用户分析可以更好地了解用户的行为习惯，发现产品在推广、创新、用户保留、转型等方面存在的问题，帮助探索高质量的推广渠道，找到高转化率的方法，使产品营销更加准确有效。
行为事件分析法主要用于研究某行为事件的发生对产品的影响及影响程度，一般来说，事件通过埋点来获取。
页面点击分析主要用于显示页面或页面组（相同结构的页面，如商品详细信息页面、官方网站主页等）区域中不同元素的点击密度，如点击次数、比例、用户点击行为等。
页面点击分析主要解决三个问题：
页面点击分析模型主要用于分析官方网站主页、活动页面、产品主页或细节页面的互动页面。一般的分析形式包括：视觉热图（如下图所示）和固定埋点。
通过分析用户的行为路径，可以发现路径中存在的问题，如转化率问题。在发现具体问题的基础上，可以结合业务场景进行相应的优化和改进。
这可以包括转换漏斗和用户路径（行为轨迹）。我在之前的推文中也提到了这两种分析方法
八种数据分析方法
转换漏斗是一种特殊的路径分析，主要针对少数人为特定模块和事件节点进行路径分析，是一种预先设置的路径，主要用于提高转换效果。适用于分析和监控产品操作中的关键环节，通过用户指导或产品迭代优化发现薄弱的转换环节，以提高转换效果。
用户路径不需要提前设置漏斗，而是计算用户使用产品（app或网站)的每一步，然后依次计算每一步的流向和转换。通过数据再现用户的整个行为轨迹。找出用户访问最多的路径，用户容易丢失的路径。
用户健康是基于用户行为数据综合考虑的核心指标，反映产品运行，预警产品发展。包括：产品基本指标、流量质量指标和产品收入指标。
uv它是衡量产品量级最重要的指标；新用户的数量不仅可以看到新的效果，还可以看到从新用户到老用户的转变过程。
销售额=访客数*成交转化率*客单价
销售额=曝光次数*点击率*成交转化率*客单价
漏斗模型是一套流程数据分析模型，可以反映用户的行为状态、从头到尾的转化率和整体转化率。最常用的两个指标是：转化率和损失率。
举个
上图包括三个步骤的注册过程，整个注册过程的整体转化率为46.5%，即1000个访问注册页面的用户中，有465个成功完成了注册。注意每一步的转化率，发现第二步的转化率是65.3%明显低于第一步85.3%和第三步83.5%，可以推测这一步可能有问题。可以针对这一注册步骤发现问题，然后提高转化率，提高整体转化率。
经典漏斗模型为AARRR，包括五个阶段：客户获取（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、营收（Revenue）、自传播（Referral）。
用户肖像是根据用户特征、在线浏览内容、在线社交活动和消费者行为等信息抽象获得的标签用户模型。通过对数据的挖掘和分析，标签可用于业务运营和数据分析。