Segment Analytics Data Using Personas利用使用者畫像分段分析資料
直接分析所有使用者的資料，會掩蓋不同群體的特徵和行為模式。而基於使用者畫像的分段分析有以下好處：
- 發現行為模式：明確不同使用者群體的需求，最佳化產品或內容。
- 驗證使用者畫像：檢查使用者畫像是否準確反映真實使用者。
- 最佳化設計決策：透過針對性分析，更高效地滿足使用者需求。
如何建立使用者畫像分段？
1. 確定關鍵特徵
從使用者畫像中挑選出與行為密切相關的特徵。例如：
- 行為資料：是新訪客還是回訪使用者？是否透過郵件連結訪問？
- 裝置型別：使用手機還是電腦？
- 來源：來自搜尋引擎、社交媒體還是直接訪問？
案例：“David”使用者畫像：
- 他透過訂閱郵件訪問網站。
- 主要使用手機（Android）瀏覽。
- 偏好在工作日的白天訪問。
分段規則：設定為“回訪使用者+透過郵件訪問+使用手機”。
2. 定義分段範圍：調整分段規則，使分段覆蓋一定比例的使用者（通常為總體使用者的7–10%）。
如何用分段分析資料？
案例1：跳出率分析
問題：某頁面的總體跳出率為65%，如何判斷問題出在哪？
分段分析：對比忠實使用者（如“David”）與新訪客（如透過搜尋訪問的使用者）的跳出率：
- 忠實使用者跳出率高可能正常，因為他們只關注某一特定內容。
- 搜尋訪客跳出率高可能表明內容不符合他們的預期。
| 使用者型別 | 訪問數 | 跳出數 | 跳出率 |
| 忠實使用者 | 12,000 | 10,000 | 83% |
| 搜尋訪客 | 8,000 | 3,000 | 37.5% |
| 總體 | 20,000 | 13,000 | 65% |
結果表明，搜尋訪客的內容匹配度需要改進。
案例2：轉化率對比
問題：哪些使用者群更傾向於購買產品？
分段分析：比較訂閱郵件的使用者與非訂閱使用者的購買率。如果訂閱使用者轉化率顯著更高，可投入更多資源增加訂閱量。
如何保持使用者畫像的準確性？
定期分析：透過分段資料驗證畫像的準確性，必要時更新。
調整規則：根據分析結果最佳化分段規則，聚焦最有價值的使用者群體。