每個企業都希望能更深層次的了解用戶，用戶行為數據分析正是通過用戶的每一次打開，每一次查閱，每一次跳轉，每一次微小事件，幫助企業客戶洞察用戶畫像。諸葛io的「用戶」功能正是讓企業通過任何能想到的條件來找出目標用戶群，比如「近一周通過自傳播新增的人」、「經常查看商品但不購買的人」、「來自北京的重度活躍用戶」……。

伴隨2.0版本上線，諸葛io將原有的「用戶」、「分組」兩個功能，合并成為一個全新的、更加清晰的「用戶」功能。通過這一模塊，可以輕松找到想要分析的目標用戶（做了某些事情的，具備某些特征的用戶）；詳細的了解每一個用戶的信息，關注他們是如何一步步的使用產品；了解特定用戶的群體畫像（比如重度用戶具備哪些特征）；為一組用戶創建用戶群，以便在其它分析功能中分析他們的特點。通過篩選出不同的兩組用戶，進一步「對比」分析，從而發現他們在轉化、活躍、留存上與其它用戶有什么不同，這正是提升用戶生命周期價值的不二法寶。

接下來，我們就對新的「用戶」功能一窺究竟吧！

四個維度，精準定位目標群體

進入用戶功能后，默認會顯示所有用戶，通過“做過(沒做過)” 、“新增于”、“活躍于”、“用戶屬性”滿足四個維度，找到特定的用戶群。整個結構更清晰，通過便捷的操作精準定位用戶群。

做過(沒做過)：指用戶做過/觸發過什么事件（沒做過/沒觸發過什么事件）。通過觸發事件這個條件來篩選出做過某事的用戶，比如做過「閱讀資訊」的用戶、「使用優惠劵」的用戶、「收藏商品」的用戶等等，還可以為事件增加「限定條件」，比如「閱讀過『社會』類資訊」的用戶；「使用『大額』優惠劵」的用戶、「收藏『某』商品」的用戶等等，通常這和“未觸發事件”對比使用。未觸發過某事件就是觸發某事件的次數等于0，比如「未閱讀資訊」的用戶、「未使用優惠劵」的用戶、「未收藏過商品」的用戶等等，同樣可以增加「限定條件」。

新增于：用戶在什么時間段新增的。通過這個條件來篩選出在最近 N 天新增的用戶，或者是某一個固定時間段新增的用戶。比如調整了產品的某一功能，想看一下對新用戶的影響，可以對比一下“上周”新增的用戶，和“本周”新增用戶對這一功能的使用情況。

活躍于：用戶在什么時間段活躍。通過這個條件來篩選出在最近 N 天活躍的用戶，或者是某一個固定時間段活躍的用戶。

用戶屬性：用戶具備什么樣的屬性。比如「城市」是「北京」的用戶；「來源」是「搜索引擎」的用戶。屬性的范圍可以非常廣泛。

精準分析 打好用戶篩選“組合”拳

當然，也可以對以上4種條件組合篩選，即「多條件組合」，比如找到「城市 是 北京」并且「查看過商品3次以上」并且「沒有購過商品」的人。

同時可以使用「并且」、「或者」的關系來組合不同的條件。設置好篩選條件后，點擊確定，就可以篩選出目標用戶（符合條件的客戶）了。

這里展示了篩選出的目標用戶群人數，以及每一條詳細信息。你可以點擊帶有下劃線的列頭對用戶列表進行排序，可以下載這個用戶列表，還可以查看這群人的畫像。

靈活的單體用戶查詢：用戶檔案

在「用戶」功能中，不僅可以看到篩選出用戶列表，同時可通過點擊具體的用戶名稱來查看這個用戶的檔案，以及行為記錄。

如圖顯示了這個用戶最近60天的活躍情況，柱子的高低代表了用戶在該天使用次數的多少；下方左邊默認顯示用戶在最近活躍的一天的詳細行為記錄，每一個行為（事件）都會按時間順序列出來，可以點擊一個行為以了解其事件屬性信息；下方右邊顯示了這個用戶詳細的資料，包括所有通過identify接口傳入的用戶屬性信息。

若要在用戶的所有行為記錄中查找指定行為， 比如想看這個用戶哪些天做了「搜索商品」這件事，做這件事的前后都做了些什么，可以通過「定位事件」來解決。

在定位事件后的下拉框中找到「搜索商品」這個事件，選擇。

界面上方的柱子發生了變化，這時柱子的高低代表了用戶在該天觸發「看貼」這個事件的次數多少。此外，在用戶的行為序列中，「看貼」這個事件被標記了出來，你可以很輕松的找到它。

保存用戶組，以備下回分析

當找到目標用戶群時，如果這一群體需要經常對比分析，可以選擇將其保存為用戶群，這樣以后就可以隨時查看這個用戶群。另外，也可以在整體、事件、漏斗、留存等分析模塊中分析此用戶群。保存后，在用戶群列表中就能看到啦。

*注意：諸葛io用戶群是動態的，一旦有新的符合某個用戶群條件的用戶，該用戶就會被并入用戶群。

若要對現有的用戶群進行編輯、刪除等管理操作，可以點擊用戶群列表后的管理按鈕，以進入用戶群管理功能。

新的「用戶」功能是不是更方便易用？趕快來注冊體驗吧！你與目標用戶的距離，只差一個諸葛io 2.0。歡迎登錄諸葛io官網（zhugeio.com）在線咨詢或致電聯系40080-94843，與諸葛io數據驅動顧問聯絡。

諸葛io，基于用戶行為分析的數據智能決策平臺。通過以用戶為中心的分析方法，洞悉用戶行為畫像，幫助管理者、產品經理、市場、運營、數據分析師等提升轉化率、優化網站/App，幫助企業實現以“數據驅動增長”的愿景。

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