如何通过5W2H 7步分析法描述APP页面的浏览行为？

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举报 2020-11-30

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从流量时代进入存量时代，以用户为中心已经成为企业经营的重点，通过用户的真实行为表现，建立用户视角非常的重要。这样我们就可以站在用户的立场上发现用户需求、喜好，从而匹配和改善自己的产品，深挖用户价值，提高企业营收。从提供现有的服务、产品到深挖需求，都需要和用户建立有效联系，从用户的真实行为反馈出发，从前我们都是靠经验，现在我们需要数据来支撑。

今天我们就从基础的APP页面为大家拆解，如何更好的建立用户视角，通过5W2H 7步分析法描述APP页面的浏览行为。

5W2H 7步分析法包括建立用户档案（who）、行为发生时机（when）、分析用户目的（what）、相关场景/位置（where）、分析结果原因（why）、解决需求的办法（how）、用户产生的价值（how mach）7个步骤。

通过这7个分析步骤让我们更真实的看到我们的用户，而通过数据分析建立用户视角，实现数据分析的真正价值：洞察行为数据背后的人。

用户档案（who）

用户进入我们的产品后，会选择感兴趣的页面进行浏览，这个时候我们要知道进来的是谁，而且我们要对他的身份应该是唯一可标识的。比如这个用户在其他的不同的端（小程序、H5），以不同身份状态在不同的端操作时，都能识别出来就是同一个人。这个是我们后期做更深层分析的基础，像对用户数量统计、漏斗、留存、路径等分析。因此，在进行任何数据接入之前，都应当先确定如何标识用户，统一用户的ID体系，建议统一的用户档案。

例如在安利在没有接入诸葛系统之前，小程序的账号、PC、移动端、云购产品端、会员账号的各个登录账号都是独立的，数据分散在各个系统中，从而面临有数据无法查看，无法利用，无法统一管理的难题，通过诸葛io的identify接口和安利ID中心的打通交互实现了统一的ID体系。

产生需求时机（when）

很多时候我们都非常的想要抓住驱动用户付费的最佳时机，比如用户将商品加入购物车，代表用户产生了购买意向，但是还想看看别的，这个时候可以推送商品优惠券引导下单，也可以推荐同类商品增加选择。

在诸葛io的系统当中，可以用自动采集的时间戳记录。将每一个关键的时机重点记录，一般分为三种情况：

1) Click 时采集：用户点击的时候采集，如点击某个商品、点击某个活动；

2)某页面加载完成时采集：用户要进行的操作已经完成，通常表现为页面成功加载完成，如浏览商品详情；

3)前端收到服务器返回的状态字段时采集：常见场景为关键行为的成功或者失败条件，如付款成功、付款失败。

分析用户目的（what）

所谓分析用户目的，就是我们要知道到底发生了什么，用户在我们的产品和页面浏览中到底干了哪些事情。在诸葛io中，将其定义为“事件”，也就是用户在产品上的每一个具体的行为我们称之为「事件」，具体来说，任何程序上的判断和反馈，都可以用自定义事件进行采集。

如何合理设计事件呢？比如页面浏览事件，一般一个产品会有N多个不同页面，如果将每个页面都定义为一个事件，那势必会使事件个数集聚增多，为业务使用筛选带来麻烦。所以像页面浏览事件应该定义为“APP页面浏览”，而不是“首页浏览”、“详情页浏览”这种，而我们可以通过增加【页面名称】这个属性来区分究竟浏览的是哪个具体的页面。

相关场景/位置（where）

在激起用户购买兴趣方面，相关场景/位置（where）也是非常的重要，比如我们最近买了一台新手机，再选择耳机时，可能不一定在乎折扣、不一定在乎活动，可能在乎这个耳机能否搭配自己的新买的手机。

在页面的浏览行为中，诸葛io可以默认采集与定位设备等相关的IP、国家、省、市区、应用版本、操作系统、操作系统版本、设备型号、屏幕高度、屏幕宽度等基础信息。比如有人用的iOS/Mac的操作系统，就可以尝试推荐与之匹配的电子产品更合适。

分析结果原因（why）

我们在用户浏览行为中，会发现这样的情况，用户浏览了很多个页面，但是一直迟迟不下单，为什么？明明点击了付款，为什么最后却付款失败了，为什么？这些都是我们需要通过真实行为数据来去洞察分析原因的。

例如，我们做了一场大活动，带来的很多的用户参与，也看到很多用户加了购物车，但是付款的人却很少，这时候就要去排查原因了。通过诸葛io一步步排查后才知道，原来很多用户一进入到了付款页面就出现了崩溃的场景，导致很多用户就不愿意再重复尝试了。

解决需求的办法（how）

通过上边的多个角度用户分析，我们可以比较深入的了解到用户是谁？最近一次浏览的页面（产品）是什么？遇到了什么问题，那么接下来我们就要根据这些采取相应的行动，寻找解决的办法，满足用户需求。

在诸葛io的对事件（用户行为）中，更多还有一个就是描述事件的维度，通常对行为事件背后的业务信息和交互信息进行归纳，形成对用户行为的某一个维度信息的采集。属性涉及属性值，事件属性的具体内容，一般是动态的，由开发通过规则进行赋值。有了这些，我们就可以对用户进行灵活的分群，比如将最近一次浏览过某个产品页面的用户进行筛选出来，给他们派发优惠券，促进用户参与活动，下单购买。

用户产生的价值（how mach）

所有的运营到最终一定是为了创造价值，我们要拿真实的数据对活动进行评估。通过诸葛io可以直观评估用户参与活动后的行为变化，判断所采取的一系列的措施是否真正对用户产生了影响，提升了销售。例如，通过对不同的用户行为判断，分析出不同用户对产品的喜好，对折扣是否感兴趣，采取不同的策略，一部分推送感兴趣的产品，一部分推送优惠券，然后收入提升了多少。

总之，每一个运营者如果以数据为支撑，通过用户行为真实洞察用户，不断满足用户需求，一定可以做到数据驱动增长。

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