ASP站长网在移动互联网的早期还存在大量的流量红利，但随着流量增长、红利消退，同行激烈的竞争，使得获客成本飙升到难以承受的水平，业务增长缓慢甚至倒退。
在如此高成本、高竞争的环境下，通过互联网用户行为分析，可以实现精细化运营、从而提升用户体验与平台转化。
通过前面的系列文章，相信大家也已经认识到BI能够将存储于商业系统中的数据转换成有用的信息，能够融合线上线下的数据，且不限定分析场景，从而更好地指导决策。
从结果来说，线上的用户行为分析和BI都能帮助企业提升竞争力;从过程来说，BI能做数据分析，用户行为也是一种分析方法，那么，两者有什么区别呢?
小编将从概念、分析流程&数据来源、应用场景三方面为大家做个详细对比。
概念
什么是用户行为分析？
用户行为分析就是通过对这些数据进行统计分析，从中发现用户使用产品的规律，并将这些规律与网站的营销策略、产品功能、运营策略相结合，发现营销、产品和运营中可能存在的问题，从而让产品获得更好的增长。
用户行为在分析中被定位为各种事件，例如用户搜索是一个事件，在什么时间、什么平台上，哪一个ID、做了搜索，搜索的内容是什么——这是一个完整的事件。基于此，分析师可以在网站或者APP上定义无数个这样的事件。
而通过这些事件就可以把用户的行为串联起来观察，例如用户首次进入网站后是一个新用户，通过浏览某些页面激发他进行注册，那么注册行为就是一个事件。注册填写信息之后的搜索，或者开始下单买东西，所有这些都是用户行为的事件，可以作为用户行为分析的内容。
什么是BI？
BI主要是基于信息化时代，企业产生大量的业务数据，这些数据在不同的系统中或者存放在临时的Excel、CSV文件中，数据口径不一，需要前期花费大量时间进行数据处理。结合业务背景，BI通过分析模型能支持经营决策。核心是通过构建数据仓库平台，有效整合数据、组织数据，为分析决策提供支持并实现其价值。
BI的作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的钻取分析等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取，最后是商业智能的前端分析和展示。
用户行为分析是基于用户在网站、APP上留存的事件去掌握与分析用户从哪里来，进行了哪些操作，为什么流失，从哪里流失等固定的场景深度分析。
对于BI来说，会侧重于数据分析，是业务、数据、数据价值应用的过程，是一整套完整的解决方案 ，是一套复杂的信息系统，不局限于某一单一场景的分析。
分析流程&数据来源
就分析流程来说，线上的用户行为和BI分析都是定义问题，解决问题的过程，详细来说，一般是问题定义-问题分析-风险规避-改进措施，能够形成一个良性循环。
从数据的来源来说，用户行为数据通常利用写代码来详细描述事件和属性的方式，国内都统称为“埋点”。虽然非常耗费人力、过程非常繁琐重复，但是大部分互联网公司仍然雇佣了埋点团队。
现在市面上也有无埋点采集的成熟第三方供应商，通过前端自动采集全部事件并上报所有数据，但存在部分业务维度无法采集，无法进行深度的业务分析。
相比来说，BI的数据来源更加广泛，可以接入数据库数据、文件数据(例如Excel、CSV等)以及来自大数据平台的数据以及定制接入(例如TiDB，MaxCompute，AnalyticDB， Doris等)，以及来自ERP、CRM、POS、WMS等多种业务系统的数据。
另一方面，不同的BI厂商能够支持接入的数据源会有所差异，BI系统一般不包含数据采集这一步骤。
应用场景
用户行为的分析场景
对于线上的用户行为分析来说，不得不说经典的AARRR模型，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。
1、获取新用户(Acquisition)，是运营一款产品的第一步，推广人员需要分析产品特性和目标人群，需要在不同时期选择不同渠道进行推广。
常用指标：曝光率、点击率、累计新增、注册激活、主动活跃、交易活跃等。
2、提高活跃度(Activation)，在今日活跃的用户中，一部分是新增，另外绝大部分都是以往的留存用户，产品运营周期越长，新用户占比越少。影响活跃的因素主要由活跃构成和产品粘度两方面来进行。
常用指标：新用户数、老用户数、新老占比、日活、周活、月活等。
3、提高留存率(Retention)，通常维护一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户的成本，分析出用户在哪里流失，为什么流失，才能有的放矢的解决问题。
常用指标：日/周/月留存率、用户LTV、流失率等。
4、获取收入(Revenue)，产品运营最核心的一块，产品无法实现商业化就难以持续运行与迭代。
常用指标：ARPU、ARPPU、新老用户的付费率等。
5、自传播(Refer)，病毒式传播是每个产品向往的推广方式，除了好的营销方式铺垫，更重要的还是要靠产品自身的品质。
常用指标：口碑指数、百度指数、网站PR值、搜索引擎收录数等。
由 dawei
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