗模型与路径分析的关系

以上提到的路径分析与我们较为熟知的漏斗模型有相似之处，广义上说，漏斗模型可以看作是路径分析中的一种特殊情况，是针对少数人为特定模块与事件节点的路径分析。

漏斗模型通常是对用户在网站或App中一系列关键节点的转化率的描述，这些关键节点往往是我们人为指定的。例如我们可以看到某购物App应用的购买行为在诸葛io中的漏斗转化情况。这款购物App平台上，买家从浏览到支付成功经历了4个关键节点，商品浏览、加入购物车、结算、付款成功，从步骤1到步骤4，经历了其关键节点的人群越来越少，节点的转化率呈现出一个漏斗状的情形，我们可以针对各个环节的转化效率、运营效果及过程进行监控和管理，对于转化率较低的环节进行针对性的深入分析与改进。其他的漏斗模型分析场景可以根据业务需求灵活运用，诸葛io平台中拥有十分强大的漏斗分析工具，是您充分发挥自己对于数据的想象力的平台，欢迎参看一个基于漏斗模型的分析案例《漏斗/留存新玩儿法》。

路径分析与漏斗模型存在不同之处，它通常是对每一个用户的每一个行为路径进行跟踪与记录，在此基础上分析挖掘用户路径行为特点，涉及到每一步的来源与去向、每一步的转化率。可以说，漏斗模型是事先的、人为的、主动的设定了若干个关键事件节点路径，而路径分析是探索性的去挖掘整体的行为路径，找出用户的主流路径，甚至可能发现某些事先不为人知的有趣的模式路径。从技术手段上来看，漏斗模型简单直观计算并展示出相关的转化率，路径分析会涉及到一些更为广泛的层面。

四、路径分析常见思路与方法

1、朴素的遍历统计与可视化分析探索

通过解析布点获得的用户行为路径数据，我们可以用最简单与直接的方式将每个用户的事件路径点击流数据进行统计，并用数据可视化方法将其直观地呈现出来。D3.js是当前最流行的数据可视化库之一，我们可以利用其中的Sunburst Partition来刻画用户群体的事件路径点击状况。从该图的圆心出发，层层向外推进，代表了用户从开始使用产品到离开的整个行为统计；sunburst事件路径图可以快速定位用户的主流使用路径。通过提取特定人群或特定模块之间的路径数据，并使用sunburst事件路径图进行分析，可以定位到更深层次的问题。灵活使用sunburst路径统计图，是我们在路径分析中的一大法宝。

诸葛io不仅能够便捷获取布点数据，也为客户提供了个性化的sunburst事件路径图分析，并可为客户产品制作定制化的产品分析报告。

2、基于关联分析的序列路径挖掘方法

提到关联规则分析，必然免不了数据挖掘中的经典案例“啤酒与尿布”。暂且不论“啤酒与尿布”是不是Teradata的一位经理胡编乱造吹嘘出来的“神话故事”，这个案例在一定程度上让人们理解与懂得了购物篮分析（关联分析）的流程以及背后所带来的业务价值。将超市的每个客户一次购买的所有商品看成一个购物篮，运用关联规则算法分析这些存储在数据库中的购买行为数据，即购物篮分析，发现10%的顾客同事购买了尿布与啤酒，且在所有购买了尿布的顾客中，70%的人同时购买了啤酒。于是超市决定将啤酒与尿布摆放在一起，结果明显提升了销售额。

我们在此不妨将每个用户每次使用App时操作所有事件点看成“购物篮”中的“一系列商品”，与上面提到的购物篮不同的是，这里的所有事件点击行为都是存在严格的前后事件顺序的。我们可以通过改进关联规则中的Apriori或FP-Growth算法，使其可以挖掘存在严格先后顺序的频繁用户行为路径，不失为一种重要的用户路径分析思路。我们可以仔细考量发掘出来的规则序列路径所体现的产品业务逻辑，也可以比较分析不同用户群体之间的规则序列路径。

早期的搜索引擎主要基于检索网页内容与用户查询的相似性或者通过查找搜索引擎中被索引过的页面为用户查找相关的网页，随着90年代中后期互联网网页数量的爆炸式增长，早期的策略不再有效，无法对大量的相似网页给出合理的排序搜索结果。现今的搜索引擎巨头如Google、网络都采用了基于链接分析的搜索引擎算法来作为这个问题解决方法之一。网页与网页之间通过超链接结合在一起，如同微博上的社交网络通过关注行为连接起来，社交网络中有影响力很大的知名权威大V们，互联网上也存在着重要性或权威性很高的网页。将权威性较高的网页提供到搜索引擎结果的前面，使得搜索的效果更佳。

我们将社交网络中的人看作一个个节点，将互联网中的网页看作一个个节点，甚至可以将我们的App产品中的每一个模块事件看作一个个节点，节点与节点之间通过各自的方式连接组成了一个特定的网络图，以下将基于这些网络结构的分析方法统称为社会网络分析。

社会网络分析中存在一些较为常见的分析方法可以运用到我们的路径分析中来，如节点的中心性分析，节点的影响力建模，社区发现等。通过中心性分析，我们可以去探索哪些模块事件处于中心地位，或者作为枢纽连接了两大类模块事件，或者成为大多数模块事件的最终到达目的地。通过社区发现，我们可以去探索这个社会网络中是否存在一些“小圈子”，即用户总是喜欢去操作的一小部分行为路径，而该部分路径又与其他大部分模块相对独立。

以上是小编为大家分享的关于如何做用户行为路径分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

④ 新媒体运营如何调研用户画像，用什么工具

新媒体运营如何调研用户画像，用什么工具？但凡你是个想在新媒体行业长久发展下去的人，就一定少不了数据分析。没有数据分析，你就无法确认自己账号运营得怎样，无法找到自己的优化方向，进而陷入“闭门造车”的困境。下面，我们就一起来看新媒体运营人常用的大数据分析工具都有什么吧!


一：易撰

易撰是一款很多自媒体创客都在用的自媒体工具，它包含了近20款主流自媒体平台数据，并根据数据来源及类型做了详细的分类，在易撰你不仅可以详细了解到行业发展数据，还可以利用它的8大核心功能，查询到丰富的内容创作素材，图文、视频素材等，甚至文章排版都可以帮你解决，此外还有文章查重、爆文标题助手、视频批量下载、去水印等十分实用的小工具。

二：清博大数据

清博大数据是一款比较常用的数据网站，它包含的平台数据较少有微信、微博和头条三个平台的榜单数据。 清博数据和新榜一样，将榜单数据分为日榜、周榜和月榜三种。除了账号榜单意外，清博数据有热文榜单，可以查询爆文，为自己提供参考对象。

三：新榜

新榜是一个综合性的内容产业服务平台，而且到当前比较主流的自媒体平台数据，比如图文为主的微信号、微博、百家号、头条号，以及视频类的抖音号、快手等等都可以搜索得到。

并针对数据产生的时间，分为日榜、周榜、月榜三种，数据分类也很清晰，包括发布作品数、转发数、评论数、点赞数、新增粉丝数、累计粉丝数等等。用户可以再次看到相关行业的整体运营的情况，以便做出更好的决策。

四：神策数据

神策数据是2020年自媒体运营必备的数据分析工具之一。只要你想做精准的用户画像，那么神策数据你一定要去尝试一下。

神策数据拥有多维度数据实时分析功能，并根据事件分析，漏斗分析，留存分析，等8大分析模型，满足你对数据分析的任何需求。并且根据数据模型做出更加准确的决策分析，调整运营策略，提高运营效果。

五：微信指数

微信指数是微信官方做的一款微信数据小程序。微信数据和其它数据分析工具不同的是用户在手机端就可以查看数据情况。

⑤ 如果你是某企业的新媒体运营人员,你会采用哪些方式了解用户的属性和行为

咨询记录 · 回答于2021-09-27

⑥ 用户行为分析用什么样的统计方法

要根据你的具体目的
单纯用户行为分析 是很笼统的，并且涵盖很广，要根据你的具体分析 要达到的目的 选择合适的统计方法

⑦ 新媒体用户研究中定量方法有哪些运用的场景

摘要 许多用户体验专家倾向于采用定性的研究方法，原因在于他们认为：定性的研究方法要比定量的研究方法更容易操作和节约成本。其实，他们忽略了与定量分析联系紧密的大样本量以及数据统计的巨大前景。

⑧ 怎么做新媒体数据分析

目标人群的“画像”信息提取

（1）目标人群的年龄分析

目标人群的情感需求在Censydiam动机分析模型中的反映

由上述分析可知，公众号的粉丝的情感需求在Censydiam消费动机分析模型主要对应模型中的3个象限，即“享乐/释放”、“舒适/安全”和“个性/独特”。这三类情感需求象限其实对应的是三类不同的粉丝群体，所以在后续的公众号定位及栏目规划时需要兼顾三者的差异性需求。

好了，通过间接手段，我们获取了目标人群的用户画像，了解了他们的基本特征，这对我们进行公众号的内容规划、风格调性和粉丝获取渠道都很有帮助。

然而，对于微信公众号的定位来说，仅有上述信息是不够的，因为我们还需要确认目标人群的阅读偏好，知道哪些内容是他们喜闻乐见的，据此可以“投其所好”。

⑨ 什么是用户行为分析怎么做用户行为分析

第一个问题，什么是用户行为分析：
过去的用户行为分析普遍的问题是：分析不聚焦、采集不全面、开发周期长、完全依靠人工埋点、事后分析、维度单一、指标传统。

所以当下可以把用户行为分析定义为：基于用户生命周期管理模型、全面采集所有数据、事中分析、提前预测、实时多维组合、科学维度划分、自定义指标的分析。
第二个问题：怎么做用户行为分析
你提出这个问题，证明你可能暂时没有数据分析团队，或者数据分析团队尚不成熟和完善，所以需要开展数据分析工作的话建议是借助第三方的平台。
这一块业务目前国内已经相对成熟，也有很多不错的合作伙伴可以选择了，硅谷的明星公司可以选择Google Analytics或者Mixpanel等，不过我最推荐的还是国内的数极客。
具体如何开展，我个人的建议是：
选择采用AARRR模型的平台，通过对用户全程行为的跟踪，让我们在经营中运营中，拥有Acquisition(获客)、Activation(激活与活跃)、Retention(留存)、Revenue(收入)、Refer(二次传播) 全程数据分析功能。

⑩ 新媒体数据分析的方法主要有哪些

新媒体数据分析方法主要有：

第一：漏斗图分析法

漏斗图其实就是一个倒立的金字塔，相信这么说大家一定很清楚了它的形状了，那么漏斗图分析到底是怎么个方法呢？其实很简单，就是把你总结好的相关数据填入进去就可以直观的看出数据每一步转化的情况了。

第二：雷达图分析法

做新媒体运营的人都应该知道这个方法吧，毕竟百家号百家指数、大鱼号数据分析用的都是雷达图分析法，所以雷达图分析法通常用于指数分析，也就是自媒体平台对账号权重的一种评判。

第三：回归分析法

这种方法就比较繁琐了，它是指通过研究事务发展变化因果关系来预测未来即将发展趋势，也就是说这种方法是用来研究变量间相互关系，也常被称为因果法。

(10)新媒体用户线上行为分析方法扩展阅读：

新媒体进行数据分析的原因：

1、通过数据分析可以知晓各渠道的一个推送效果：将相同的内容投放于不同渠道，可以通过数据分析出个平台的推荐量和阅读量，以此判断你的目标群体集中地。将不同的内容投放于相同的渠道，可以了解目标用户的内容偏好，以便更集中的输出和优化内容，提高用户粘性。

2、我们可以通过数据分析，及时调整优化内容：通过数据对比，可以发现相关问题所在，比如：标题没取好、图片没吸引力、内容不够优质、目标用户不在此平台活跃等，然后根据数据反馈的问题，及时做调整，避免掉粉。

3、通过数据分析可以为下一篇内容做出参考，从而使内容越来越优质：数据能客观反映当前内容的推广效果和状态好坏，给上级或公司提供可参考的决策、战略依据，从而找到最佳路径。