在用戶行為分析領域，數據分析方法的科學應用結合理論推導，能夠相對完整地揭示用戶行為的内在規律。間隔分析模型旨在通過事件發生間隔時間與分布态勢，輔助企業實現深度多維交叉分析，進一步提升用戶行為分析的精細化程度。本文将詳細介紹間隔分析模型的概念、特點與價值、應用場景。

一、什麼是間隔分析？

間隔分析從事件發生的時間間隔維度來探索用戶行為數據價值，它能夠科學地反映特定用戶群體（如北京地區年齡 30 歲以上女士），發生指定行為事件（ 如事件 A 到 B 的轉化、金融用戶的二次投資等）的時間間隔及數據分布情況。不同數據組的偏态和重尾可反饋用戶路徑過程中的應用體驗，并借此評估産品設置的合理性。例如，間隔分析在以下場景中可廣泛應用：

• 在金融行業，為刺激新用戶快速完成首投，運營人員會贈送新用戶體驗金。運營人員通過間隔分析可以了解：新用戶從首次注冊到首次投資通常需要多久？
• 在同城速遞行業，快遞上門時間長短非常影響用戶體驗，作為公司考核快遞人員績效的關鍵指标之一，企業通過間隔分析可以了解：用戶在官網發起快遞請求後，快遞員多久接單？

二、間隔分析模型的特點與價值

企業市場、産品、運營人員通過事件發生的時間間隔、轉化時間長短來判斷與分析用戶的活躍度、用戶轉化等情況。間隔分析模型的特點與價值主要表現在以下方面：

1. 可視化時間間隔，六類統計值直觀描繪各用戶群時間間隔分布差異

圖 1 六類統計值将時間間隔可視化

神策分析的間隔分析模型以箱線圖形式展示，最大值、上四分位數、中位數、下四分位數、最小值、平均值六類統計量直觀描繪特定用戶群體的時間間隔分布差異，數據的偏态與重尾一定程度反饋用戶體驗，從轉化時間的維度暴露用戶轉化瓶頸，可借此評估産品設計的合理性。

2. 依據分析需求，靈活設置用戶屬性與事件屬性（初始行為和後續行為）

企業可以根據具體分析需求，靈活設置間隔分析的初始行為或後續行為，并根據用戶屬性篩選合适的分析對象。

例如，在某奢侈品電商企業中，為分析高價值用戶的複購頻率與普通用戶的區别，可将初始行為與後續行為均設為“支付訂單”，并給初始行為增加“訂單金額大于 10000 元”的篩選條件以此來表示高價值用戶，從而得出分析結論。

3. 以全新視角探索數據價值，從轉化時間窺視優化思路，促進用戶快速轉化

在間隔分析中，将初始行為、後續行為設置為相同事件或不同事件，可滿足不同的數據分析需求。

例如，在金融行業，将初始事件和後續事件分别設置成為“注冊成功”和“投資成功”，可用于分析用戶轉化花費時長，側面反映用戶的轉化意願，幫助企業能夠針對性地優化産品體驗和運營策略；在在線教育行業，若将初始事件和後續事件均設為“學生上課”，則展示學生兩次上課的時間間隔，可以此作為判斷學生積極性、教育平台黏性的依據等。

從時間間隔維度呈現用戶轉化、黏性等情況，提升了用戶行為分析的精度和效率,對用戶行為的操作流程的異常定位和策略調整效果驗證有科學指導意義。同時，通過判斷各用戶群體事件發生的時間間隔的偏态和重尾，以及數據分布的中心位置和散布範圍，為發現問題、流程優化提供線索。

三、間隔分析的應用場景

間隔分析将幫助各行業從時間間隔維度來探索用戶行為規律，更多應用場景值得摸索。下面列舉一二：

1. 互金場景：如何合理設置體驗金的發放時間？

在金融投資類産品運營過程中，為了讓新用戶在注冊後能夠快速投資，運營人員通常會通過一些激勵措施來刺激首投，如發放體驗金。這會涉及到我們前面提到的“如何合理設置體驗金的發放時間”的問題，在具體操作時，運營人員可以在間隔分析中将初始行為設置為“注冊成功”，後續行為設置為 “投資成功”事件，當了解事件發生的時間間隔時，可以作為設置體驗金發放時間的參考。

當然也可以按天展示不同渠道來源的新用戶首次投資成功所花費的時長情況，運營同學通過了解不同用戶群體的差異化，讓運營更為精細。另外，通過不同渠道來源的用戶表現也成為渠道投放的判斷的重要依據，如下圖：

圖 2 互金各渠道來源的新用戶首次投資成功花費的時長分布

2. 視頻網站場景：用戶多久完成一次視頻播放？

内容是短視頻 App 提供給用戶的核心價值，可通過“用戶完整看過一個短視頻”衡量用戶是否感受到視頻平台的價值。該場景中選擇新用戶從“啟動 App ”到“完成播放”所花費的時長情況作為分析對象。如果用戶普遍需要較長的時長才能完成轉化，說明用戶需要付出的視頻篩選的成本較高，則應将新用戶從“啟動 App ”到“完成播放”的時間間隔作為優化目标。

圖 3 新用戶從“啟動 App”到“完成播放”所花費的時長情況

同樣，在同城速遞行業，當了解用戶發起快遞請求後快遞員的接單時間之後，公司可依據此來考核快遞人員績效，從而也進一步優化用戶體驗。

四、間隔分析模型與其他分析模型的配合

值得強調的是，間隔分析模型是多種數據分析模型之一，與其他分析模型存在無法割裂的關系。

從用戶轉化角度來說，用戶轉化過程受很多因素影響，間隔分析通常是業務情況的反映，轉化時間間隔隻是分析用戶轉化的單一維度，隻有與其他分析模型配合，才能清晰看到用戶行為特點和背後動機。

雖然在多數情況下，時間間隔并不能作為優化的指标，但是與其他分析模型的配合可以幫助我們探索可能存在的問題。例如，從“提交訂單”到“支付訂單”間隔時長中位數是 5 分鐘，說明一半的用戶支付訂單需要花費 5 分鐘以上。則應該思考其中可能存在的問題：是支付功能的 Bug，還是其它問題導緻支付失敗？定位問題需要結合事件分析、漏鬥分析等分析模型定位問題。

總之，隻有将各分析模型實現科學互動和配合，能夠科學揭示出用戶個人 / 群體行為的内部規律，并據此做出理論推導，不斷在工作實踐中優化商業決策和産品智能。

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