“道、法、术、器”为古人流传下来的哲学，里面蕴含着大智慧。由于自己理解尚浅，唯恐感悟不够深刻，内心颇有些许忐忑。但换个角度，每一次记录都是一种成长，每一份沉淀都是在不断积累，每一次的分享都应受到鼓励。

“道、法、术”出自老子《道德经》，道，是规则、自然法则，上乘。法，是方法、法理，中乘。术，是行式、方式，下乘。“以道御术”即以道义来承载智术，悟道比修炼法术更高一筹。“术”要符合“法”，“法”要基于“道”，道法术三者兼备才能做出最好的策略。

行为数据一般是指用户在WEB/APP/H5/小程序等线上平台, 用户与企业提供的产品进行交互的行为记录。目前经常所说的用户行为分析，是指利用数据埋点技术，对用户线上行为数据、用户属性数据收集，加以分析，为市场营销、活动运营、产品设计与优化提供决策依据。随着近些年云计算、大数据技术的快速发展，使得对行为数据的全量采集成为现实，然后对采集到的数据，通过能够反应规律的分析模型，进行快速分析，从而能很好的挖掘数据这个“金矿”。

目前数据应用领域比较流行的一些概念，如：最小化可行性产品、增长黑客、精益创业等背后都在讲述一个概念，那就是数据驱动。现阶段，国内在数据应用方面与国外仍存在一定的差距，相较于国外，数据意识、数据基础、数据工具等方面都在制约着国内企业对存量数据金矿的挖掘与应用。

从“道、法、术”这个角度浅析行为数据分析，更容易让我们对这方面的认知拥有层次感，能更好的从数据驱动各方面与之对应。

1、行为数据分析之道：道以明向，数据驱动的理念是道，是重视数据

数据驱动是企业发展的有效动力，尤其对于初创企业。公司发展前期，各种资源与预算都非常紧张，所有的业务策略都应基于数据做出最优的方案，而非靠着人的直觉、经验去做看起来不是特别靠谱的决策，合理的利用存量数据，尽力去避免数据资源的浪费。

国内企业在创业初期对数据的利用率低，这与增长黑客里提及到的国外企业案例形成了鲜明的对比。国内创业团队在发展初期不重视数据，把最重要的工作放在市场的推广上，对广告渠道的拉新质量、用户的行为特征、用户的体验等方面关注较少。用户行为分析就是采取用户思维，通过数据表现出来的特征，去了解用户的痛点，进而满足用户的需求。

2、行为数据分析之法：法以立本，数据驱动的思维是驱动业务增长

行为数据分析是以用户为核心，其所有的分析目的都是为了了解用户，探索用户需求，为用户提供更好的产品服务，分析来自用户，最终回归用户。

根据业务类型与产品特征，建立衡量业务增长的北极星指标。活跃用户量是在增长领域中普遍关注的北极星指标，如何定义用户活跃对于业务的实际价值影响甚大。如社交软件陌陌结合自身产品主要功能定位是陌生人社交的特点，对活跃用户的定义为，进入应用分享一次地理位置的用户，而非APP启动的用户。

增长黑客理论中对C端用户行为数据分析，常采用AARRR海盗模型思维，即分成用户获取（Acquisition）、**（Activation）、留存（Retention）、营收（Revenue）、分享（Referral），我们中原银行客户行为分析平台“知秋”，就是按照海盗增长模型的底层逻辑进行设计的。

获取环节：主要对渠道进行分析，评估渠道拉新质量；**环节：寻找到活跃用户，仔细查看其行为序列，探究用户需求；留存环节：一个产品可持续的增长，用户的留存非常关键；用户营收是用户价值实现的阶段，也是增长的最终目的； 用户分享，是为用户设计喜爱的病毒传播活动，让用户成指数级增长。

数据分析之法就是根据企业自身特性、企业提供的产品类型及企业面临的发展阶段，去选择正确的分析方向，重点关注的业务环节。

3、行为数据分析之术：术以立策，是方法，数据分析方法是巧用模型

用在行为数据分析上，术就是从数据采集、数据存储、数据分析的方法。

行为数据采集的常用方法有全埋点、代码埋点、可视化埋点、日志数据采集、服务器数据采集等。

行为数据的存储是指建立企业数据仓库，用以存储数海量的用户事件数据与用户属性数据。工作中接触到的行为数据采集方法，其原理就是把用户行为数据抽象成事件表与用户表，通过能够识别用户身份的用户ID对两个表进行匹配。除此之外，分布式架构的应用对于支撑用户行为实时分析是有必要的。

在数据采集、数据储存完成的基础上，就进入对数据的灵活分析应用阶段，行为数据分析常用的模型有事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、用户分群及用户路径分析。

4、行为数据分析之器：器乃工具，活用数据分析工具往往能事半功倍

行为数据分析的外部工具有GoogleAnalytics、百度统计，国内偏商业化的工具有神策、GrowingIo、诸葛Io及易观方舟。我行的知秋平台是一个极其好用的行为分析工具，支持事件分析、漏斗转化、留存分析及用户分群等模型，对于线上化营销起到明显的作用，这就是数据分析的工具。

写在最后：行为数据分析的目的是用数据来驱动增长，从数据中得出有效的洞察，进而在市场营销、产品迭代优化与活动运营各方面输出可行的改进策略，形成快速的用户增长势能。

作者：波波微胖