用戶的轉化不是立馬就可以實現的，它的實現都是在每個環節上不斷優化完善的。就好比數據是驅動數據化運營的，通過數據的分析避免了大部分主觀因素和認知上出現的偏差所導致的影響，當然這個數據也是要通過用戶行為進行統計分析的。
一、明確埋點的目標和邏輯
什么是埋點?埋點是數據采集領域(尤其是用戶行為數據采集領域)的術語，指的是針對特定用戶行為或事件進行捕獲、處理和發送的相關技術及其實施過程。了解了埋點我們就要學會明確埋點的目的是什么，然后根據需求與開發討論溝通以后再進行埋點，最后進行漏斗模型數據分析。漏斗模型也稱事件轉化率，通過漏斗模型，可以看到設定的事件每一步的轉化率，評估每一步的效果。通過分析數據，發現其中的問題與規律，提出解決問題的策略，完善產品，從而進行引流，也可以發現引流是否與預期相符，如果有異常，也可盡早的進行調整。
二、埋點的具體步驟
確認主題和指標—分解指標事件和點位統計—開發溝通調整—進行埋點—數據收集—分析優化
例如，如果是一個金融交易類APP的話，在分析用戶行為路徑前，首先要考慮的就是需要設置哪些埋點數據，進而做好點位統計，然后這些數據可以有效的去判定用戶的路徑，最后策劃相應的運營方案從而達到逐步引導用戶完成交易。
三、功能優化的放大
確定好功能與核心指標的關系以后，放大該功能并觀察核心指標是否存在變化。
數據分析模型來源于用戶行為路徑的分析，為企業數據驅動與調整方案布局提供科學的指導，對于更加精準勾勒用戶畫像提供了重要的參考價值。
用戶訪問APP或者網站的時候就像是在畫廊參觀畫展，根據不同的圖畫形式不同，展現出來的布局也是不同的，每一位用戶都可以根據自身喜好，形成不同的瀏覽方式。為了讓用戶使用最優質的的訪問路徑觀看，需要策劃方針對用戶的需求盡興調整，布局，，這種自主式的數據分析方法，幫助操作人員可以進行更加科學的數據分析。
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