使用者這個詞範圍太大，行業不同，運營資料的核心也不同，我就擅自分析新聞資訊類客戶端的使用者運營資料分析。

常規性的引數，如年齡，性別，地域性，閱讀時間，閱讀時間段，閱讀愛好等等，訂製個性推送的引數。

透過這些資料可以判斷資訊分類那些需要增加的，那些需要維持的，那些資料量小需要整合的。

最近app都流行個性推送，我個人認為新聞資訊類的個性推送強度不能太大，新聞就講究一個新字，個性推送容易造成同樣的新聞從不同角度反覆推送，甚至一些幾年前的新聞資訊也挖出來，這樣會讓人感到很水的感覺，失去新聞博覽的特性。而淘寶的個性推送可以適當多一點，這樣可以推送那些排名不高，使用者購物偏好高匹配的產品，個性推送力度把握不好，反而會起到負面影響。

使用者資料運營無非就是產品市場分析，個性推送，廣告合作投放等等，是殺熟還是為客戶個性定製適合的產品，那要看運營者的節操了。

使用者運營資料分析是圍繞使用者本身自帶資料及其所產生資料進行的彙總、收集及分析。就這方面而言，我認為使用者運營資料分析包括三方面：使用者畫像資料、使用者行為資料、使用者流失資料。

使用者畫像是真實使用者在網際網路的虛擬表現，也即使用者在網際網路上留下的種種“痕跡”，這些“痕跡”透過主動或被動的被整理與收集，就會形成一系列的資料或標籤，這就是使用者畫像。

對使用者進行畫像最主要的作用即是便於精準營銷。透過使用者畫像，能就使用者按照不同的維度進行歸類或分層。比如，按地域分為華北地區、華東地區、東北地區、華南地區等，按年齡分為青年使用者、中年使用者、老年使用者等，按認知層次分為小白使用者、大眾使用者、專家使用者等。如此，就可以對不同的使用者群體進行不同的營銷推廣，進而能夠以低成本、高性價比獲得可觀的產出。

那麼如何進行使用者畫像呢？首先是資料的收集。這方面要求你所收集到的資料應該是所有使用者相關的資料，包括靜態資料（使用者的基本資訊）與動態資料（使用者的行為）。其次是資料的標籤化。透過分類歸納整理，打出相應的標籤及對應的權重。如購買使用者0.3、註冊使用者0.6等。最後是資料的分析與建模。簡單的資料模型包括：時間、地點、人物、事件四個要素。透過建立模型，將此四項連線起來，就是最基本的使用者畫像模型了。比如說，使用者昨天在平臺上購買了一件588元的產品，你可以得到使用者標籤（588元產品）、時間（昨天）、行為（瀏覽、購買）、地點（產品頁），透過標籤權重=時間權重*行為權重*地點權重簡單的模型將使用者的資料聯絡起來，得出使用者的初步畫像。

使用者行為即為使用者事件，包括時間、地點、人物、互動、互動的內容等五方面。比如說X使用者於Y時間點在平臺的Z頁面上購買了產品A，就是一個完整的使用者行為。使用者行為包括很多方面，簡單的說就是使用者在平臺上的所有動作。以我從事的網際網路金融平臺為例，包括下載、註冊、實名、綁卡、充值、購買、提現等。

透過進行使用者行為分析，能夠更全面的瞭解使用者畫像及使用者背後真實的商業真相。比如說使用者行為分析能夠幫助我們瞭解到“使用者為什麼會選擇我們？為什麼會流失？在哪裡流失的？是怎麼流失的？”等，從而能夠對我們的拉新、轉化、促活、留存、變現給出最客觀、最準確的資料支援與指導。

使用者行為分析的方法與工具有很多，比如技術程式碼監測（埋點）、簡單的excel與spss分析、百度統計、友盟等等，只要是能夠深挖出使用者行為“背後的事件”就可以了。

使用者流失指的是使用者在訪問過程或相關節點時發生的停止訪問現象，這個過程可能很快也可能很慢。比如說使用者下載完沒有進行註冊，也沒有任何下文了，就是很快；使用者已經使用產品一段時間並已有購買行為了，但過一段時間後，再也不訪問了，就是很慢。使用者流失資料與上面的使用者行為資料相輔相成，共同構成了使用者的動態資料。

透過對使用者流失資料的分析能夠有效的瞭解到在運營推廣過程中的問題與不足，進而最佳化策略，減少流失率，最終減少成本、提升轉化。

使用者流失資料的分析方法主要有以下幾方面。一是建立週期性資料維度標準。如次日留存率、三日留存率、七日留存率、十五日留存率等。二是建立使用者資料分析漏斗模型，把握關鍵路徑/節點。如下載-註冊-實名-綁卡-充值-購買-復投等。三是建立使用者聯絡。如調查問卷、使用者回訪等。四是技術支援與工具應用。如技術程式碼監測或是使用市面上的資料分析工具等。

總而言之，使用者運營資料分析概念還是比較大的，除以上列出的，可能還會涉及到行業的資料分析、競品的調研等。但只要把握住“發現/提出問題-查詢資料-對比核驗-分析原因-最佳化改進-跟蹤效果”這一使用者運營資料分析基本流程，就沒什麼問題了。

使用者運營資料分析是指標對使用者人群收集的大資料分析，從而對使用者運營做策略調整。

以往運營人員做完一次活動，都要對活動覆盤，這中間就可以對訪客進行分析。有多少人參與活動？參與使用者訪問時長、男女比例、地域分佈、參加活動人數比例等等。另外也會對使用者在活動中參與情況，以電商來說，會繼續看使用者下單購買比例、付款結算比例等等！

怎麼做使用者運營資料分析呢？

大資料時代，首先學會收集資料資訊。比如日常對活動頁進行埋點跟蹤。無論是自主研發發跟蹤工具，還是谷歌統計等專業資料統計工具。都需要針對活動頁面埋點。設定針對使用者資料的跟蹤收集！

另外，線下活動的使用者資料收集，則需要銷售人員從客流計數器監測來往人流量。進店總人數，實際買單人數等等。

既然有了工具，無論是線上線下活動。都可以根據設定的監測緯度進行直觀分析。我們再來梳理下，首先是設定緯度統計資料，其次是根據統計資料。借用Excel、Python等專業工具。

有很多公司自主研發統計工具，但最終都是先收集訪客資訊，然後藉助AI也好，比較直觀的按照預先設定緯度自行分析或人工處理。

以上一點拙見！