在用户行为分析领域,数据分析方法的科学应用结合理论推导,能够相对完整地揭示用户行为的内在规律。间隔分析模型旨在通过事件发生间隔时间与分布态势,辅助企业实现深度多维交叉分析,进一步提升用户行为分析的精细化程度。本文将详细介绍间隔分析模型的概念、特点与价值、应用场景。
图 3 新用户从“启动 App”到“完成播放”所花费的时长情况
同样,在同城速递行业,当了解用户发起快递请求后快递员的接单时间之后,公司可依据此来考核快递人员绩效,从而也进一步优化用户体验。
四、间隔分析模型与其他分析模型的配合
值得强调的是,间隔分析模型是多种数据分析模型之一,与其他分析模型存在无法割裂的关系。
从用户转化角度来说,用户转化过程受很多因素影响,间隔分析通常是业务情况的反映,转化时间间隔只是分析用户转化的单一维度,只有与其他分析模型配合,才能清晰看到用户行为特点和背后动机。
虽然在多数情况下,时间间隔并不能作为优化的指标,但是与其他分析模型的配合可以帮助我们探索可能存在的问题。例如,从“提交订单”到“支付订单”间隔时长中位数是 5 分钟,说明一半的用户支付订单需要花费 5 分钟以上。则应该思考其中可能存在的问题:是支付功能的 Bug,还是其它问题导致支付失败?定位问题需要结合事件分析、漏斗分析等分析模型定位问题。
只有将各分析模型实现科学互动和配合,能够科学揭示出用户个人 / 群体行为的内部规律,并据此做出理论推导,不断在工作实践中优化商业决策和产品智能。