《用户行为分析》是一本针对互联网产品和服务的用户行为分析的实用指南。本书结合大量实践案例，详细介绍了如何通过数据分析和用户研究来优化产品和服务，提升用户体验和价值。对于从事互联网产品和服务设计的人员来说，这本书具有很高的实用价值。
用户行为分析读后感(一)
第一时间收到了书，作为一个行业从业者，从分析师的角度来看，这本书很好的衔接了张溪梦先生从《增长黑客》《首席增长官》一贯的增长方法论思路，同时比较惊喜的是基于现状的更新升级，毕竟当下的数据增长探索一直在发生变化，所以如果翻开书，比较大的惊喜是着重强调了对用户运营更深度的理解和如何落地实践的体系化介绍，希望同在数据分析路上前行的同伴们也能收获同样的喜悦
用户行为分析读后感(二)
业务分析的基本概念都没厘清，比如标签与指标的不同，竟然认为客单价是用户的标签…另外对于cdp也牵强的提出“分析型、营销型、数据型、综合型”cdp这么多种类…几乎是DMP的偷换概念与如假包换，这是一种错误的数据产品定位与功能适配性认知，错误的性质不是杀鸡用牛刀，而是杀鸡用了苍蝇拍…如果项目目标是开发一个商业分析产品，搭建一个关系型数仓或数据集市配合BI工具胜过任何一个所谓的“分析型CDP”
用户行为分析读后感(三)
最近刚买来，迫不及待看完了。相比其他厂商出的书基本全是广告，GrowingIO出的这本书令人惊喜，内容干货，诚意满满。整体框架清晰，从数据规划、数据采集、数据分析、数据应用，外加很多企业的实战案例，还有很多数据前瞻性的内容，不错，还在努力消化。整本书的内容除了干货，还是干货，一点水分没有，个人觉得如果正在学习这一块的小白们，非常值得拿来读一读，能让自己对这块的理解加深不少，墨菲的股票技术分析类似 没有掺杂其他东西，把工作上需要用到的详细介绍了一番，还是比较推荐的。
用户行为分析读后感(四)
最近刚买来，迫不及待看完了。相比其他厂商出的书基本全是广告，GrowingIO出的这本书令人惊喜，内容干货，诚意满满。整体框架清晰，从数据规划、数据采集、数据分析、数据应用，外加很多企业的实战案例，还有很多数据前瞻性的内容，不错，还在努力消化。整本书的内容除了干货，还是干货，一点水分没有，个人觉得如果正在学习这一块的小白们，非常值得拿来读一读，能让自己对这块的理解加深不少，墨菲的股票技术分析类似 没有掺杂其他东西，把工作上需要用到的详细介绍了一番，还是比较推荐的。
用户行为分析读后感(五)
这本书是一本很强的技能提升类的书，对应着互联网时代的一个很火的职业数据分析师。因为前几年大热的互联网思维和“互联网+”其中大力推崇的就是“用户思维”。所以，用户数据分析就变得尤为重要。正如作者所说，这本书很适合高层管理者、产品经理、数据分析师、运营人员等阅读，它的目的是帮助读者建立系统的用户行为数据的规划、采集、分析和应用的知识体系。
正如我们求学的时候，总觉得很多课程的设置以后上班的时候都用不到，没有意义，态度浮躁，这种图书对于深入职场的人来说就是必备的充电神器。有些工作不会做，不明白，就是因为没有相关知识体系和方法论，想问题的时候，思维方式有局限。所以多读书，多涉猎相关知识，还是最靠谱和最基础的职场提升之道
本书的作者之一，张溪梦在2013年的时候就被评为了“世界前十位前沿数据科学家”；第二位作者邢昊也是清华大学毕业又有多年数据分析和商业咨询经验的专业人员。本书是两位作者的经验和方法提炼，具备完整的知识体系，同时就具有极强的指导实践的作用。需要读者细细的、认真的读。
其实，数据分析最直接的作用是为商业决策提供支持，在商业经营中，企业与用户相关的三种核心数据包括用户属性数据、用户行为数据和用户交易数据。但很多时候，企业可能自己收集不到这3种信息，也有的能收集到，但是数据可能分布在不同的部门，因而整理和融合数据信息变得尤为重要。在本书中，作者将用户交易数据及用户属性数据并入了用户行为数据，这也是广义用户行为数据的概念。而用户行为的5+1要素就是指“谁”在“什么时间”在“什么地点”对“什么内容”做了“什么事情”同时又产生“多少结果”。对基础要素进行逐层拆分，增加实际采集维度之后，用户行为数据就能覆盖非常多的信息。从而指导产品设计、运营及销售决策等等。
本书的每一章节都精细的分析了每一个知识点，真的非常的工整nice，很想通俗的感叹一句属于完美主义的理性思维作品啊。每个知识点对应的常规问题、解决方案和问题原理都梳理的非常清楚。
啃完本书之后，你可以了解数据分析的价值，同时可以作为数据驱动增长的“总设计师”处理数据规划常见问题：比如不知道该看什么数据？想看数据却没用数据？缺少导向结果的数据？数据没有治理？数据目标没有对齐等多种问题。还能掌握或了解数据规划相关的分析模型。比如，O S M模型（就是把宏大的目标拆解，对应到部门内各个小组具体的、可落地、可度量的行为上，从保证执行计划没有偏离大方向）、 U J M模型（是从用户角度出发，描述了用户进入产品的整个路径流程，即注册，登陆，加购，购买，复购链路流程）。仅仅这2个模型的内容，在互联网相关的培训网课售价都在三位数以上。
本书的内容分享非常多，是满满的干货，总分总的写法，从头到尾的梳理了数据分析整个事情，除了对细节知识点的详细讲解和内容串联、内容逻辑清晰之外，最后还通过实际案例讲解了具体应用对于相关从业者来说，是值得研习通读的好书。推荐。
用户行为分析读后感(六)
当人群里有人手机发出，“你的拼dd已到账！”那种清脆响亮的声音，有人就会一阵哄笑。毕竟你在向别人展示自己在玩它。像砍一刀之类玩法都要你去给平台拉用户，以此来降低你那几块钱的费用。不过最终是作为用户付出了时间，把用户贡献给了平台，拿到了一点费用。有人在玩了过程里，为砍价呼朋唤友发红包，最后拿到的补贴跟红包差不多，结果就是陪玩了。然后感叹弄了半天都给平台打工了！为什么会这样？
为什么携程、拼dd等互联网大厂会设计这样的环节，让人会这么热衷于砍价活动？他们是从哪里切入让用户增长这个问题得到快速实现的？
《用户行为分析》就是从根本上告诉你怎样设计产品，设计流程，设置锚点，从而让转化率达成的。
这是一本合著的书，作者张溪梦，邢昊等都是数据驱动方面的佼佼者。这本书也是他们经验的总结。
1.怎样找到改变用户的行为的按钮？
在数据采集，运用，分析过程中应该怎样才能做到有效？如果发了一个广告，点击流量很多但是最后购买的人数非常少就说明转化率太低了。不是这个产品的问题而是人们对他的了解程度和介绍的流程问题是不是详细。如果你是做运营工作的，对于这种投产比肯定是非常头疼的。做运营的都希望投产比非常高，哪怕粉丝量不是很多但是购买力非常强，属于忠实粉丝垂直用户。上哪里去找这些垂直用户呢？用哪些方法能够这些关注的人转化为用户？
他们用描述用户——理解需求——设计业务——重建关系四个步骤来指导用户数据的升级。他们用OSM 、UJM 模型以及场景化的指标来推动体系落地。实现用户从了解，产生兴趣到最后复购的转化。然后详细介绍了这些流程的拆解和关注点。对于企业运营，和整体上数据的提升有重要指导作用。
2.转化需要刻意地分析和引导
在这本书《用户行为分析》里，从刚开始关注到最后的销售转化，形成忠实用户多次购买，他们从数据运营的角度都做了什么动作。他总结了十二个数据模型，然后是流程分析每个环节，让你看到如何去设计动作让用户完成。在埋点方案的四要素里，包括确认事件与变量，明确事件的触发时机，规范命名，明确优先级。然后用表格清晰地表达出来，可以看到每一个行为背后他们所涉及的点和思考角度。
整本书的图像化表达非常的到位，有流程图，数据表，还有模型图等。还有很多的表格你可以照着去操作。
我们在日常的购物满网站上会看到现在很普遍的行为是签到给积分儿，或者是让你玩儿游戏获得一定的时长奖励。还有很多邀请用户观看才能帮他点赞的。在某种程度上，他们这样是强制用户去达成他所要的那个动作行为。就是要么花时间 ，要么拿用户资源来换。这些都是锚点设置的结果
就像拼dd让你拉用户， 可以获得红包提现 。但是不明确告诉你需要拉多少人才能够提现。它会一部分的演示给你看 ，那就让你提前体验完成的环节，然后你再开始操作。当你玩儿了一段时间发现一个小时已经过去了，但丝毫年没有看到那个进程，你会感觉到很郁闷 。然后回头来看在这个时间上耗费的和你所得到根本就不成正比，最后放弃。
但是对于商家或者网站来说，你拥有了一定的时常对于他们网站的活跃程度来讲有一定的提升和帮助。像很多快手和看看之类的那些app，将老年人紧紧锁定就是用每日的点赞、签到这样的行为动作的。
如果你是运营方面的工作你可以看一下这本书里讲到的锚点设置，他们是怎样激发、引导用户的行为。跟投放广告的一方合同约定过程里明确要求有重要的指导作用。
如果你是工程师，对于领导或者是甲方提出的意见要做效果提升，可以在这个方面进行学习实践。毕竟他们花费很多的时间才有这样的模型总结，还有大厂工作的背景经验都可以给到你一定的借鉴作用。
