国内主流新一代用户行为分析系统选型过程分享


企业在选择用户行为分析工具时,大都不清楚如何选择适合自己业务的用户行为分析工具。笔者自己公司之前网站分析用百度统计APP分析用友盟,公司是做电商行业的,最近公司提出要精细化运营,用数据驱动业务增长,因此在10月份分别考察了国内做得比较出色的几家公司:数极客(阿里系)、神策数据(百度系)和GrowingIO(LinkedIn系)三家公司的用户行为分析产品。我在选型过程中将各家公司的功能和服务对比文档进行整理,从团队背景和产品定位、数据接入方式、定量分析功能、定性分析功能、二次开发与数据应用、服务项目等六个主要方面深入对比数极客、神策、GrowingIO三大用户行为分析平台,希望能对有用户行为分析需求的企业在选择分析平台时有所帮助。

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关于用户画像那些事,看这一文章就够了


用户画像(persona)的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出:“Personas are a concrete representation of target users.” 是指真实用户的虚拟代表,是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。随着互联网的发展,现在我们说的用户画像又包含了新的内涵——通常用户画像是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作,主要是利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行分析和挖掘,给用户贴“标签”,而“标签”是能表示用户某一维度特征的标识。

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一文读懂因果推测、倾向模型(结合实例)


只有数据足够优质,得到的模型才会比较好。但是我们又很难去把所有的隐藏变量考虑在内,结果就是可能你绞尽脑汁设计出来的模型在实际中并不比随机模型好多少。因此,可以考虑是不是还有其他的方法,无论是易于理解的因果分析技术,还是简单的去对用户进行调研,甚至说目前比较难实现的随机试验等等,这些最后都会对你的研究有帮助。

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如何用热图分析提升页面转化和用户体验?

热图分析
“一图胜千言”,在网站分析和APP分析中也完全如此。我们喜欢热图的原因,是这张图非常明确地告诉我们用户对一个页面上的什么部分感兴趣,而且非常直观。曾经有客户说:我什么都不需要,你就给我热图就好了。我想,他一定是因为热图易读好懂,且满含信息,所以才对它青睐有加。

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