从行业的角度看，数据分析是基于某种行业目的，有目的地进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价值信息的一个过程。再通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索和分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策支撑。
用户行为分析作为互联网行业特有的一类数据分析方法，通过对用户在产品的点击、讨论的话题、转发的内容多方面多维度进行大数据分析，可以帮助企业有效找到用户喜欢的兴趣点和接受内容的方向，方便企业在运营内容和形式上及时作出调整。
用户在使用App过程中的每一步都可以被记录下来，分析用户在APP或者网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的点击模式信息，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，这时候需要关注的便是优秀的埋点策略。
这时只需要通过一款基于用户洞察的精细化运营大数据分析工具，便能获得应用内的所有用户行为数据。
利用数据分析提升转化率
值得注意的是，不是所有事件都有着同样的数据。基于对核心事件的深度分析需求，可以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，还为开发者们提供数据监测和埋点服务，基于用户行为找到相似用户群体未来的去向，为客户提供个性化的事件埋点技术支持。
我们分析用户行为数据，更好的了解用户的兴趣、爱好、年龄、性别等，为用户推荐喜欢的内容，给运营策略的优化提供了科学指导，提升留存率。一款电商类产品，订单价、订单数、支付数是运营最重要的数据。
其中，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，，是您充分发挥自己对于数据的想象力的平台。
接下来就可以查看漏斗分析的结果了：
产品关键模块的转化率，对运营来说是一项很重要指标，运营人员的职责之一就是不断的提升重要的使用过程的转化率，提升产品的留存率。
无论有多少新增用户，最终决定企业成功与否的，是用户的留存率与变现能力。花了一个周拉来1000用户，两三天后只有不足50人继续活跃，如果你不知道用户的流失原因，就无从下手去唤回流失的950多个用户，进而就演变成需要拉来20多新增才能增添一个长期活跃，然而变现率又能占长期活跃的多少呢?
这也是为什么，越来越多地企业对用户的CLV(生命周期价值)重视起来并进行分析：
通过路径分析，对每一个用户的每一个行为路径(商品浏览、加入购物车、结算、付款成功)进行跟踪与记录，在此基础上分析挖掘用户路径行为特点，清楚的了解每一步的来源与去向、每一步的转化率，从而根据用户喜好为他们进行针对性推荐，提升用户的留存率。
通过漏斗模型，简单直观展示出事件之间的转化率，为运营优化提供直观的数据，方便运营了解个性化推荐后的效果，在提升运营效率的同时，也大幅的提升了ROI。
来源：微信公众号：热云数据