我花了3天把“神策十大方法”扒了个底朝天，结果发现…

说实话，我第一次听到“神策十大方法”这词的时候，完全是一脸懵。

这名字听起来像某种武林秘籍，或者说得像某个培训机构的营销话术。但后来跟一个做数据的朋友聊完，我才发现——这玩意儿确实是有点东西的。

作为一个写东西的，我不懂代码也不懂技术，但我就喜欢把复杂的东西嚼碎了喂给普通人。今天就让我用大白话，把神策这十大方法到底是什么、能干什么、普通人能不能用上，给你们盘个明明白白。

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先说说“神策”到底是干嘛的

在聊“十大方法”之前，得先搞清楚神策是干啥的。

神策数据（Sensors Data），简单说就是一家做用户行为分析的公司。他们不做社交、不做电商，专注的就是帮企业搞清楚——用户在你的产品里到底干了啥。

举个例子：你打开一个APP，点了哪个按钮、看了几秒页面、什么时候跳出去的——这些行为数据被收集起来，分析出一套规律，这就是神策在做的事。

2015年成立，做到现在也算国内这个领域的头部玩家了。他们提出的“十大方法”，其实就是一套分析用户行为的工具箱。

方法这玩意儿听起来高大上，说白了就是：面对不同的问题，用不同的分析思路。

就像你感冒了要吃感冒药，拉肚子要吃止泻药——不同的症状，得用不同的方法。神策这十大方法，就是给企业看的“诊断手册”。

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十大方法到底是哪十个？

我查了一堆资料，也看了不少案例，终于把这十大方法给凑齐了。它们分别是：

事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、用户路径分析、间隔分析、Session分析、属性分析、行为序列分析、用户分群。

别看名字一个比一个抽象，我给你逐个拆：

1. 事件分析——最基础的那一口

事件分析是所有方法里的根基。

什么叫事件？你点击了一个按钮是事件，你提交了订单是事件，你把商品加入了购物车也是事件。事件分析就是告诉你：用户到底做了什么。

这么说吧，事件分析就像给你一本详细的日志记录。比如你问我：“今天来你家的客人多不多？”我说：“不多，就来了10个人。”但事件分析能告诉你——这10个人里，有几个是来借盐的，有几个是来还钱的，有几个是来串门聊天的。

这就是事件分析的本事：细分，再细分。

2. 漏斗分析——看看用户是怎么跑掉的

漏斗这个词太形象了。

你想象一个漏斗，倒进去一堆水，上面粗下面细，最后流出来的就那么一点点。漏斗分析要看的，就是用户从开始到完成目标，一步步是怎么流失的。

双十一的时候，你把商品加入了购物车，然后呢？有没有付款？有没有放弃？漏斗分析就能把这个过程切成N个环节，告诉你：“喏，80%的人死在第三个环节——填写地址。”

这玩意儿电商公司最爱用，一分析就知道哪儿该优化了。

3. 留存分析——用户到底回不回来

留存这词儿听起来有点文艺，说白了就是：用户这次来了，下次还来不来？

拉新谁都会，但能把用户留住才是本事。留存分析通常按时间周期来算，次日留存、七日留存、三十日留存……

我前两天刚看的一个例子：某款社交APP，新增用户第一天看着挺美，次日留存只有20%。再一看，三十天后剩下不到5%。这数据一出来，产品经理当场就坐不住了。

留存分析就是给企业敲警钟的：别光顾着拉新，先看看自己留人的本事。

4. 分布分析——数据扎堆在哪儿

分布分析听起来有点数学，但用起来特实在。

它告诉你的是：用户的某种行为，分布在什么区间最多。

比如你分析用户的消费金额，发现80%的人消费在0-50元，15%在50-200元，5%在200元以上。这个分布一出来，你立刻就知道该重点维护哪批用户了。

分布分析就像给你一幅热力图，哪儿用户多、哪儿用户少，一目了然。

5. 用户路径分析——用户是怎么逛的

这个词有点意思。

用户路径分析不关心用户做了什么单个事件，而是关心：用户一系列行为是怎么串联起来的。

举个例子：用户打开APP后，一般是先看首页，还是直接搜东西？是先加购再付款，还是直接下单？不同用户有不同的走法，路径分析就是把这些走法给梳理出来。

这玩意儿能帮你发现用户的“典型行为”，也能帮你识别出一些奇怪的走法——然后想办法优化它。

6. 间隔分析——用户两次行为之间隔多久

这个方法挺细的。

间隔分析看的是：用户两次同类行为之间的时间间隔。

比如用户两次下单的间隔、有没有周期性、是不是一到周末就活跃、一到月底就消失。

听起来有点变态对吧？但对企业来说，这个信息特别值金子。知道了用户的活跃周期，推送、营销、召回都能做得更精准。

7. Session分析——用户的一次“逛店”

Session这个词有点难翻，你可以理解为用户的一次使用过程。

从打开APP到关闭，这中间用户干的所有事，就是一个Session。Session分析就是把这个过程拆开看：用户在这个Session里点了什么、看了几个页面、停留了多久。

很多产品经理特别看重Session时长。如果用户打开APP逛了10分钟啥也没干，那说明要么产品有问题，要么用户找不到自己想要的东西。

Session分析就是给用户体验把脉的。

8. 属性分析——用户是谁

前面的方法都在分析“用户做了什么”，属性分析要分析的是用户是谁。

年龄、性别、地域、注册时间、会员等级——这些都属于用户属性。

说白了，属性分析就是给你用户打标签。一个25岁在北京的女孩，和一个40岁在上海的大叔，他们的行为模式肯定不一样。属性分析能帮你把用户分层、分群，然后针对性地运营。

这方法听起来简单，但用好了效果特别明显。

9. 行为序列分析——用户的行为会“遗传”

这个方法稍微进阶一点。

行为序列分析看的是：用户的过去行为，能不能预测他的未来行为。

举个例子：一个用户最近一个月加了三次购物车，但都没付款。下次他再加购物车，你能不能提前给他发个券？这就是行为序列分析的思路——从历史行为里找规律，预测下一步。

听起来有点像算命，但它是用数据算命，可信度要高得多。

10. 用户分群——把用户打包分类

终于说到最后一个了。

用户分群是把前面所有分析方法的结果综合起来，把用户分成不同的群组。

比如“高价值用户群”、“沉默用户群”、“羊毛党群”——每个群采取不同的运营策略。分群做好了，运营效率能提升一大截。

这十大方法听起来各自独立，但实际上它们是互相配合的。事件分析是基础，漏斗和留存是核心，属性和分群是结果导向——一套组合拳打下来，用户行为就被分析得明明白白。

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这些方法普通人能用吗？

写到这可能有人要问了：“神策这十大方法，是不是只适合大公司？我们小老板用得上吗？”

我的看法是：能能用上，但得看场景。

如果你是个开淘宝店的，你不需要会漏斗分析——淘宝后台本身就有现成的数据给你看。但如果你想知道用户为什么加购了又不付款、为什么复购率上不去，那漏斗分析和留存分析就能派上用场。

神策的工具主要面向有技术团队的企业，中小企业要用的话可能门槛有点高。但方法论的思路是共通的——数据分析的逻辑，放到哪个行业都差不多。

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写在最后

说了这么多，我最大的感受是：数据分析这玩意儿，工具再多，逻辑就那么几条。

神策十大方法看起来复杂，其实核心就是三句话：

• 用户做了什么？（事件、路径、序列）
• 用户怎么流失的？（漏斗、留存、Session）
• 用户都是谁？（属性、分群、分布）

把这三条想明白了，再复杂的分析报告也写得出来。

至于神策这家公司做得怎么样、工具好不好用——那是另外的话题了。我只负责把方法论给你们掰开讲清楚，用不用得上，你们自己掂量。

行了，关于“神策十大方法”就聊到这。

看完觉得有用的话，点个赞再走。不亏。