可以伴随产品发展持续的采集数据，可以较为方便的调取过往数据进行比对追溯分析； 体验优化法宝之「用户行为分析」构建篇 。
具备
定的不可代替性 用户行为的背后依旧是人 BC 数据美国 文心理等方面的内容分析或业务场景化决策，往往离不开人工的加持介入； 体验优化法宝之「用户行为分析」构建篇 三、实施构建的流程 以下是对用户行为分析的工作流图解，由于不同企业的诉求有差异，以下工作流仅代表大部分用作交流； 四、关键节点拆解说明 此次主要聊聊基础的上手运用与注意事项，不涉及过深或难以理解的部分，如果说用户行为分析可以到达高等数学的程度，那么此次就讲讲加减乘除好了，师父领进门，修行靠个人，各位看客请上座！ 体验优化法宝之「用户行为分析」构建篇 . 目标需求拆解 ）什么时候开始。
首先你的产品得有流量，然后得有一个关乎到用户行为的目标，例如想看看用户流量分布、了解功能使用频率、任务执行的漏斗关系、用户行为偏好、用户数据画像构建等，这个时候就可以考虑开始了，不然就可能南辕北辙费力不讨好。 体验优化法宝之「用户行为分析」构建篇 ）界定一个范围。
首先构建
行为分析系统并持续的维护与应 投资认为是有 用并不是一个轻松的事情，所以最好是针对性构建+多迭代，不要上来就想着做全盘搭建，表面的工作或问题往往可能只是浮冰，逐步的深入后问题会越来越多，个人深有体会！ 体验优化法宝之「用户行为分析」构建篇 ）由上而下，找准路线？ 通过业务目标向下拆解，一般上层目标无非是商业转化、用户活跃留存、任务通过率这些，向下拆解则是通过业务目标去锁定核心的业务场景或任务线路。
这些核心的页面
场景或是任务线路，就是你前期可以界定的一个范围，后续的重点工作则是将核心功能的入口或路径穷举出来，避免数据对不上或找不到异常 adb 目录 源头的情况。 在我的认知里，用户行为分析建设不是一锤子买卖，步伐走小一点，基础搭好一些，以后的迭代建设或维护也会轻松许多；概括一下就是，不要追求全面，靠拢业务价值，关联上指标或者核心业务场景即可；之前网上看到有大佬给了一个建设思路，这里搬来大家参考一下。
