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　　從網(wǎng)站的用戶層面，我們根據(jù)用戶訪問(wèn)的行為特征將用戶細(xì)分成各種類(lèi)型，因?yàn)橛脩粜袨楦鳟�，行為統(tǒng)計(jì)指標(biāo)各異，分析的角度各異，所以如果要對(duì)用戶做細(xì)分，可以從很多角度根據(jù)各種規(guī)則實(shí)現(xiàn)各種不同的分類(lèi)，看到過(guò)有些數(shù)據(jù)分析報(bào)告做了各種用戶的細(xì)分，各種用戶行為的分析，再結(jié)合其他各種維度，看上去內(nèi)容絕對(duì)足夠豐富，但很難理解這些分析結(jié)果到底是為了說(shuō)明什么問(wèn)題，也許作為一個(gè)咨詢(xún)報(bào)告反映當(dāng)前整體的趨勢(shì)和用戶特征確實(shí)合適，但如果真的要讓數(shù)據(jù)分析的結(jié)果能夠引導(dǎo)我們?nèi)プ鲂┦裁�，還是要在做用戶細(xì)分前確定分析的目的，明確業(yè)務(wù)層面的需求。

　　既然要做基于用戶細(xì)分的比較分析，自然是為了明確某些用戶分類(lèi)群體的行為特征與其他用戶群體的差異。這里主要從指導(dǎo)內(nèi)容層面的調(diào)整為導(dǎo)向，通過(guò)比較各用戶細(xì)分群體對(duì)內(nèi)容需求的差異，優(yōu)化內(nèi)容運(yùn)營(yíng)，將優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容或者符合用戶偏好的內(nèi)容推薦給相應(yīng)的用戶。

　　既然是基于用戶細(xì)分，首先明確用戶的細(xì)分規(guī)則，這里舉例3類(lèi)細(xì)分：流失用戶與留存用戶、新用戶與老用戶、單次購(gòu)買(mǎi)用戶和二次購(gòu)買(mǎi)用戶，基于這3類(lèi)細(xì)分，對(duì)每個(gè)分類(lèi)的用戶購(gòu)買(mǎi)商品進(jìn)行比較分析，明確哪些商品更加符合用戶的預(yù)期。

　　流失用戶和留存用戶比較

　　當(dāng)然，要區(qū)分流失用戶和留存用戶，首先必須對(duì)用戶流失有一個(gè)明確的定義，關(guān)于流失用戶的定義可以參考博客之前的文章——網(wǎng)站的活躍用戶與流失用戶。有了定義我們就可以做統(tǒng)計(jì)和細(xì)分了，還是以電子商務(wù)網(wǎng)站為例，電商網(wǎng)站的內(nèi)容就是商品，我們基于每個(gè)商品計(jì)算購(gòu)買(mǎi)這些商品的用戶中購(gòu)買(mǎi)后造成流失的用戶比例，如下：

　　這里的指標(biāo)定義應(yīng)該比較明確，每個(gè)商品的流失用戶比例應(yīng)該是購(gòu)買(mǎi)該商品后流失的用戶數(shù)在所有購(gòu)買(mǎi)該商品的用戶中的占比，但只知道每個(gè)商品的流失用戶比例無(wú)法評(píng)價(jià)這個(gè)商品是否對(duì)用戶保留有促進(jìn)作用，或者在一定程度上造成了用戶的流失，只有通過(guò)與總體水平的比較才能得出相應(yīng)的結(jié)論。所以這里需要重點(diǎn)解釋的是“與總體比較”這個(gè)數(shù)值是怎么計(jì)算的到的，這里的百分比不是直接相減的結(jié)果，而是一個(gè)差異的幅度體現(xiàn)，這里假設(shè)總體用戶流失率為56%，那么以A商品為例，與總體比較的結(jié)果是：( 58.13% – 56% ) / 56% = 3.80% ，使用同樣的計(jì)算方法也可以得到其他商品與總體比較的差異幅度。最后就是展示，在Excel里面通過(guò)“條件格式”里面的數(shù)據(jù)條功能可以直接展現(xiàn)出圖中的效果，非常方便。

　　很明顯，上面圖中的分析結(jié)果對(duì)運(yùn)營(yíng)調(diào)整有直接的指導(dǎo)性，目的是促進(jìn)用戶保留，所以我們要做的就是將有利于用戶留存的商品(F商品的用戶流失率明顯要比總體低得多，說(shuō)明F產(chǎn)品更有利于用戶保留)推薦給用戶，而將那些可能導(dǎo)致用戶流失的商品(C商品)進(jìn)行優(yōu)化或者下架。

　　新用戶和老用戶比較

　　同樣，使用上面的方法可以區(qū)分不同用戶群的購(gòu)買(mǎi)偏向。新老用戶的細(xì)分是最常見(jiàn)的用戶細(xì)分方法，我們可以使用類(lèi)似的方法來(lái)看看新老用戶對(duì)商品的不同喜好：

　　從上圖中你看出了什么?購(gòu)買(mǎi)D商品的用戶中新用戶的比例明顯偏低，也許新用戶根本就不喜歡這個(gè)商品，而B(niǎo)商品和F商品顯然更加符合新用戶的口味。如果你的網(wǎng)站可以進(jìn)行新老用戶區(qū)分的定向推廣，那么上面這個(gè)分析結(jié)果將讓你受益良多。

　　當(dāng)然，這個(gè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的特征可能跟商品的推廣渠道有一定的關(guān)系，比如上圖的D商品比較多的是使用老用戶比較集中的推廣渠道(比如EDM)，那么自然購(gòu)買(mǎi)用戶中老用戶的比例會(huì)偏高;或者把某些商品放在新用戶比較集中的Landing Page中展示，那么購(gòu)買(mǎi)該商品的新用戶比例也顯然會(huì)偏高。所以，在做諸如此類(lèi)的分析時(shí)需要注意根據(jù)推廣渠道的差異，具體問(wèn)題具體分析，不能一概而論。

　　單次購(gòu)買(mǎi)用戶和二次購(gòu)買(mǎi)用戶比較

　　使用同樣的方法也可以促成用戶的多次購(gòu)買(mǎi)。對(duì)于電子商務(wù)網(wǎng)站而言，用戶的首次購(gòu)物體驗(yàn)非常重要，這將會(huì)直接影響用戶是不是會(huì)產(chǎn)生再次或者之后的多次購(gòu)買(mǎi)，或者是否能夠成為網(wǎng)站的忠誠(chéng)客戶。如果你的網(wǎng)站注重用戶關(guān)系管理，那么你可以嘗試下使用下面的分析方法：

　　需要注意的是這里的基礎(chǔ)用戶群設(shè)定在了每個(gè)商品的首次購(gòu)買(mǎi)用戶(不是所有)，我們要分析的是所有將該商品作為首次購(gòu)買(mǎi)商品的情況下，用戶是否還會(huì)發(fā)起之后的再次甚至多次購(gòu)買(mǎi)行為，從而評(píng)價(jià)商品對(duì)于首次購(gòu)買(mǎi)體驗(yàn)的影響好壞。從上表可以看出，B商品和F商品在促成二次購(gòu)買(mǎi)的表現(xiàn)不佳，很有可能商品的使用或質(zhì)量問(wèn)題影響了用戶的滿意度，阻礙了用戶再次購(gòu)買(mǎi)的腳步。根據(jù)分析結(jié)果，我們尤其需要對(duì)那些二次購(gòu)買(mǎi)率比總體水平低非常多的商品進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注，同時(shí)也需要根據(jù)商品的特征進(jìn)行分析，有些商品確實(shí)比較容易促成二次購(gòu)買(mǎi)，因?yàn)榭赡艽嬖诮徊驿N(xiāo)售和向上營(yíng)銷(xiāo)的情況。

　　其實(shí)本來(lái)想把這篇文章拆分成多篇整成一個(gè)系列專(zhuān)題，因?yàn)閺膶?shí)現(xiàn)層面而言，每一塊的用戶細(xì)分的分析都需要獨(dú)立完成，而且大部分要從底層的數(shù)據(jù)計(jì)算得到，如果你從Google Analytics上面從尋找類(lèi)似的數(shù)據(jù)，其實(shí)唯一可以找到的就只有新訪問(wèn)比例，而且在內(nèi)容模塊里面細(xì)分到每個(gè)頁(yè)面的指標(biāo)也未包含% New Visits(在流量來(lái)源、地域細(xì)分里面有該度量)，當(dāng)然你可以自定義報(bào)告來(lái)查看網(wǎng)站每個(gè)頁(yè)面的新訪問(wèn)比例，比較的基準(zhǔn)還是網(wǎng)站總體的新訪問(wèn)比例，GA的展現(xiàn)方式選擇里面直接提供了與總體比較的視圖“Comparison”，下圖是我做的自定義報(bào)表：

　　GA上面的展現(xiàn)的效果跟用Excel 2010上面定制條件格式后的效果很像(2010可以展現(xiàn)正負(fù)值在坐標(biāo)軸左右側(cè)區(qū)分的紅綠數(shù)據(jù)條，2007貌似還未實(shí)現(xiàn)此功能)，這種基于基準(zhǔn)的比較展現(xiàn)非常直觀使用，其實(shí)在其它的分析中同樣可以用到。那么你從我的博客的各內(nèi)容新用戶比例比較分析中看出了什么?訪問(wèn)數(shù)排在前幾名的文章中很明顯的趨勢(shì)就是概念性方法論的文章新用戶比例高于均值(當(dāng)然主要靠搜索引擎的幫忙)，而觀點(diǎn)性和分析性的文章的新用戶比例低于均值(老用戶更偏向于實(shí)踐和應(yīng)用)，所以如果我的博客可以動(dòng)態(tài)向新用戶和老用戶展現(xiàn)不同的內(nèi)容，那么這個(gè)分析將十分具有價(jià)值，也許你的網(wǎng)站可以嘗試下。