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點(diǎn)english拉到最下面就可以看到簡(jiǎn)體中文了 刀劍神域虛空幻界技能怎么融合
在刀劍神域虛空幻界這款游戲的畫(huà)面還是蠻精致的，在游戲中需要各種不同的技能，大家都非常好奇要怎么融合，那么下面深空高玩就與玩家們分享下關(guān)于刀劍神域虛空幻界技能融合方法介紹，玩家們一起來(lái)看看吧。
技能融合
技能融合屬于常駐類buff，共4種——攻擊(ATK)、坦克(TNK)、增益(BUF)、補(bǔ)師(HEL)。
5級(jí)融合能讓同類EXbuff共通，還有能夠使用技能技能樹(shù)里用紅字標(biāo)識(shí)的八個(gè)非常駐的“bug級(jí)buff”。
開(kāi)啟技能融合的方法
需要游戲本體+蒼空通關(guān)，開(kāi)啟dlc，去找阿戈?duì)柫私庠斍椤?br>要在城里用“在城鎮(zhèn)散步”方式組一個(gè)隊(duì)友，去找阿戈?duì)栠x擇技能種類(PS手柄點(diǎn)方塊,XB手柄點(diǎn)X)，之后將這個(gè)隊(duì)友以“組隊(duì)”的方式帶出野外，進(jìn)行對(duì)于的任務(wù)，就可以完成了。
DLC1只能做到3級(jí)，到了后面的DLC2解鎖4級(jí)，DLC3解鎖5級(jí)。
DLC1之后，在做完3級(jí)融合的前提下再一次去接融合任務(wù)，會(huì)提示進(jìn)度清零，你會(huì)發(fā)現(xiàn)這次任務(wù)的難度相對(duì)上一次的有所提升，而當(dāng)你把這個(gè)任務(wù)做完就會(huì)升到4級(jí)。5級(jí)同理。
如果遇到融合為完成，任務(wù)次數(shù)就清零的情況，只有一個(gè)原因是因?yàn)槿诤先蝿?wù)做到一半，換成別的融合任務(wù)。像這么做，融合任務(wù)就會(huì)清掉當(dāng)前任務(wù)進(jìn)度。
每個(gè)主角對(duì)應(yīng)一個(gè)融合，早先對(duì)話他會(huì)告訴你要什么，別忽略，關(guān)系到cg，查看方法為對(duì)隊(duì)友點(diǎn)方塊(PS手柄，XB手柄點(diǎn)X)選擇查看融合。
很多人錯(cuò)以為技能融合是技能，其實(shí)不然，它是一個(gè)常駐buff，不用裝備，跟著你的EX。你用什么類型的ex，就自動(dòng)換什么融合，也就是說(shuō)，玩家同時(shí)只能附加一個(gè)類型的融合buff。當(dāng)你切換ex或武器，游戲內(nèi)玩家和每一個(gè)NPC都能學(xué)習(xí)全部四種融合，只是如果女主角們學(xué)習(xí)特定的buff會(huì)出對(duì)應(yīng)的劇情cg而已。
切換不同類型武器或者EX時(shí)，會(huì)自動(dòng)切換為其對(duì)應(yīng)的技能融合，城鎮(zhèn)里切融合buff時(shí)，直接提升至5級(jí)(前提是你學(xué)了5級(jí))，野外會(huì)掉至當(dāng)前ex的1級(jí)融合，返回至5級(jí)要15分鐘，所以以野外切EX慎用。
全女主角的技能融合路線一覽
Premiere(普雷米亞)補(bǔ)師
Asuna(亞絲娜)補(bǔ)師
Silica(西莉卡)增益手
Lisbeth(莉茲貝特)坦
Fhilla(菲利亞)攻擊手
Sinon(詩(shī)乃)增益手
Leafa(莉法)攻擊手
Strea(斯朵蕾雅)坦克
Yuuki(優(yōu)紀(jì))增益手
Argo(阿爾戈)補(bǔ)師
Rain(玲茵)增益手(無(wú)cg)
Seven(賽文)攻擊手(無(wú)cg)
Alice(愛(ài)麗絲)增益手
Eugeo(優(yōu)吉?dú)W)攻擊手
許多攻略視頻中出現(xiàn)“切EX流”打怪的原因
以前游戲內(nèi)基本都是“切EX”流來(lái)打出高傷害，現(xiàn)在看很多以前的游戲視頻也大多是切EX，那是以前的“主流”打法，所以不必奇怪。
于是為了代替切EX游戲更新了融合buff來(lái)替代“切EX”，經(jīng)歷最后兩次DLC更新后，技能融合的等級(jí)也增強(qiáng)到了5級(jí)。雖然就算是現(xiàn)在最終版本，融合的傷害依然比不上切EX流的傷害。但是僅憑這點(diǎn)就說(shuō)融合不如切EX就大錯(cuò)特錯(cuò)了。先不說(shuō)迷宮內(nèi)不能切換EX，單是野外戰(zhàn)斗，切EX固然能爆發(fā)出超越融合的戰(zhàn)斗力，但最多也就1分多鐘，之后便又需要覺(jué)醒水晶來(lái)進(jìn)行新的一輪切EX，戰(zhàn)斗比較麻煩，而且有失游戲性。而融合的好處就是常駐，玩家能長(zhǎng)時(shí)間保持這作較高的戰(zhàn)斗力，在進(jìn)行同類EX融合后，同類buff間能夠通用，不用麻煩的切EX，雖然不能像EX那樣變態(tài)，但持續(xù)的高效總比一瞬間的強(qiáng)力更實(shí)用。
刀劍神域：虛空幻界(Sword Art Online: Hollow Realization)PC中文版
用戶行為特征 用戶行為特征 　　用戶行為特征，對(duì)于運(yùn)營(yíng)來(lái)說(shuō)用戶的行為是需要關(guān)注的一個(gè)點(diǎn)，很多時(shí)候用戶的行為決定了一個(gè)網(wǎng)站甚至是一個(gè)軟件能否繼續(xù)運(yùn)運(yùn)營(yíng)下去，所以通常都是要對(duì)于用戶行為特征進(jìn)行一個(gè)分析，下面一起看看相關(guān)內(nèi)容。 　　用戶行為特征1 　　用戶行為是用戶在產(chǎn)品上產(chǎn)生的行為，實(shí)際表現(xiàn)為相關(guān)的用戶數(shù)據(jù)。產(chǎn)品經(jīng)理運(yùn)用不同分析方法對(duì)不同數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)而為產(chǎn)品迭代和發(fā)展提供方向。 　　 一、用戶行為是什么？ 　　 1、用戶行為 　　用戶行為是用戶在產(chǎn)品上產(chǎn)生的行為。我們以小明的case具象化用戶行為表現(xiàn)： 　　因?yàn)樾∶麝P(guān)注作者的信息被記錄了下來(lái)，當(dāng)該作者有發(fā)布信息時(shí)，則會(huì)通知所有關(guān)注他的人，而小明也是其中之一。 　　小明關(guān)注作者的信息記錄，則是行為數(shù)據(jù)。小明的行為數(shù)據(jù)會(huì)有 啟動(dòng)app、瀏覽、查看圖集、播放視頻、點(diǎn)贊、關(guān)注作者…… 　　 2、用戶行為數(shù)據(jù) 　　用戶行為數(shù)據(jù)是從一次次的行為中而來(lái)的，行為數(shù)據(jù)是通過(guò)埋點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)控（相見(jiàn)埋點(diǎn)介紹）、后續(xù)一篇文章將介紹如何（設(shè)計(jì)埋點(diǎn)）。通常是數(shù)據(jù)同學(xué)完成埋點(diǎn)設(shè)計(jì)，由開(kāi)發(fā)完成監(jiān)控程序 或 調(diào)用SDK。針對(duì)小明的行為（假設(shè)以下均已埋點(diǎn)）： 　　 3、用戶行為分析 　　是指對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、研究。 　　 4、用戶行為分析的作用 　?。?）通過(guò)用戶行為分析，可以還原用戶使用的真實(shí)過(guò)程。 　　一個(gè)xxx的人在什么樣的環(huán)境中（由于什么樣的行為）在時(shí)間點(diǎn)做了xxx事情做了什么事情結(jié)果如何 　　（2）“了解用戶，還原用戶”是“以用戶中心”的第一步。只有詳細(xì)、清楚的了解用戶的行為習(xí)慣、真實(shí)的使用路徑、進(jìn)而找出 產(chǎn)品使用、渠道推廣等過(guò)程中存在的問(wèn)題，提高用戶/頁(yè)面/業(yè)務(wù)過(guò)程中的轉(zhuǎn)化率。 　?。?）用戶行為分析（case需要補(bǔ)充）可以用于 　　A、拉新：渠道分析、SEM分析、用戶質(zhì)量分析、 　　B、轉(zhuǎn)化：新增用戶注冊(cè)轉(zhuǎn)化過(guò)程、產(chǎn)品使用過(guò)程轉(zhuǎn)化（搜索、推薦等）、push推送調(diào)起過(guò)程、站外拉起過(guò)程 　　C、促活：用戶停留時(shí)長(zhǎng)、用戶行為分布、 　　D、留存：用戶留存分析 　　E、商業(yè)化：根據(jù)用戶歷史行為展示廣告 　　 二、如何進(jìn)行用戶行為分析？ 　　 1、行為事件分析 　　行為事件分析方法主要用于 深度研究某行為事件，以及對(duì)產(chǎn)品的影響以及影響程度。 　　針對(duì)某一具體行為，全面的描述、對(duì)比，針對(duì)其異常表象 深度下鉆分析各維度、確認(rèn)導(dǎo)致該行為數(shù)據(jù)表現(xiàn)的原因。如快手的播放量徒增:同期對(duì)比分析，確認(rèn)歷史上是否有發(fā)生過(guò)，對(duì)比 去年/上個(gè)季度/上月/上周/昨日的 數(shù)據(jù)的相對(duì)表現(xiàn)。多事件對(duì)比分析。對(duì)比瀏覽量、點(diǎn)贊、評(píng)論、分享事件的數(shù)據(jù)是否存在徒增。通過(guò)對(duì)比多個(gè)事件，確認(rèn)徒增現(xiàn)象發(fā)生的范圍。維度下鉆：由于播放量取決于3個(gè)部門用戶在快手消費(fèi)視頻，被監(jiān)控程序上報(bào)。 　　 所以在三個(gè)方面分析： 　　監(jiān)控程序是否異常？在快手哪個(gè)頁(yè)面的播放量增加呢？是發(fā)現(xiàn)、關(guān)注、還是同城？> 對(duì)應(yīng)頁(yè)面做了哪些調(diào)整？是否增加了引流；哪一部分用戶群的播放量增加了？交叉分析 用戶自然屬性（平臺(tái)、性別、年齡、地域、教育學(xué)歷、機(jī)型、消費(fèi)能力）、行為屬性（新增、回流、?；钴S用戶；直播用戶、短視頻用戶…、）、視頻屬性（視頻類型、作者類型…、） 　　 2、留存分析 　　留存是衡量用戶是否再次使用產(chǎn)品的指標(biāo)，也是每一個(gè)app賴以生存的指標(biāo)，能夠反映任何一款產(chǎn)品健康度，是產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、推薦效果的整體表現(xiàn)。如果一個(gè)app從來(lái)沒(méi)有留存用戶，那DAU將永遠(yuǎn)是新增用戶，那么產(chǎn)品將無(wú)法運(yùn)行下去，更別說(shuō)新用戶成本付諸東流。 　　貼合業(yè)務(wù)屬性、精細(xì)化留存過(guò)程 將對(duì)留存數(shù)據(jù)更有價(jià)值和指導(dǎo)意義。通過(guò)留存分析，能夠剖析用戶留在產(chǎn)品的原因，從而優(yōu)化產(chǎn)品核心功能提升留存。 　　 留存的類型： 　　用戶留存：用戶使用app后，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間仍舊使用。功能留存：用戶使用xxx功能后，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間仍舊使用該功能，且其他功能均有所變化。此時(shí)，該功能對(duì)用戶留存有正向作用。先前有寫(xiě)過(guò) 留存分析的文章，這里就不贅述了。 　　 3、漏斗分析 　　漏斗分析實(shí)質(zhì)是轉(zhuǎn)化分析，是通過(guò)衡量每一個(gè)轉(zhuǎn)化步驟的轉(zhuǎn)化率，通過(guò)轉(zhuǎn)化率的異常數(shù)據(jù)找出有問(wèn)題的環(huán)節(jié)并解決，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)優(yōu)化整個(gè)流程的完成率。 　　在產(chǎn)品初期(處于與市場(chǎng)適配的階段)：通過(guò)漏斗分析找到用戶觸達(dá)的瓶頸，幫助用戶觸達(dá)產(chǎn)品核心價(jià)值，真實(shí)反映MVP與市場(chǎng)匹配程度；在產(chǎn)品中期(處于用戶平穩(wěn)增加的階段): (1)通過(guò)漏斗分析優(yōu)化渠道，找到目標(biāo)群體用戶; (2)通過(guò)漏斗分析優(yōu)化用戶在各模塊的體驗(yàn)(基礎(chǔ)的登錄模塊、產(chǎn)品核心價(jià)值模塊: 如抖音的播放模塊、淘寶的購(gòu)買模塊等)；在產(chǎn)品后期(處于用戶價(jià)值產(chǎn)出的階段): (1)通過(guò)漏斗分析可以改善用戶生命周期(優(yōu)化用戶體驗(yàn)提高用戶生命周期，間接拉長(zhǎng)用戶群體的價(jià)值產(chǎn)出的時(shí)間長(zhǎng)度，減少高價(jià)值用戶群體的流失)；(2)可以通過(guò)漏斗分析優(yōu)化商業(yè)化模塊，像商品的購(gòu)買過(guò)程（購(gòu)物車提交訂單的轉(zhuǎn)化漏斗）、廣告的曝光點(diǎn)擊等，提高生命周期中單位時(shí)間產(chǎn)生的價(jià)值。 　　 4、路徑分析 　　路徑分析可以將紛雜的app日志按照用戶的使用過(guò)程，呈現(xiàn)出“明確的”用戶現(xiàn)存路徑。發(fā)現(xiàn)路徑問(wèn)題，進(jìn)而優(yōu)化，使用戶盡可能短路徑體驗(yàn)到產(chǎn)品核心價(jià)值。 　　通過(guò)路徑分析，可以了解到像小明這樣9點(diǎn)左右播放視頻的用戶：他們是通過(guò)push點(diǎn)擊而來(lái)，這部分用戶占比是多少；他們匆匆結(jié)束播放，再也沒(méi)有下一步行為，這部分用戶占比又有多少。針對(duì)他們利用碎片化時(shí)間播放視屏的場(chǎng)景，尤其是突然退出的'場(chǎng)景，是否在下一次打開(kāi)app時(shí)，仍舊打開(kāi)終端的視頻。是否有其他策略可以針對(duì)該場(chǎng)景來(lái)優(yōu)化？ 　　此外，路徑分析不僅僅可以用于行為路徑分析，也可以用于用戶群體轉(zhuǎn)化分析。例如：新用戶中分別轉(zhuǎn)化為 忠實(shí)用戶、常活躍用戶、潛在流失用戶、流失用戶的分析。 　　 5、用戶分群分析 　　通過(guò)了解用戶畫(huà)像，可以幫助運(yùn)營(yíng)理解用戶。根據(jù)用戶畫(huà)像（基本屬性、用戶偏好、生活習(xí)慣、用戶行為等）的標(biāo)簽信息將用戶分群。 　　通過(guò)用戶分群行為表現(xiàn)對(duì)比，可以進(jìn)一步了解不同群體對(duì)產(chǎn)品的反饋，有針對(duì)性的優(yōu)化產(chǎn)品。 　　發(fā)現(xiàn)中 西南地區(qū)的低端機(jī)型使用app時(shí)，奔潰率特別高，開(kāi)發(fā)可以針對(duì)該點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化、降低奔潰率；可以針對(duì)不同的用戶群體的行為表現(xiàn) 做 定向投放、push等，從而實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。業(yè)內(nèi)的商業(yè)化行為分析產(chǎn)品，基本上將用戶畫(huà)像的生成、標(biāo)簽的過(guò)程均合并在用戶分群的群體定義中，降低了操作流程。 　　 三、用戶行為分析的完整鏈路 　　以小明為case的用戶行為每天數(shù)以萬(wàn)/億計(jì)的產(chǎn)生，如何對(duì)“這類人群”進(jìn)行“行為分析”？需要行為分析將明細(xì)級(jí)別的日志聚合后再以較為可讀的形式展示出來(lái)。 　　為了保障埋點(diǎn)可靠、數(shù)據(jù)上報(bào)及時(shí)、行為數(shù)據(jù)分析有效。需要一套完整的用戶行為系統(tǒng)，包括從數(shù)據(jù)埋點(diǎn)設(shè)計(jì)、埋點(diǎn)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)上報(bào)、數(shù)據(jù)模型開(kāi)發(fā)、行為數(shù)據(jù)分析。 過(guò)程中也需要多方協(xié)作完成，如何保障多方協(xié)作中高效、便利的完成、產(chǎn)出具有業(yè)務(wù)價(jià)值的數(shù)據(jù)分析結(jié)論。后續(xù)將介紹服務(wù)于用戶行為分析的相關(guān)平臺(tái)介紹。 　　用戶行為特征2 　　 一、什么是用戶行為 　　中國(guó)有句古話“天地四方為宇，古往今來(lái)為宙”，這句話揭示了空間和時(shí)間的概念。我們要想透徹地研究任何事物，常以時(shí)間和空間兩個(gè)維度來(lái)考慮。分析用戶行為也不例外。 　　換句話說(shuō)，用戶行為的研究?jī)?nèi)容可以按照時(shí)間和空間維度展開(kāi)。 　　從時(shí)間的維度來(lái)看，按照管理學(xué)大師菲利普科特勒的理論，用戶的行為軌跡包括：產(chǎn)生需求、信息收集、方案比選、購(gòu)買決策；購(gòu)后行為5個(gè)階段。其中購(gòu)后行為包括使用習(xí)慣、使用體驗(yàn)、滿意度、忠誠(chéng)度等。 　　從空間的維度來(lái)看，用戶行為的構(gòu)成要素包括5W2H，例如我們要全面描述用戶在購(gòu)買階段的行為，就要回答這樣的問(wèn)題，誰(shuí)（who）？打算在什么時(shí)候(when)？什么地方(where)？買什么東西(what)？產(chǎn)生需求的動(dòng)機(jī)是什么（why）？打算買多少（how much）？如何買（how）？同理，在使用階段也可以從這7個(gè)要素來(lái)描述。 　　5階段和7要素的結(jié)合，形成了用戶行為分析的研究體系。這個(gè)體系細(xì)化了用戶行為的研究?jī)?nèi)容，基于這些內(nèi)容，就有了用戶調(diào)查問(wèn)卷的一些基本的問(wèn)題。 　　 二、為什么分析用戶行為（Why）? 　　之所以分析用戶行為，是為了找到用戶行為的特征，從而為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)提供支持。 　　大家想想，用戶行為具有哪些特征呢？ 　　Q1: 用戶行為是同質(zhì)化的，還是差異化的？ 　　A1：差異化的，因此用戶行為具有差異性 　　Q2:用戶行為是靜態(tài)不動(dòng)的，還是動(dòng)態(tài)變化的？ 　　A2:動(dòng)態(tài)變化的，因此用戶行為具有流動(dòng)性 　　Q3:用戶行為是相互隔絕的，還是相互影響的？ 　　A3:相互影響的，因此用戶行為具有傳播性 　　差異性、流動(dòng)性和傳播性是用戶行為的三個(gè)顯著特征。那么，這些特征具體是如何表現(xiàn)的，分析這些特征對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)有什么作用？ 　　這里我們只談差異性，后面的博文中會(huì)談流動(dòng)性和傳播性。 　　用戶行為從時(shí)間和空間的維度，分為5階段7要素。因此用戶的差異性，就表現(xiàn)在這5階段和7要素上。例如，在產(chǎn)生需求階段，用戶的需求動(dòng)機(jī)why不同。同樣是買電腦，有的是為了工作、有的為了學(xué)習(xí)、有的是為了消遣；再比如，在信息收集階段，用戶的信息收集渠道where不同。同樣是買房子，有的看網(wǎng)絡(luò)廣告；有的聽(tīng)朋友介紹；有的到現(xiàn)場(chǎng)采點(diǎn)。 　　這里只舉了兩個(gè)階段，你能說(shuō)出在其他階段用戶的差異性表現(xiàn)嗎？ 　　意識(shí)到用戶的差異性，企業(yè)的營(yíng)銷工作就不會(huì)搞一刀切，就不會(huì)拿大炮轟蚊子，而是會(huì)進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分和目標(biāo)市場(chǎng)選擇，然后針對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。這種精準(zhǔn)營(yíng)銷體現(xiàn)在市場(chǎng)定位、競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略選擇、品牌形象和營(yíng)銷組合等很多方面。 　　 三、如何分析用戶行為(How)？ 　　這里我們只談差異性，后面的博文中會(huì)談流動(dòng)性和傳播性。 　　我們前面談到因?yàn)橛脩粜袨榫哂胁町愋裕虼诵枰M(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分和目標(biāo)市場(chǎng)選擇，那么如何進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分和目標(biāo)市場(chǎng)選擇呢？ 　　市場(chǎng)細(xì)分的思路是看看從哪個(gè)維度切分市場(chǎng)，使所分得的細(xì)分市場(chǎng)內(nèi)部具有的共性，細(xì)分市場(chǎng)之間具有個(gè)性。從哪個(gè)維度切要結(jié)合企業(yè)所處的行業(yè)特點(diǎn)的。例如食品市場(chǎng)，地域差異比較明顯，南甜北咸?hào)|辣西酸，所以食品市場(chǎng)可按地域分；服裝市場(chǎng)，性別差異非常突出，男款少而精；而女款多而靚，所以服裝市場(chǎng)可按性別分。此外二八原則，也廣泛用于市場(chǎng)細(xì)分，即我們可以按重要程度將用戶分為大中小三類。重要性可以有很多評(píng)價(jià)指標(biāo)，比如規(guī)模、綜合實(shí)力、業(yè)內(nèi)影響力、對(duì)企業(yè)的貢獻(xiàn)率、在同類產(chǎn)品上的總投入等等。 　　將市場(chǎng)劃分成幾個(gè)細(xì)分市場(chǎng)后，企業(yè)就面臨著目標(biāo)市場(chǎng)選擇的問(wèn)題。如何選擇目標(biāo)市場(chǎng)呢？這是一個(gè)團(tuán)體決策的過(guò)程，在選擇目標(biāo)市場(chǎng)時(shí)往往需要企業(yè)的管理人員和骨干營(yíng)銷人員坐在一起討論來(lái)確定。討論共有五步進(jìn)行 　　第一步指標(biāo)的選擇需結(jié)合企業(yè)自身的實(shí)際情況。例如，我是大企業(yè)，規(guī)模經(jīng)濟(jì)是我的優(yōu)勢(shì)，那市場(chǎng)規(guī)模就是我選擇的重要指標(biāo)；我是中小企業(yè)，我要更關(guān)注競(jìng)爭(zhēng)的激烈程度，因?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)太激烈了，我可能無(wú)法存活。因此，競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度就是我選擇的重要指標(biāo)。 　　第二和第三步確定優(yōu)先級(jí)和為指標(biāo)打分的方法可參考小蚊子的《誰(shuí)說(shuō)菜鳥(niǎo)不會(huì)數(shù)據(jù)分析》中的權(quán)重確定方法 　　第四步的綜合得分是第二步和第三步的結(jié)果加權(quán)平均得到。 　　第五步選擇目標(biāo)市場(chǎng)可以企業(yè)適應(yīng)度和市場(chǎng)吸引力為橫縱坐標(biāo)，得出各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)在四個(gè)象限中的位置。 　　六款免費(fèi)的用戶行為分析工具測(cè)評(píng) 　　中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)經(jīng)過(guò)幾年的高速發(fā)展，增速已經(jīng)明顯放緩，人口紅利逐漸消失。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入了下半場(chǎng)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)從增量用戶競(jìng)爭(zhēng)逐步轉(zhuǎn)化成為存量用戶競(jìng)爭(zhēng)。同時(shí)伴隨流量紅利消失，數(shù)據(jù)紅利時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，流程驅(qū)動(dòng)性公司正轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字公司，競(jìng)爭(zhēng)從同業(yè)蔓延至異業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，跟隨用戶，跨場(chǎng)景地滿足用戶的需求將會(huì)成為數(shù)據(jù)紅利時(shí)代最核心的訴求。 　　如果說(shuō)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不可逆，那么對(duì)于用戶的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)將會(huì)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支撐點(diǎn)之一。要實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，必不可少要對(duì)用戶行為進(jìn)行分析。比如對(duì)網(wǎng)站、APP等渠道的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，對(duì)獲取到的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度、多角度對(duì)比分析，用以指導(dǎo)提升獲客效率、優(yōu)化產(chǎn)品服務(wù)和用戶體驗(yàn)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)持續(xù)增長(zhǎng)。 　　但目前來(lái)看，距離要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，還有一定的差距。由于日常工作中，大家的分工不同，僅關(guān)注某一個(gè)方面的數(shù)據(jù)顯然不夠，無(wú)法全面了解產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)情況，更不能提出行之有效的分析建議。 　　現(xiàn)在的情況是在公司內(nèi)，業(yè)務(wù)部門想要看數(shù)據(jù)，會(huì)先提出自己的數(shù)據(jù)需求，這時(shí)候需要找到技術(shù)人員或者數(shù)據(jù)分析師，根據(jù)需求寫(xiě)SQL將數(shù)據(jù)從庫(kù)里提出來(lái)，交給數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行分析，形成對(duì)應(yīng)報(bào)表之后，再發(fā)給業(yè)務(wù)部門查看，完成整個(gè)過(guò)程沒(méi)個(gè)三五天搞不定，數(shù)據(jù)分析的時(shí)效性大大降低。 　　企業(yè)采用用戶行為分析工具，可以讓產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)、數(shù)據(jù)等業(yè)務(wù)部門更方便的分析數(shù)據(jù)，讓技術(shù)部門日常面對(duì)的零碎需求更少，能把等多精力放在建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等核心工作上。 　　當(dāng)我們?cè)谧霎a(chǎn)品開(kāi)發(fā)或者產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)時(shí)，通常需要第三方工具去做用戶行為分析以提供數(shù)據(jù)支持。因此免費(fèi)產(chǎn)品的試用成了大家在前期選擇工具的必要方式。為了方便大家對(duì)目前市場(chǎng)上的用戶分析工具有一個(gè)清晰的了解，我們?cè)谠囉昧舜罅康墓ぞ吆?，分別從數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)分析、安全與拓展幾個(gè)方面進(jìn)行了綜合分析。 　　許多人都在問(wèn)，市場(chǎng)上有沒(méi)有免費(fèi)的用戶行為分析工具，答案是有的！不過(guò)各家各有特點(diǎn)，國(guó)外知名用戶行為數(shù)據(jù)分析工具像Google Analytics（以下簡(jiǎn)稱GA）、Mixpanel，國(guó)內(nèi)有百度統(tǒng)計(jì)、易觀方舟Argo、友盟、TalkingData免費(fèi)版（以下簡(jiǎn)稱TD免費(fèi)版）。 　　 01、數(shù)據(jù)接入 　　談到數(shù)據(jù)接入，首先需要說(shuō)明的是幾個(gè)產(chǎn)品在數(shù)據(jù)模型上的差別。 　　GA、百度統(tǒng)計(jì)誕生于傳統(tǒng)PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，都是以傳統(tǒng)的頁(yè)面瀏覽（PV）和用戶會(huì)話（Session）為核心。其中GA經(jīng)過(guò)多年演進(jìn)，增加了一些關(guān)于事件分析和自定義屬性的內(nèi)容，但本質(zhì)上主要還是服務(wù)于頁(yè)面類的產(chǎn)品。百度統(tǒng)計(jì)還是依然只支持頁(yè)面和會(huì)話統(tǒng)計(jì)。 　　隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代到來(lái)，用戶的行為觸點(diǎn)變多，以往以頁(yè)面和會(huì)話為中心所能采集到的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)顆粒度不夠細(xì)，頁(yè)面和會(huì)話模型已經(jīng)不適用了。因此，基于“用戶+事件（User+Event）”模型出現(xiàn)了，在分析的時(shí)候可以完全自主的定義需要分析的事件，并從不同的屬性維度進(jìn)行交叉分析。剛推出不久的易觀方舟Argo，以及Mixpanel、友盟、TalkingData免費(fèi)版都采用了 “用戶+事件”模型。 　　在埋點(diǎn)方面，目前根據(jù)埋點(diǎn)的工具和方式，可以劃分為三種類型：代碼埋點(diǎn)，可視化埋點(diǎn)和全埋點(diǎn)，并沒(méi)有說(shuō)哪一種方式能夠碾壓其他幾種，因?yàn)槎几饔斜锥?，具體的各種埋點(diǎn)方法的分類與優(yōu)缺點(diǎn)我們也做一下對(duì)比： 　　下面我們看一下市面上幾家免費(fèi)的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品之間在數(shù)據(jù)接入方面對(duì)比。需要注意的是由于GA、Mixpanel都是國(guó)外產(chǎn)品，在數(shù)據(jù)采集的規(guī)則適配了iOS、Android的設(shè)計(jì)規(guī)范，但國(guó)內(nèi)開(kāi)發(fā)者常常直接忽視這些設(shè)計(jì)規(guī)范開(kāi)發(fā)產(chǎn)品，而GA、Mixpanel在數(shù)據(jù)采集上沒(méi)有針對(duì)國(guó)內(nèi)產(chǎn)品的特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，因此在數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性上可能會(huì)受到一些影響。 　　另外，需要提到的一點(diǎn)是Mixpanel和易觀方舟Argo的數(shù)據(jù)采集SDK開(kāi)放了源代碼，一定程度上可以打消企業(yè)在數(shù)據(jù)采集安全方面的顧慮。 　　 02、數(shù)據(jù)分析 　　數(shù)據(jù)分析是用戶行為分析工具的核心，除了百度統(tǒng)計(jì)以外，其他幾款產(chǎn)品都可以滿足用戶行為數(shù)據(jù)分析的基本需求，但在功能的豐富程度上不盡相同。具體對(duì)比可以看下表。 　　從分析模型豐富程度上來(lái)看，Mixpanle和易觀方舟Argo是里面功能最全的，堪稱全家桶，唯一遺憾的是目前易觀方舟Argo目前尚不支持熱圖分析。比如最常用的“事件分析”這個(gè)功能，不止可以從PV、UV等方面進(jìn)行分析，還可以根據(jù)不同的屬性值設(shè)定具體的指標(biāo)按照不同的維度進(jìn)行對(duì)比，功能非常強(qiáng)大。 　　從數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性上來(lái)看，GA在算法的嚴(yán)謹(jǐn)性上應(yīng)該是最好的，但如果用戶或者事件量比較大的時(shí)候，會(huì)采取抽樣分析，可能會(huì)影響到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，Mixpanel的免費(fèi)版本也會(huì)存在類似的問(wèn)題。易觀方舟Argo在這方面表現(xiàn)搶眼，在數(shù)據(jù)計(jì)算上支持秒級(jí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、自定義指標(biāo)、多維多人群指標(biāo)對(duì)比、人群交叉分析、智能分析、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)回傳、即席數(shù)據(jù)分析等。 　　從數(shù)據(jù)管理、項(xiàng)目管理、權(quán)限管理這些常用的管理功能方面來(lái)看，幾款工具都提供了比較友好的支持。但僅有友盟+提供了手機(jī)app，可以隨時(shí)通過(guò)手機(jī)查看監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)情況，易觀方舟Argo支持通過(guò)手機(jī)瀏覽器訪問(wèn)查看數(shù)據(jù)看板。 　　另外，值得一提的是易觀方舟Argo里面的用戶運(yùn)營(yíng)和觸達(dá)功能。目前易觀方舟Argo可以在完成用戶分析與分群后，通過(guò)郵件、短信、Push消息等方式對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行觸達(dá)，還支持配置UTM追蹤參數(shù)對(duì)廣告進(jìn)行跟蹤。 　　 03、安全與拓展性 　　企業(yè)級(jí)產(chǎn)品在數(shù)據(jù)安全性和可拓展性上，需要提前做一些考量，幾款產(chǎn)品也各有側(cè)重，具體對(duì)比情況如下表所示： 　　（點(diǎn)擊圖片可查看清晰大圖） 　　GA免費(fèi)版 和 Mixpanel 提供的都是SaaS服務(wù)，但因?yàn)榉?wù)器都在國(guó)外，在國(guó)內(nèi)使用起來(lái)穩(wěn)定性和刷新速度上可能會(huì)有一定的影響；百度統(tǒng)計(jì)、友盟統(tǒng)計(jì)、TD免費(fèi)版基本上都是SaaS服務(wù)；易觀方舟Argo提供安裝包，可由企業(yè)自己私有部署，如果對(duì)數(shù)據(jù)安全有顧慮，易觀方舟Argo是個(gè)不錯(cuò)的選擇。在服務(wù)方面，除了GA和易觀方舟Argo可提供社區(qū)服務(wù)支持以外，其他產(chǎn)品目前還沒(méi)有完善的用戶服務(wù)支持。 　　 總結(jié) 　　對(duì)比來(lái)說(shuō)，剛推出不久的易觀方舟Argo，在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析能力上，已經(jīng)可以滿足產(chǎn)品數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)分析的需求，而且提供了獨(dú)家的一站式用戶運(yùn)營(yíng)和用戶觸達(dá)。與目前其他國(guó)內(nèi)的免費(fèi)工具產(chǎn)品對(duì)比來(lái)說(shuō)，易觀方舟Argo在顆粒度細(xì)致程度、分析模型全面性、系統(tǒng)性能方面表現(xiàn)優(yōu)秀。 　　目的，大多數(shù)成長(zhǎng)型團(tuán)隊(duì)、創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的市場(chǎng)及運(yùn)營(yíng)預(yù)算都相對(duì)緊張，每一分投出去的錢恨不得立馬知道什么時(shí)候能轉(zhuǎn)化回來(lái)，如果自己搭建一套完整的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)要花費(fèi)的功夫肯定不少。相信更多性能全面的用戶分析和運(yùn)營(yíng)分析工具的免費(fèi)開(kāi)放，能避免企業(yè)在市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)方面走彎路；也能解放團(tuán)隊(duì)更專注的在業(yè)務(wù)上，通過(guò)用戶行為分析提升營(yíng)銷效率、優(yōu)化迭代產(chǎn)品、留住更多用戶，真正用數(shù)據(jù)指導(dǎo)和驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。 　　最后，這次選型過(guò)程中，在易觀方舟Argo社區(qū)交流感受較好，現(xiàn)在市面上能見(jiàn)到的免費(fèi)工具產(chǎn)品不少，但真正形成自己技術(shù)服務(wù)社區(qū)的不多。相信未來(lái)他們能把這個(gè)社區(qū)做的更好，就像當(dāng)年小米運(yùn)營(yíng)MIUI做社區(qū)一樣，能給廣大的技術(shù)宅和數(shù)據(jù)愛(ài)好者提供一個(gè)炫技、PK、互助的圈子。