实施步骤

本章节介绍系统的User-Guide用户指南信息，非安装步骤

神策分析功能说明

神策分析，是针对企业级客户推出的深度用户行为分析产品，支持私有化部署，客户端、服务端、业务数据、第三方数据的全端采集和建模，驱动营销渠道效果评估、用户精细化运营改进、产品功能及用户体验优化、看板辅助管理决策、产品个性化推荐改造、用户标签体系构建等应用场景。神策分析提供多个分析模型：事件分析、Session分析、归因分析、漏斗分析、用户路径分析、漏斗分析等。

分析模型操作—事件分析

事件，是追踪或记录的一个用户行为，或是一个业务过程。举例来说，一个电商产品可能包含如下事件：用户注册、浏览商品、添加购物车、支付订单等。事件分析，是指基于事件的指标统计、属性分组、条件筛选等功能的查询分析。

图1 事件分析

操作说明：

明确分析指标，比如活跃用户数

选择分析对象
图2 事件
选择事件：选择某个事件作为分析的对象，例如「 App 启动」。
图3 选择事件
选择指标
图4 选择指标
选择按总体或分组(维度)查看：按维度查看数据，可对数据进行更加精细化的分析，例如：查看不同省份、不同城市、不同性别 App 启动的用户数。同时，神策分析支持通过多个维度分析数据。如果选择的属性是数值类型，可以自定义分组区间。如果选择的是时间类型，可按照时间单位(分钟/天/小时等)进行分组查看；也可选择按照时间段汇总，如「按天(日期)」汇总，可将查询时间段内的汇总数据。
图5 按维度查看数据
“自定义指标”功能：通过单击“+自定义指标”，进入自定义指标的编辑界面。
图6 自定义指标1

图7 自定义指标2

分析模型操作—Session 分析

Session 分析是基于会话的分析，将用户单点发生的行为串联成整体进行分析。通过 Session 分析，可统计用户在产品中的整体访问深度、某些特殊节点的访问情况等。

操作说明：

Session 创建方法：创建 Session 入口：分析 > Session 分析，然后单击右上角的 Session 管理，在弹出的 Session 管理窗口中单击创建 Session。
图8 创建 Session
Session 分析方法：选择创建的 Session中的事件，选择「Session 总体」可以对 Session 整体情况进行分析。选择具体的指标，例如「Session 总次数」、「人均 Session 次数」、「跳出率」等。
图9 Session 分析方法

分析模型操作—漏斗分析

漏斗模型，主要用于分析一个多步骤过程中每一步的转化与流失情况。

操作说明：

漏斗分析的创建方法：选择分析 > 漏斗分析 > + 创建漏斗，即可创建漏斗。
图10 创建漏斗
漏斗分析结果解读：漏斗图每个步骤可以单击，下方表格中可以详细查看当前步骤的事件用户数，转化率，流失用户，以及转化时间中位数。单击分组值前一单元格的箭头可以对当前分组值展开，详细按天查看当前步骤的事件用户数，转化率，流失用户，以及转化时间中位数。
图11 漏斗分析结果解读1

图12 漏斗分析结果解读2

分析模型操作—留存分析

留存分析是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，分享进行初始行为后的用户中，有多少用户会进行后续行为，这是衡量产品对用户价值高低的重要指标。

图13 留存分析

操作说明：

分 VIP 等级用户启动留存情况：配置为初始事件和后续事件均为启动 App 的方式，按照 VIP 等级查看，即统计不同 VIP 等级的用户在启动 App 后的 1/2/3... 日又启动了 App 的用户数及比例。可以对不同 VIP 等级的用户的产品粘性做评估。
图14 留存分析1
领取优惠券核销下单留存情况：配置初始事件为领取优惠券和后续事件为支付订单的方式，同时显示下单总金额，即统计在领取了优惠券之后有效的进行下单行为的用户数及订单金额。可以对优惠券活动的效果做评估。
图15 留存分析2
阶段累计人均值(用户 LTV)计算：LTV(Life Time Value)是用户在生命周期中贡献的商业价值。配置初始事件为单击注册按钮，后续事件为支付订单，同时显示支付订单的订单金额的阶段累计人均值，即统计新注册用户在当前阶段消费的累计人均值，也就是新用户的 LTV。
图16 留存分析3