的次数对活动列进行排序然后您将只看到最活跃的用户，您可以跟进他们，找出对他们的高参与度最重要的因素。 但是，您不必一直查看静态用户组。如果您确定要进一步调查的特定用户，也可以对更具体的用户组进行此类分析。 使用 进行细分和过滤 实际上，市面上的每一种分析工具都可以让您根据人口统计或行为特征划分出您想要调查的用户。在 中，您可以通过输入要分析的视图的设置并单击 细分 来执行此操作： 部分 从那里，您单击新建细分并填写您想要对用户进行分组的信息。
在此示例中我们使用
的行为细分来仅查看具有 次或更多会话且已闲置 天或更长时间的用户： 搅拌段 然后，您可以导出此用户列表并执行与我们之前所做的相同类型的数据透视表计算。然而，这一次，您会看到这些 流失 用户特有的行为趋势。 保持对保留的关注 然而，当您将按 伯利兹手机号码列表 行为对用户进行细分并查看他们的留存率时，这种分析的真正威力就会显现出来。 回到我们的游戏示例，我们可以使用 的高级条件来创建与以下内容相对应的用户细分： 大量参与社交功能，但不是游戏 大量参与游戏功能，但不是社交 大量参与游。
和当前用户的行为有何不
同 使用您学到的知识来塑造用户的行为 当您进入更复杂的分析时，您应该考虑关键问题，例如： 您确定为习惯养成驱动因素的关键行为是什么您可以测试哪些方法来让更多新用户跨越这些门槛？ 您参与度最低和参与度最高的用户有何不同？ 您的行为角色分析是否揭示了您没有预料到或认为不重要的任何用例？ 您的某些角色是否对您的主要业务目标（例如收入）更重要？ 这些将需要更多的数据比较，但也需要挖掘特定的人物角色。例如，如果您的主要 急诊室清单 目标是收入您可以轻松比较不同用户组。
