常见用户行为分析模型解析（9）—— 分布分析

       

在用户行为分析领域，数据分析方法的科学应用与理论推导相结合，可以相对完整地揭示用户行为的内在规律。分布分析是了解数据分布性能的主要方法，通常可以通过对数据结构的分层分析来判断极端值的比例和对整体数据的影响。本文详细介绍了分布分析模型的概念和应用场景，并与您分享。

   

在用户行为分析领域，数据分析方法的科学应用与理论推导相结合，可以相对完整地揭示用户行为的内在规律。分布分析是了解数据分布性能的主要方法，通常可以通过对数据结构的分层分析来判断极端值的比例和对整体数据的影响。本文详细介绍了分布分析模型的概念和应用场景，并与您分享。

本文将继续解释上述内容，介绍用户行为分析模型-分布分析。

一、分布分析概述

分布分析是用户在特定指标下的频率、总量等特征的结构化分段显示。分布分析是理解数据分布性能的主要方法。通常，通过对数据结构的分层分析，可以判断极端值的比例、对整体数据的影响、数据分布的集中度以及主要数据分布 分布的范围。从事件在不同维度的分布来看，我们可以理解除了累计数量和频率的简单指标外，还可以理解数据在分布特征中的特征，以便于理解业务健康、分层结构等信息。

常见的分布模型一般包括以下类型：事件频率、一天内的时间分布、消费金额的差异等。同时，在设计分布范围时，还需要支持客户定制范围，以便用户能够找到最合适的范围分布。一般来说，分布分析的价值主要体现在以下几个方面：

一是挖掘用户分布规律，优化产品策略。

统计分析同一指标下的相关数据，帮助企业挖掘用户访问规则。企业可以将规则与实际产品策略相结合，进一步修改和重新制定产品策略。同时，我们还可以分析某个功能的使用情况，以判断用户对某个功能的利用率。如果某些功能的使用率较低，我们可以优化产品端或操作端。

第二，除了极值影响外，数据更接近整体真实性能。

分布分析的另一个价值点是，对于一些影响大多数用户数据性能的情况，我们可以快速发现最大值和最小值的分布次数，而大多数其他用户分布在相对聚集的范围内，以判断大多数用户的分布。

三是快速识别核心用户群，有针对性地进行资源配置。

一些核心功能的深度用户可以通过分布分析找到，这些都是企业的核心用户。核心用户群是对企业价值贡献最大的用户群，也是企业利润的最大来源。在此基础上，企业可以优化资源配置，以最小的成本最大化企业利润。

二、分布分析应用示例 1. 场景：电子商务行业常见的分布分析应用

通过分布分析功能可以快速诊断电子商务用户的忠诚度和客户单价。以电子商务为例，重复购买次数和 客户单价分布是衡量忠诚度的常用指标。以下将从多个角度查看分布分析结果。

如图所示，用户每月的购买频率基本稳定在 1 ~ 3 次之间，除 12 月变化较小，其他月相对稳定。除了查看用户 的行为日期外，还可以进一步细分用户，查看不同性别和渠道用户支付频率的差异。如图所示，数据在性别方面相对均匀。此外，选择合适的组数和组距也是一个需要不断尝试和优化的过程。

图片 1 每月查看用户支付订单的次数分布

图片 2 不同性别用户在一个月内支付订单的次数

如图 2 所示，从省份的角度来看，该产品没有地域偏好。此外，操作人员更关心用户购买的实际订单金额分布在哪个范围内。图 2 显示，用户的月订单支付金额非常高，50% 的用户支付金额在 5000 元以上，其中订单支付金额在 5000-10000 之间的达到 40%。

图片 3 用户在一个月内实际支付总订单金额的分布

总之，分布分析可以用来分析核心功能的次数分布，挖掘用户的分布规律，快速识别核心用户群，是一种常用的经典 分析模型。

作者:张乔，神策数据内容营销负责人。微信官方账号:神策数据

本文由@每个人都是产品经理，张乔 原创发布，未经许可禁止转载。

题图来自Unsplash，基于CC0协议。