周末和某大厂的哥们谈天，聊到用户剖析，很多公司都会做用户剖析，但很多人的用户剖析做得很肤浅，统计一下用户生动天数、在线时长、累计消费，然后就开始对着数字发呆，不知道如何做出有深度的洞察。
经由和哥们的谈论，总结了用户剖析的5大黄金法则，可以有效办理“对着指标发呆症”，一起来看下。
法则1：从用户分层开始
正所谓：长袖善舞，多钱善贾。做数据剖析，如果数据本身就很少，那也很难剖析出有深度的结论。
反响在用户剖析上，如果用户是轻度用户，注册时候就留个手机号，登录一两次就没来了，那铁定没有啥数据可以剖析。只有重度用户，累积的数据多，才能做出有深度的解读。
因此想要让用户剖析做出深度，必须先做分层，区分出轻、中、重用户，然后再看：
1、不同层级的用户，在背景特色上有何差异
2、重度用户是如何从轻度、中度一步步蜕变过来的
3、与重度用户比较，轻度、中度差在哪一个蜕变步骤
这样才能看出个以是然来，避免一上来就统计一堆诸如月均消费，月均在线时长之类的均匀数，抹杀了用户之间的差异性。做用户分层的详细方法，可以参考：这才是真正的用户分层，而不是看均匀数
法则2：指标分深浅，内容看需求
做完第一步，很多人自然遐想到：我看到重度用户一周登录7天，轻度一周登录1天，以是我搞个打卡签到活动，让轻度登录7天。
这个想法是很离谱的，试想一下，我们自己在利用app的时候，会去负责打算登录几点，点击几下吗？除非我在薅它的打开褒奖，否则鬼会这么想。
用户的登录、生动、消费行为，都是有详细目标的。这里有我喜好的内容，这里有我喜好的商品，这里有褒奖。这些才是直不雅观情由。而这些情由须要通过对内容、商品打标签来得到。
原则上，用户在一个标签下积累的行为（消费、互动）越多，则解释用户对该标签下内容/商品的需求越多。
基于此，当我们想推一个商品时，该当多考试测验几次，让商品曝光到用户面前，才能积累到数据，做出合理推断（如下图）。
法则3：测试与挖掘相结合
做完第一步，很多人还会自然遐想到：剖析重度用户是怎么从轻度用户一步一步蜕变过来的，总结出履历来，复制到其他轻度用户身上。
想法很好，但不见得行得通，由于一个企业能供应给用户的产品和做事是有限的，只能吸引到特定用户，因此不见得轻度和重度用户便是同一类人。
因此，通过重度用户的消费/互动进程，理论上可以总结出一个发展路径来：
用户从XX渠道进入，有XX特色用户首次体验的是XX商品，之后X天又复购一次用户在累计购买XX金额后，开始扩展消费品类BUT，这一套不见得对所有轻度用户有用，因此可能须要多制订几个测试线路，通过不同的手段来刺激轻度用户，看看哪一个管用。
这里有个经典的问题，便是：很多人指望数据算出一个最优推举规则，一下就能把轻度用户激活。这是很难的由于轻度用户每每数据积累非常少，在短缺测试的情形下很难得到有效结论。
因此强烈建议多做测试，先网络一些数据再说。而且，运营又不是离了数据剖析就不会干活了，有很多常规的/通用的推举逻辑可以用（如下图所示）。
比如一个用户买了啤酒，我们该当推举尿布给他，对不对？不对！
如果他真买了啤酒，有太多东西比尿布更得当了，比如：
这些商品之间天生有关联，不须要数据也能推举，因此可以先基于这些天生规则，定好测试路线，之后不断推举信息，刺激用户，看看他会相应哪一个。
这样既积累了数据，为持续洞察用户打根本，又能积累履历，快速提升古迹。
法则4：多做考试测验，持续积累
做用户剖析只看静态数据，是非常不足的，特殊是对付轻度用户/流失落用户。现有的数据太少，后续行为全靠猜，是很难有结论的。
因此，可以结合我司现有商品情形+运营预算，制订好提升用户的线路，然后逐一测试效果，边测试，边积累履历。
最好的情形是：能通过测试，创造一条新的，促进轻度用户向重度转化的道路，这便是立了大功了。当然，不好的情形下，创造在现有条件下，能考试测验的商品+优惠+内容组合用尽了，还是做不好。
这实在也是有代价的，知道了现有手段都弗成，那最少能省点资源摧残浪费蹂躏，并且推动诸如商品升级/优化运作办法等底层能力升级。
这里很多企业在运营上会有问题：
谢绝做测试，总是按老一套干做测试不接管失落败，强行“成功”做测试不测几套方案，浅尝辄止每每这些企业的运营/产品部门，还喜好标榜“我们便是乱拳打去世老师傅”，还喜好嚷嚷：“做活动便是要出效益！
”“没有十足的把握不要做！
”
其结果，便是要么压根没有数据，永久不知道用户还喜好啥，要么数据是被污染过的，新推出的商品险些全部依赖匆匆销，除了“我们的用户很喜好贪便宜”以外没有啥额外结论。
数据剖析不是走一步预测未来100步，而是每一步走的时候，时候校验：有没有偏离、走得快烦懑，能不能达成预期。这一点牢记牢记。
法则5：单独谈论利益驱动的效果
有一种情形是须要单独谈论的，即：用户受利益驱动，完成了XX行为。
常见的，比如：
由于有超低价新手礼包，导致用户注册由于有远低于市场价爆款产品，导致用户购买由于有补贴力度很大的会员活动，导致用户升级到黑金会员由于有很大力度匆匆销活动，导致短期内用户大量生动特殊是，当我司补贴的商品是：
类似新款iphone，市场价高且脱销的硬通货类似米面油蛋奶，适用面广的刚需型商品类似沐浴露、纸巾，适用面广且能长期囤货的商品这时候都会引发用户短期内大量生动+大量消费，可长期来看，这批用户并没有建立对我司的信赖，只是纯挚图便宜。这利益驱动产生的数据会滋扰对用户正常需求的判断，从而导致后续判断不准确。
因此，得对利益驱动行为做单独标识与剖析：
对活动/商品打标签，标识出类似“逾额优惠”情形记录用户参与“逾额优惠”的次数，享受优惠力度区分出新用户中，通过“逾额优惠”办法加入用户区分出老用户里，享受“逾额优惠”比例较高（50%+）的用户这样可以有效识别出，谁是被收买的，剩下的很有可能是真正有需求的用户。
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