МЕТОДЫ АНАЛИЗА ПОВЕДЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

METHODS FOR ANALYZING USER BEHAVIOR

Anna Voronkova

student, Ural State Agrarian University,

Russia, Yekaterinburg

Alexey Ruchkin

scientific supervisor, PhD in Sociology, Assoc. Prof., Ural State Agrarian University,

Russia, Yekaterinburg

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются основные методы анализа поведенческой аналитики и почему это важно для бизнеса, какие данные необходимы для анализа и как их интерпретировать.

ABSTRACT

The article discusses the main methods of analyzing behavioral analytics and why it is important for business, what data is needed for analysis and how to interpret it.

Ключевые слова: поведенческая аналитика, анализ данных, персонализация, конверсия, UX-аналитика, цифровой маркетинг.

Keywords: behavioral analytics, data analysis, personalization, conversion, UX analytics, digital marketing.

Понимание поведения людей в цифровую эпоху – это ключевой фактор успеха любого онлайн-продукта: сайт, мобильное приложение или SaaS-платформы. Анализ действий, предпочтений и проблем аудитории помогают компаниям улучшать пользовательский опыт (UX), делая интерфейсы удобнее для пользователей, повышать конверсию, персонализировать контент и предложения, осуществлять прогноз трендов.

В зависимости от сферы деятельности, анализ помогает решать следующие задачи:

• Для маркетологов: оптимизация рекламных кампаний через понимания целевой аудитории, увеличение ROI за счёт снижения Bounce Rate и роста времени на сайте.
• Для UX/UI дизайнеров: выявление «болевых точек» в интерфейсе (например, сложная форма оформления заказа), тестирование новых решений (например, через A/B- тестов).
• Для продукт-менеджеров: проверка гипотез о функционале, приоритизация доработок на основе данных, а не предположений.

Методы анализа подразделяются на качественные (глубинное понимание мотивации) и количественные (точные метрики и статистики). Среди ключевых подходов:

• Качественные: интервью, юзабилити-тесы, session replay.
• Количественные: веб-аналитика, тепловые карты, A/B-тесты.
• Гибридные: когортный анализ, машинное обучение.

Сегментация аудитории происходит разделение на группы по общим признакам для персонализированного анализа и улучшения взаимодействия.

Типы сегментации: по демографии, по поведению, по устройствам и технологиям.

Исследование пути пользователя от первого взаимодействия до целевого действия (покупка, подписка или регистрация).

Этапы анализа:

1. Определение ключевых шагов воронки (например: главная страница→ товар → корзина → оплата).
2. Расчёт конверсии между шагами (сколько пользователей перешло от шага А к шагу В).
3. Выявление точек оттока (где большая часть пользователей уходят).

Когортный анализ — это изучение групп пользователей (когорт) с общим признаком (например, дата регистрации) в динамике.

Типы когорт: по времени, по источнику трафика, по действиям.

Анализируют: retention (удержание) – сколько пользователей возвращается через 1,7,30 дней.

LTV (Lifetime Value)- доход с когорты за определённый период.

Churn (отток)- как быстро пользователи перестают быть активными.

Дополнительные методы поведенческой аналитики:

A. Path Analysis (анализ путей)

Изучение последовательности действий пользователей (например, как часто они переходят со страницы продукта в корзину).

Выявление популярных и «забытых» сценариев.

B. Event Tracking (трекинг событий)

Фиксация конкретных действий: клики, скроллинг, просмотры видео.

Пример: анализ, какие кнопки в приложении нажимают чаще всего.

C. Predictive Analytics (прогнозная аналитика)

Использование ML для предсказания поведения (например, кто вероятнее отпишется или совершит покупку).

Поведенческая аналитика — это не просто сбор данных, а их интерпретация для принятия решений. Ключевые методы:

1. Сегментация — чтобы понимать различия между группами.
2. Воронки — чтобы находить и устранять точки оттока.
3. Когорты — чтобы оценивать долгосрочные эффекты изменений.

Результат: повышение конверсии, снижение оттока, рост LTV и создание продуктов, которые действительно нравятся пользователям.

Список литературы:

1. Анализируем поведение аудитории. [Электронный ресурс]: mindrepulic Режим доступа: https://mindrepublic.ru/articles/analiziruem-povedenie-auditorii-pov/ (дата обращения 13.05.2025).
2. Системы поведенческой аналитики пользователей и сущностей (UEBA). [Электронный ресурс]: ANTI-MALWARE Режим доступа:
   
   https://www.anti-malware.ru/security/user-and-entity-behavior-analytics (дата обращения 13.05.2025).
3. Ремизова Алина Александровна, Самигулин Тимур Русланович ПОВЕДЕНЧЕСКАЯ АНАЛИТИКА: АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ БИЗНЕСА // Научный результат. Информационные технологии. 2022. №3. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/povedencheskaya-analitika-analiz-sovremennogo-sostoyaniya-i-ee-primenenie-dlya-resheniya-zadach-biznesa (дата обращения: 15.05.2025).
4. Сироткина.И.П., Цзюньюй.В., Глотов.Л.Д. Трансформация подходов к проведению аудита бухгалтерской (финансовой) отчетности в условиях цифровизации экономики // Региональная и отраслевая экономика. СПб, 2024. С. 409-415.