观《和平饭店》有感，本文作者为神策数据数据分析师张小云。
在过了又好像没过一样的春节假期中，除了春晚，我只追了一部剧，那就是《和平饭店》。
该剧讲述了 1935 年东北沦陷，在一家名为和平饭店的豪华酒店中，一群神秘客人展开长达 10 天生死博弈，其中包括美国人、法国人、德国人、苏联人及南京政府等多方势力，稍有不慎就能牵动世界格局的故事。高智商的“行为痕迹分析专家”陈佳影（实为地下党员），在男主的配合下成功周旋其中完成任务。
多方明争暗战，陈佳影的“行为痕迹分析”能力功不可没！
工作中，做业务的同学也常常思考一个问题：如何提升用户行为分析能力，成为用户的“心头宝”呢？不妨学习一下陈佳影。
陈佳影的行为痕迹分析思路主要分为三个步骤：用户行为痕迹获取 —> 用户行为痕迹背后的含义分析 —> 有针对性地制定方案解决问题。
1.她善于观察每个人精细的行为痕迹，胸中有数据。
2.根据获得的行为痕迹进行缜密分析，找出敌方人员表面行为背后的秘密。
3.根据对敌方人员分析的结果，有针对性地做出应对方案，影响对方的思维判断，让事态走向自己希望的方向。
那么问题来了，商界如战场，如何能够成为和陈佳影一样的行为分析专家呢？你需要一套用户行为分析方法论，深入洞察用户。
用户行为分析可以研究某行为事件的发生对企业 / 产品的影响。企业借追踪用户行为，如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等，挖掘用户行为背后的深刻含义，从而提升自身价值。
在神策分析的协助下，我们都可以成为像陈佳影一样的行为分析专家。
一、 “大全细时”的数据采集是前提
基础数据的有效采集，帮助企业积累宝贵数据资产。
陈佳影的所有分析和判断都建立在获取足够行为数据的基础上，她会创造利于数据采集的环境。
比如香稚将军的酒会上，她与男主让三线小演员在唱歌前朗诵了一首内涵丰富的诗歌，激发各国间谍猜疑，从而做出暴露更多内心的行为举动。
神策分析支持多种埋点方式，多端数据打通，帮助企业建立完整数据仓库，包揽数据分析基础建设的繁琐工作，为数据分析夯实良好基础。
二、知己知彼，了解你的用户
多问自己几个问题：他们访问网站或使用产品的目的一样吗？他们的核心需求是什么？如何提供合适的服务？
有效的用户分群，是精细化运营的第一步。
《和平饭店》剧情伊始，，后在陈佳影和王大顶的协助下逃离饭店。
，，让他们误以为法国人内尔纳握有的本胶卷，胶卷虽然相似，内容却大相径庭，为南京政府与苏联密谈照片。
由于文编辑和内尔纳都触发了相同的行为“持有胶卷”，，导致危机没有解决。
用户分群的思路有如下两种：
（1）依据用户特征分群
用户特征主要包括用户的基本信息（性别、昵称、年龄等）及访问时的状态属性（访问来源、应用版本、IP 等）。
（2）依据用户行为分群
用户行为即为用户在访问网站或 APP 时触发的行为（注册、支付等）以及可以描述这些行为的属性（注册方式、支付金额等）。
举个例子，如果企业想要找到优质客户群体，可以从两种思路综合考虑：用户目前是否为会员？用户在近期是否触发了一些核心行为事件？
神策分析中的用户分群功能提供如上两种思路的分群方式，我们可以从用户特征的角度选择用户属性满足的条件，也可以限定用户曾经做过哪些行为或没做过（即做过 0 次），同时还可以限定用户触发某些行为的次序，从而将我们想要找到的用户划分出来。
如上图所示，在设定用户属性、用户行为和用户行为序列条件后，点击保存并执行按钮即可完成本次用户分群。
同时，神策还支持将事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析功能模块中的分析结果保存成用户分群。例如我们在漏斗分析中，计算得出在限定时间内完成了核心业务转化的用户共 86 人，我们可以将这 86 名用户保存成一个独立的分群，从而继续分析这个群体在其他模型分析中的指标。
三、有的放矢，解决用户留存问题
知道部分用户为什么流失，先理解其他人为什么留存，找到自身价值是关键。
留存分析是一种用来分析用户参与情况 / 活跃程度的分析模型，考查进行初始行为后的用户中，有多少人会进行后续行为。这是衡量产品对用户价值高低的重要指标。
，美国间谍已经出局，为什么不离开？一定有什么更重要的事情吸引到了他们，需要他们执行任务！陈佳影就是依据这样的分析思路挖掘出了美国的“财富计划”任务。
同理，用户为什么留存？一定是有什么精彩的内容或功能吸引到了他们。如果能找到用户留存的原因，一定会为我们的产品和运营提供更多好的思路。
借助神策分析的留存分析功能模块，可以轻松找到留存用户，并将留存用户通过用户分群功能模块保存为一个用户群体进行分析。我们借助神策分析的其他模型，来分析这些用户区别于流失用户的用户特征。之后再对我们设想的原因进行数据验证，比如使用A / B测试等方法，来验证其是否对留存发挥了正向作用。
陈佳影作为行为痕迹分析专家，正是依据如上思路不负众望的完成了使命。
相信学习了陈佳影分析思维的我们，在神策分析的帮助下，都可以成为真正的用户行为分析专家！