推荐这8种分析模型产品分析模型有哪些 _用户

1、用户模型 “不仅要知道用户当下在想什么，更要知道用户背后在想什么，以及用户正在经历着什么。”
为了节省时间，降低风险，产品团队往往尽快将产品推向用户，快速试错，在这种场景下如何构造用户模型？
1）首先，整理和收集已经获得的任何可认知用户的经验和数据，将这些信息映射成为用户的描述信息（属性）或用户的行为信息，并存储起来形成用户档案
2）实时关注自身数据的波动，及时采取行动
3）记录用户的行为数据而不是单纯地为用户打标签
4）360°覆盖用户全生命周期的用户档案
用户的每一步成长都通过行为记录下来，基于用户所在生命周期的不同阶段，针对新用户、流失用户、活跃用户、沉默用户分别采取有针对性的拉新、转化、留存等运营策略。
2、事件模型 1）事件是什么
就是用户在产品上的行为，它是用户行为的一个专业描述，用户在产品上的所有获得的程序反馈都可以抽象为事件，由开发人员通过埋点进行采集，通俗讲就是：将一段代码放入对应的页面/按钮，用户进入页面/点击按钮的本质是在加载背后的代码，同时再加载事件采集代码，这样就被SDK所记录下来了。（利用百度统计加入代码采集用户下载成功和失败事件）
2）事件的采集

事件：用户在产品上的行为
属性：描述事件的维度
值：属性的内容
采集时机:用户点击（click）、网页加载完成、服务器判断返回等。在设计埋点需求文档时，采集时机的说明尤为重要，也是保证数据准确性的核心。

举个例子，在采集过程中如果没有明确时机，当用户点击了注册按钮，由于用户输入了错误的注册信息实际没有注册成功，可能仍然会进行记录，这样在统计注册成功事件的时候就不是准确的。而正确的采集时机描述应该是“服务器返回注册成功的判断” 。（日本官网采集的就是返回激活成功或者失败页面）
3）事件的分析人数
某一事件（行为）有多少人触发了次数：某一事件（行为）触发了多少次人均次数：某一事件（行为）平均触发多少次活跃比：在一个时间区间内，触发某一事件的人数占当前时间段内所有活跃人数的比
4）事件的管理
当事件很多时，可以对事件进行分门别类地管理。同时，可以从产品业务角度将重要的用户行为标注出来，以便可以在分析时方便、快捷地查找常用、重要的事件。
3、漏斗模型漏斗模型帮助你分析一个多步骤过程中每一步的转化与流失情况。
举例来说，用户下载产品的完整流程可能包含以下步骤：