用户行为

诸葛君说：在日常的数据分析中，常用的有8大模型： 用户模型（点我回顾） 、事件模型、漏斗分析模型、热图分析模型、自定义留存分析模型、粘性分析模型、全行为路径分析模型、用户分群模型，其中，“事件模型”对于很多业务人员来说相对比较陌生，但他却是用户行为数据分析的第一步，也是分析的核心和基础。 事件模型中的逻辑结构、事件的准确性、自定义能力和对事件的管理是“事件模型”的几大要素。对这一模型有了深刻的认识和理解，那用户行为数据的采集逻辑也就基本掌握。下文我们稍作展开。 一、什么是事件？ 在日常工作中，不同岗位、不同角色所关注的事件各不相同，比如，市场人员可能关注点击进入落地页的人数以及进入落地页后用户是否点击核心按钮，比如“立即注册/立即购买”等？运营人员可能更关注某次邀请好友活动中老用户是否点击该活动页面，是否将邀请海报分享到朋友圈？PM可能更关心新功能上线后用户是否点击打开？在洞察诸如此类的指标过程中，事件模型就起到了至关重要的作用。 那么，什么叫做“事件”呢？简单讲，就是用户在产品上的行为，它是用户行为的一个专业描述，用户在产品上的所有获得的程序反馈都可以抽象为事件，由开发人员通过埋点进行采集，通俗讲就是：将一段代码放入对应的页面/按钮，用户进入页面/点击按钮的本质是在加载背后的代码，同时再加载事件采集代码，这样就被SDK所记录下来了。 二、事件的采集 其实，要说明白事件模型这个事

诸葛君说：在流量越来越贵背景下，留住老用户显得愈发重要，对于用户而言，留存率越高，说明产品对用户的核心需求把握的越好，用户对产品产生强烈的依赖。对于产品而言，留存率越高，说明产品的活跃用户越多，转化为忠实用户的比例会越大，越有利于产品变现能力的提升。 一、留存定义和公式 定义：满足某个条件的用户，在某个时间点有没有进行回访行为 公式：若满足某个条件的用户数为n，在某个时间点进行回访行为的用户数为m，那么该时间点的留存率就是m/n 以我们常用的指标举个例子：“新增用户日留存”，就是某天新来的用户，第二天打开app或网站的比例，第三天打开app或网站的比例，第七天打开app或网站的比例，第N天打开app或网站的比例。 图1：新增用户留存 这一指标就是N-day留存，即第几日留存，这里的“日”可以是“周”，也可以是“月”，大家现在普遍认识的用户留存，一般都是“N-day”留存了。 除了N-day留存，业内常见的留存分析方式还有“Unbounded留存”、“Bracket留存”，这3类留存的区别就在于时间条件的差异，具体关注哪种留存，需要根据业务来定。 -Unbounded留存（N天内留存） Unbounded留存就是我们常说第N日内留存，N-day留存是只计算第N天完成回访行为的用户，Unbounded留存会累计计算N天内所有完成过回访行为的用户。 -Bracket留存

我想用一句话作为本章的开场“产品道，非常道！”这六个字需要我们慢慢体会。 作为一个产品人，在当今这个社会可真是不好当，他需要你具备的条件是很多，这些条件中最重要的一条大家都知道，找到适合自己的一件事情，然后用心坚持做下去，然后呢，用时间来证明这件事情的价值，只有这件事情有了价值，产品人才有了价值。 在现在这个社会，找件事情做是很容易的，但是找个好事情不容易，自己能发明一个嘛？很难。或者跟别人做一下，也很费劲。整个一堆事情就出来了，你会发现到头来这所有的所有都非常的难。 我有一个毛病，经常会忘记一个人的名字，哪怕经常会见到，但是有些人就会记住很多年都不会忘记，不知道大家有没有跟我一样。看书可能也是这样，记住了书的内容，但是却怎么也记不起书的名字。这个我那天看到了一段话，我才知道了其中的奥秘“人有时从表层理性思维判断上，往往没有人的本身潜意识更懂自己。人的下意识小动作及无意识的选择，往往才是自己对于当下事物价值的忠实评判。”，大概的意思就是，如果你遇到了你喜欢的人，你的一些潜意识的会把对方放到很重要的位置。 经常会看到市场上有两个或者多个产品好像从功能、目标用户、用户的痛点都是完全一样的，但是用户的选择都是倾向于一个。 作为产品人来说，我一直希望找到这中间的秘密，其实，根本的原因就是一点：“我们没有一个能清楚说服用户，说服公司的产品价值点”，无法说清楚，我们凭什么让用户用我们的产品

有的运营人员做渠道投放，每个渠道都投放了，点击量特别高，但激活量只有个位数。也有可能点击激活数量都很高，但是留存率很低。费用都花光了，但是效果没有出来。自己去分析后台数据，却得不到结论。 我想说的是，分析的前提是拿到靠谱的数据。如果数据不准确，结论可想而知~ 当然，再靠谱的平台，也有可能出现一些不靠谱的情况。为什么呢？俗话说，有榜单的地方就有刷榜，有数据统计的平台就有数据作弊的作坊。 在移动互联网生态中存在很多不为人知的渠道刷量工作室，这些工作室以非常低廉的价格贡献质量同样低廉的用户数据。 早期的统计分析平台的SDK基于明文的jason数据包，工作室可以很方便的用程序伪造这些数据包，模拟出新增活跃、留存、时长等用户数据。随着统计分析平台的发展，很多分析平台推出了基于二进制协议的SDK，开发人员还可以自行调用加密开关。这些技术的提升使统计平台的安全性和数据准确性得到了提高。如果App升级到安全协议版本的SDK，刷量工作室已经很难采用直接模拟数据包的形式来刷量了。 所谓道高一尺魔高一丈，平台有平台的方法，刷量工作室有刷量的招数。除了采用分布式人肉刷量的方式来刷量(形式可以参考基于任务的积分墙);有技术实力的都能够通过编写程序脚本，修改真机参数，驱动真机运行(有兴趣的同学可以了解一下igrimace这个iOS的刷量工具)。这些行为已经跟真实的用户行为几乎没太大差别

很多客户开通了腾讯广点通等广告推广，有的广告是投放在微信或者qq客户端里面。那么推广页面就可以直接加入微信二维码，让用户直接长按识别，然后添加好友等操作。 这样的好处不言而喻，省去了访客复制添加等多步操作，避免访客复制错误或者记忆错误的麻烦，也就减少了流失率，提高了添加好友的成功率。 好多粉为满足广大用户对推广的精细化统计数据的要求，在统计点击行为的前提下，率先新增支持长按识别等行为。 操作很简单，步骤如下： 使用所有功能前，请添加基础统计代码！ 基础统计代码安装教程： 1.落地页管理中开启行为转化统计： 2.设置长按识别转化类型： 3.设置完成，查看长按统计信息： 来源： 51CTO 作者： 慢慢来比较 链接： https://blog.51cto.com/14660222/2484516

很多客户开通了腾讯广点通等广告推广，有的广告是投放在微信或者qq客户端里面。那么推广页面就可以直接加入微信二维码，让用户直接长按识别，然后添加好友等操作。 这样的好处不言而喻，省去了访客复制添加等多步操作，避免访客复制错误或者记忆错误的麻烦，也就减少了流失率，提高了添加好友的成功率。 好多粉为满足广大用户对推广的精细化统计数据的要求，在统计点击行为的前提下，率先新增支持长按识别等行为。 操作很简单，步骤如下： 使用所有功能前，请添加基础统计代码！ 基础统计代码安装教程： 1.落地页管理中开启行为转化统计： 2.设置长按识别转化类型： 3.设置完成，查看长按统计信息： 来源： 51CTO 作者： 慢慢来比较 链接： https://blog.51cto.com/14660222/2484517

审计系统 简介 审计系统分为网络审计、数据库审计、综合审计。 网络审计针对于网络协议进行审计，如http、smtp、pop3、vnc、RDP、Rlogin、SSH、Telnet 等； 数据库审计专门用于数据库操作审计，详细记录用户操作数据库的操作，并支持回放；综合审计则将网络审计和数据库审计功能进行综合，进行综合审计。 网络审计的功能 网络安全审计系统针对互联网行为提供有效的行为审计、内容审计、行为报警、行为控制及相关审 计功能。从管理层面提供互联网的有效监督，预防、制止数据泄密。满足用户对互联网行为审计备案及安 全保护措施的要求，提供完整的上网记录，便于信息追踪、系统安全管理和风险防范。 贴近网监业务模式，提高网络破案成功率 系统功能依照公安网监的业务流程设置：从日常例行的网络行为巡察、到有目的地行为线索搜索； 从发现嫌疑人虚拟身份线索后进行的虚拟身份分析，到依据发现的行为或身份线索进行监视布控；从系统 实时监控网络行为并在策略条件满足时触发报警，到以布控策略组为单位查看布控告警结果等。上述功能 体现了网监的真实业务内涵，并且操作非常便利，能够帮助警员最大限度地利用网络线索来侦破疑难案件。 全面内容安全审计，满足所有合规性要求 系统支持从网页访问、email、文件下载到即时通讯等数十种主要网络应用协议的识别还原，帮助用户最大限度地不遗漏有潜在安全风险的网络行为

有的运营人员做渠道投放，每个渠道都投放了，点击量特别高，但激活量只有个位数。也有可能点击激活数量都很高，但是留存率很低。费用都花光了，但是效果没有出来。自己去分析后台数据，却得不到结论。 我想说的是，分析的前提是拿到靠谱的数据。如果数据不准确，结论可想而知~ 当然，再靠谱的平台，也有可能出现一些不靠谱的情况。为什么呢？俗话说，有榜单的地方就有刷榜，有数据统计的平台就有数据作弊的作坊。 在移动互联网生态中存在很多不为人知的渠道刷量工作室，这些工作室以非常低廉的价格贡献质量同样低廉的用户数据。 早期的统计分析平台的SDK基于明文的jason数据包，工作室可以很方便的用程序伪造这些数据包，模拟出新增活跃、留存、时长等用户数据。随着统计分析平台的发展，很多分析平台推出了基于二进制协议的SDK，开发人员还可以自行调用加密开关。这些技术的提升使统计平台的安全性和数据准确性得到了提高。如果App升级到安全协议版本的SDK，刷量工作室已经很难采用直接模拟数据包的形式来刷量了。 所谓道高一尺魔高一丈，平台有平台的方法，刷量工作室有刷量的招数。除了采用分布式人肉刷量的方式来刷量(形式可以参考基于任务的积分墙);有技术实力的都能够通过编写程序脚本，修改真机参数，驱动真机运行(有兴趣的同学可以了解一下igrimace这个iOS的刷量工具)。这些行为已经跟真实的用户行为几乎没太大差别

我初步的想法，是广告系统分为四个阶段：广告的生产和投放计划，广告的实际投放，广告投放过程中和之后的用户操作行为数据收集和处理，以及接下来的大数据分析，整理出报告，用一些定量分析产生一些定性结论，从而达到对广告业务的反哺，广告商品的调整。 第一阶段，应该是先整理手头已有的广告资源，比如广告的投放载体（移动端，网页端），页面/位置（app首页，内页，banner，片区），时间（时长，哪个时间点，比如电视剧片头前，片中等等）。然后把这些产品按照不同的客户，打包成不同的套餐，有不同的价位，对外进行销售。当然，也会有一些定制型的需求。这些套餐和需求，产生投放计划：某个时间，在某个地方，播放某个广告（有可能是视频或者图片广告）。 第二阶段，广告的实际投放，通过调用相应的接口，返回符合当前载体的广告播放计划，相关的广告ID和播放时间，由前端去控制加载广告，进行播放。 第三阶段，通过一些埋点，获取到用户的一些操作行为，比如点击，注册，播放时长，跳过等等。当然也包括一些用户授权过的设备等信息。 第四阶段，这些信息通过消息队列的方式，传递到数据收集系统，比如Kafka（考虑到数据量，要做服务集群），然后用数据库持久化下来。最后使用一些大数据工具，如Hive，HBase，ELK，进行数据清洗，筛选，统计，计算。甚至可以做一些标签，反应出哪些用户对哪些广告具有偏好，为商业化服务。 来源： oschina

让用户习惯你的产品 == * 习惯：下意识做出的举动。 简单的习惯是在很少或完全没有意识思考的情况下完成的行为，指导了每个人日常近一半的行为。 习惯是人们能够通过在 基底神经节中存储自动反应，来将注意力集中在其他事物 当大脑才去捷径并停止积极思考下一步该怎么做的时候， 就会形成习惯；大脑很快便学会编纂行为，为其遇到的任何情况提供解决方案。 深谙此道的企业，一直将培养用户习惯作为产品开发的一个基本原则。 习惯养成类产品能够改变用户的行为，使用户无须外部诱因就会开始从事某种活动： 使用一而再，再而三的接触和亲近产品 不需要广告和促销的外显的行动召唤 一旦形成对产品的依赖性，用户便会在一些习惯事物中使用这个产品打发时间，比如排队的时候看头条，路上刷淘宝、路上听网易云发现音乐…… 用户对产品产生习惯依赖的好处： 提高用户终身价值 提供定价灵活性 加快增长速度 提高竞争优势 打造习惯类产品，需要认真考虑的因素 频率：某种行为多久发生一次 可感知用途：在用户心中，该产品与其他相比多出了哪些用途和好处 具有足够频率和感知效用的行为进入“习惯区域”，有助于使其成为默认行为。 所有成功创新的共同点=解决明显问题 一个习惯就是在不采取行动时会引起一些痛苦 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-54UB3VfG-1582548785767)(上瘾基础模型.jpg)