用户的转化不是立马就可以实现的，它的实现都是在每个环节上不断优化完善的。就好比数据是驱动数据化运营的，通过数据的分析避免了大部分主观因素和认知上出现的偏差所导致的影响，当然这个数据也是要通过用户行为进行统计分析的。
一、明确埋点的目标和逻辑
什么是埋点?埋点是数据采集领域(尤其是用户行为数据采集领域)的术语，指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。了解了埋点我们就要学会明确埋点的目的是什么，然后根据需求与开发讨论沟通以后再进行埋点，最后进行漏斗模型数据分析。漏斗模型也称事件转化率，通过漏斗模型，可以看到设定的事件每一步的转化率，评估每一步的效果。通过分析数据，发现其中的问题与规律，提出解决问题的策略，完善产品，从而进行引流，也可以发现引流是否与预期相符，如果有异常，也可尽早的进行调整。
二、埋点的具体步骤
确认主题和指标—分解指标事件和点位统计—开发沟通调整—进行埋点—数据收集—分析优化
例如，如果是一个金融交易类APP的话，在分析用户行为路径前，首先要考虑的就是需要设置哪些埋点数据，进而做好点位统计，然后这些数据可以有效的去判定用户的路径，最后策划相应的运营方案从而达到逐步引导用户完成交易。
三、功能优化的放大
确定好功能与核心指标的关系以后，放大该功能并观察核心指标是否存在变化。
数据分析模型来源于用户行为路径的分析，为企业数据驱动与调整方案布局提供科学的指导，对于更加精准勾勒用户画像提供了重要的参考价值。
用户访问APP或者网站的时候就像是在画廊参观画展，根据不同的图画形式不同，展现出来的布局也是不同的，每一位用户都可以根据自身喜好，形成不同的浏览方式。为了让用户使用最优质的的访问路径观看，需要策划方针对用户的需求尽兴调整，布局，，这种自主式的数据分析方法，帮助操作人员可以进行更加科学的数据分析。
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