关于这个分析产品的模型（产品模型的分类）很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

1、用户模型我们不仅要知道用户此刻在想什么，还要知道用户背后在想什么，在经历什么。为了节省时间，降低风险，产品团队往往会尽快将产品推送给用户，快速试错。在这种场景下如何构建用户模型？1)首先对任何可认知用户的已获得的经验和数据进行整理和收集，将这些信息映射成用户的描述信息(属性)或用户的行为信息，并存储起来形成用户档案。

2、2)实时关注自己数据的波动，及时采取行动。3)记录用户的行为数据，而不是简单的给用户贴标签4)360覆盖用户全生命周期的用户档案。用户成长的每一步都是通过行为记录的。

3、基于用户生命周期的不同阶段，对新用户、流失用户、活跃用户、沉默用户采取有针对性的新增、转化、留存等运营策略。

4、事件模型1)什么是事件？是用户在产品上的行为，是对用户行为的专业描述。用户对产品获得的所有程序反馈都可以抽象为事件，由开发者通过嵌入的方式收集。

5、一般来说就是:把一段代码放到相应的页面/按钮里。用户进入页面/点击按钮的本质是加载后面的代码，然后加载事件采集代码，这个代码是SDK记录的。(使用百度统计添加代码收集用户成功和失败的下载事件)2)事件的 *** 事件:用户对产品的行为。

6、属性:描述事件的维度。值:属性的内容。获取机会:用户点击、网页加载、服务器判断返回等。

7、在设计埋点需求文档时，采集时间的描述尤为重要，也是保证数据准确性的核心。例如，如果采集过程中没有明确的时间，当用户点击注册按钮时，仍然可能因为用户输入了错误的注册信息而记录注册，因此统计注册成功事件并不准确。获取时间的正确描述应该是服务器返回注册成功的判断。

8、(日本官网收集的是返回激活成功或失败的页面)3)事件的分析师数量事件(行为)触发次数:人均事件(行为)触发次数:平均事件(行为)触发次数；活跃比率:在一个时间间隔内，触发事件的人数占当前时间段内所有活跃人数的比率。4)事件管理当有许多事件时，您可以分门别类地管理它们。同时，可以从产品业务的角度对重要的用户行为进行标记，以便在分析时方便快捷地发现常见的重要事件。

9、漏斗模型漏斗模型帮助你分析多步流程中每一步的转化和损失。例如，用户下载产品的完整过程可能包括以下步骤:秀–>点击–>下载–>安装–>经验我们可以将上述过程设定为一个漏斗，分析整体的转化情况，以及每一步的具体转化率和中位转化时间。

10、热图分析模型用户对网页的关注点在哪里，尤其是对于官网首页，信息密度极高，用户如何点击浏览的效果图。

11、根据计算维度，热图可以分为点击热图和浏览热图。点击热图:它跟踪鼠标点击，统计人数和次数，根据百分比进行热度分布。点击热图可以分为两种，一种是所有的鼠标点击，一种是页面上可点击元素的点击。

12、前者可以跟踪页面上所有可点击和不可点击位置的点击，后者只跟踪页面上可点击元素的点击。浏览热图(也叫注意力热图)记录用户在不同页面或同一页面不同位置停留时间的百分比计算，以停留时间为基础。

13、保留分析模型保留定义和公式定义:满足一定条件的用户是否在某个时间点进行回访？公式:如果满足某个条件的用户数为N，某个时间点回访的用户数为M，那么这个时间点的留存率就是(m/n)N天留存，也就是留存的日期。

14、只计算第n天完成回访的用户的无界留存(n天内留存)，留存会累计计算所有n天内完成回访的用户。-括号留存(自定义观察期留存)N天留存和无界留存都是以独立的天/周/月为观察单位来计算的，但有时候我们不想被这种固定时间的度量所限制。我们想把它分成几个观察期。

15、之一个观察期:第二天第二个观察期:第3天到第7天。第三个观察期:8日至14日。第四个观察期:15日至30日自定义保留以上三种留存方式都是有时间限制的，留存的定义是用户打开了APP或者进入了网站。

16、用户定义的保留基于业务场景中的保留。比如，阅读类产品会将阅读过至少一篇文章的用户定义为真正的留存用户，而电商类产品会将至少被浏览过一次的产品细节定义为有效留存初始行为:初始和回访是相对的概念。回访行为:与初始行为的设定有关。

17、用户的初始行为可以理解为上一次行为，回访行为理解为下一次行为。初始行为和回访行为的设置，本质上是为了进一步筛选用户群体。在某打车软件的一次成长分享会上，提到了抢到红包的用户后来打车，一直待在那里，即最初的行为是抢红包，回访行为是打车。

18、抢到红包的用户打车，保持3天是指初始行为是抢红包，回访行为是打车。看看这群人的第三天。

19、粘度分析模型定义:活跃用户使用产品的习惯分析，比如一个月有多少用户使用产品几天，一天以上或者七天以上，比如有些产品在线上有新功能，用户在使用时需要签到，这样可以分析用户的习惯，评估新功能的吸引力和健康程度。

20、功能:利用留存分析，可以了解产品和功能对用户的黏性有多高，用户喜欢哪些功能，同一功能在不同用户之间的应用差异，有助于科学评估产品，制定留存策略。比如:股票APP，已投资用户和未投资用户触发功能【查看股市】的次数

21、全行为路径分析模型路径分析分为漏斗分析和全行为路径分析。与漏斗分析模型不同，漏斗分析模型是对既定的行为转化进行分析，比如电商产品，分析从查看产品详情到最终付款的每一步的转化率。

22、整个行为路径分析是通过分析用户在APP或网站各个模块的流转，挖掘用户的访问模式，从而优化产品或网站。一般可以用树形图来表示，如下图所示。对于一个在线培训网站来说，大部分用户开设的都是搜索课程，因此有必要对搜索课程进行优化。

23、然而，在之一次课程搜索后，用户没有找到想要的课程，进行了第二次搜索。因此，可以将搜索频率高的关键词设置为可点击元素，链接到用户频率高的相关课程。引导用户点击获得想要的结果。

24、用户聚类模型用户分组是对具有某种特征的用户进行划分和分组，而分层更多的是对所有用户的一种管理方式。其实我们一直在用细分用户的 *** ，比如大家熟悉的RFM模式:RFM模型从用户的业务数据中提取三个特征维度:最近消费时间(最近)、消费频率(频率)和消费金额(货币)。通过这三个维度，将用户有效细分为八个用户价值和应对策略不同的群体。

25、其他四个用户组的维度:用户属性:用户的客观属性，描述用户真实人口属性的标签，如年龄、性别、城市、浏览器版本、系统版本、运营版本、渠道来源等。是用户属性。有效时间有，但是没有。

分析产品的模型（产品模型的分类）的介绍就到这里，感觉你的阅读！