用戶行為分析

1、1、 什么是用戶行為分析：用戶行為分析： 在獲得網(wǎng)站訪問量最基本數(shù)據(jù)的情況下， 對有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計、分析， 從中發(fā)現(xiàn)用戶訪問網(wǎng)站的規(guī)律， 并將這些規(guī)律與網(wǎng)絡(luò)營銷策略相結(jié)合， 從而發(fā)現(xiàn)目前網(wǎng)絡(luò)營銷活動中可能存在的問題，并為進(jìn)一步的修正或者是重新制定網(wǎng)絡(luò)營銷策略提供依據(jù)。以上只是很多種情況中一種 - 針對網(wǎng)站的用戶行為分析。那么，對于目前的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)成千上萬的產(chǎn)品，我們又該如何重新定義用戶行為分析呢？重新定義的用戶行為是什么呢？1、 分析用戶行為，那我們應(yīng)該先確定用戶群體特征；2、 用戶對產(chǎn)品的使用率。網(wǎng)站類產(chǎn)品 主要體現(xiàn)在 點擊率、點擊量、訪問量、訪問率、訪問模塊、頁面留存時間 等等； 移動應(yīng)用

2、產(chǎn)品 主要體現(xiàn)在 下載量、使用頻率、使用模塊 等等；3、 用戶使用產(chǎn)品的時間。比如用戶基本是每天中的什么時候使用產(chǎn)品。綜合以上說說的幾點，其實用戶行為分析可以這樣來看： 用戶行為分析就是對用戶使用產(chǎn)品過程中的所有數(shù)據(jù)（包括下載量、使用頻率、訪問量、訪問率、留存時間等等）進(jìn)行收集、整理、統(tǒng)計、分析用戶使用產(chǎn)品的規(guī)律，為產(chǎn)品的后續(xù)發(fā)展、優(yōu)化或者營銷等活動提供有力的數(shù)據(jù)支撐。2、 用戶行為分析方式都有哪些？既然是對用戶的行為進(jìn)行分析， 那么在得到數(shù)據(jù)后， 我們需要 如何進(jìn)行行為分析 呢？分析方式有哪些呢？這里我們主要從幾個維度來分析： 方式、 側(cè)重、 優(yōu)缺點。 應(yīng)該具體從何開始呢？我們先說說用戶行為

3、分析的方式：1、 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析。通過對每個模塊的點擊率、點擊量、訪問量進(jìn)行數(shù)據(jù)捕獲，然后進(jìn)行分析；2、 用戶基本動作分析。用戶訪問留存時間、訪問量等；3、 關(guān)聯(lián)調(diào)查數(shù)據(jù)分析。主要在電商上的相關(guān)推薦、你可能喜歡等等；4、 用戶屬性和習(xí)慣分析。 對用戶屬性和用戶習(xí)慣兩個維度進(jìn)行分析。 用戶屬性包括性別、年齡等固有的；用戶習(xí)慣包括用戶的一起喜愛度、流量習(xí)慣、訪問習(xí)慣等等；5、 用戶活躍度分析。綜合以上可以概括為： 以數(shù)據(jù)分析為導(dǎo)向、 以產(chǎn)品設(shè)計反饋為導(dǎo)向、 以對用戶的調(diào)查為導(dǎo)向。通過上面的分析方式， 我們需要整理出每種方式的分析側(cè)重點。 那么， 下面我們談?wù)動脩粜袨榉治龅膫?cè)重點，主要有以下幾點：6、

4、 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的側(cè)重點：數(shù)據(jù)監(jiān)測、挖掘、收集、整理、統(tǒng)計。7、 用戶基本動作分析側(cè)重點：統(tǒng)計用戶基本信息，比如：性別、年齡、地域，分析用戶群體；8、 關(guān)聯(lián)分析側(cè)重點：分析數(shù)據(jù)為精準(zhǔn)營銷提供數(shù)據(jù)支撐；9、 用戶活躍度側(cè)重點： 主要是用戶的使用頻率進(jìn)行分析， 可以得出分析為什么用戶喜歡使用這個產(chǎn)品這個功能。3、 用戶行為分析的工具有哪些？如何做好用戶行為分析？工欲善其事必先利其器， 我們知道了我們需要做什么事情， 那么我們應(yīng)該用什么工具來提高效率呢？1、 百度站長統(tǒng)計。網(wǎng)站流量統(tǒng)計、用戶訪問統(tǒng)計、頁面訪問統(tǒng)計；2、 Cnzz、google analytics等統(tǒng)計工具；要做好用戶行為分析，除了需要

5、對數(shù)據(jù)進(jìn)行很好的分析處理外還要有一顆把握用戶心理特征 的心，知道用戶的真實想法，只有這樣才能做好準(zhǔn)確的分析基于沙漏模型的移動互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析廠轉(zhuǎn)搖茶*/瑩m i.-a.國1芳挈互柒網(wǎng)用自為 分析的沙洞揍號沙漏中間是用戶行為分析的兩個抓手：用戶個體畫像和用戶群體特征。 用戶個體畫像可通過手機(jī)號進(jìn)行用戶識別，并以“打標(biāo)簽”的方式為每位用戶建立用戶特征寬表，從而方便移動 互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)運營單位通過建模分析找到目標(biāo)用戶，迎合其個性化需求，實施個性化的客戶策略。(二)模型應(yīng)用一：基于用戶行為的受眾興趣營銷以某電信運營商的移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)營銷為例。兩個移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)“WO訊”和“音樂”希望能夠?qū)崿F(xiàn)個性化營銷，

6、數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵在于沙漏模型中的數(shù)據(jù)建模部分需要為用戶或者 會用群打上概念標(biāo)簽。1、用戶群體特征建模。(1) 分類模型：分類模型對類別未知的用戶進(jìn)行預(yù)測，以判斷其屬于哪個類別的概 率比較高。(2) 關(guān)聯(lián)模型：關(guān)聯(lián)模型研究產(chǎn)品購買的關(guān)聯(lián)性，即購買A產(chǎn)品的同時是否會對 B廣品也感興趣。2、用戶個體畫像建模?；诙鄠€IT支撐系統(tǒng)的靜態(tài)和動態(tài)數(shù)據(jù)，對可接觸的用戶進(jìn)行個體畫像，能夠顆粒度 更細(xì)地判斷其是否為“ wo視訊”或“ W*樂”的目標(biāo)客戶，以便進(jìn)行針對性營銷。3、個性化營銷應(yīng)用展示。 1） 優(yōu)選推送方案：對照客戶畫像和“ wo視訊”的目標(biāo)客戶特征，顯然小A是“WO®訊"的目標(biāo)客戶

7、，可小A偏好時段是11： 00-11 : 30之間，可通過網(wǎng)站彈窗方式，向小 A 推薦體育類手機(jī)視頻 2） 2） 實施交叉營銷：基于前文的關(guān)聯(lián)規(guī)則，小 A 成功訂購“體育”頻道后，可再次向他推薦“娛樂”頻道，或者將“體育頻道”和娛樂頻道打包，捆綁銷售，給予一定的折扣優(yōu)惠。 3） 個性化呈現(xiàn)：在小A登陸登陸統(tǒng)一門戶后，可重點展示“ wo視訊”產(chǎn)品，尤其是體育類視頻內(nèi)容，同時，統(tǒng)一門戶的頁面也切換為他喜歡的藍(lán)色。 4） 4 ） 挖掘種子用戶。通過客戶社會網(wǎng)絡(luò)分析，小 Z 的手機(jī)通話主要集中在5 個號碼，且通話頻率相當(dāng)高。因此，可將小 Z作為“wo音樂”產(chǎn)品的種子用戶，在小 Z登陸統(tǒng) 一門戶后，定向

8、推送促銷信息， 成功推薦5個好友訂購 W3樂全曲下載，次月返話 費 20 元。模型應(yīng)用二：移動互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品優(yōu)化大量用戶行為數(shù)據(jù)的搜集與分析，還能使運營單位準(zhǔn)確、迅速地發(fā)現(xiàn)與用戶使用感知相關(guān)，的產(chǎn)品問題， 有助于產(chǎn)品優(yōu)化和進(jìn)行用戶對產(chǎn)品的態(tài)度預(yù)測等分析。 例如， 在一些關(guān)鍵操作流程上， 用戶使用是否順暢？主要操作過程中涉及到的產(chǎn)品頁面布局、 信息框架、 命名標(biāo)識方面， 用戶是否存在使用障礙等。 下面以優(yōu)化移動互聯(lián)網(wǎng)門戶網(wǎng)站為例， 介紹利用用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品優(yōu)化的應(yīng)用。1、 用戶行為采集與建模 。根據(jù)數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)進(jìn)行頁面數(shù)據(jù)采集，并識別用戶行為的群體特征，發(fā)現(xiàn)大量用戶在某一個節(jié)點的異常行為，觸

9、發(fā)產(chǎn)品優(yōu)化需求。（1） 頁面之間的路徑關(guān)系分析：用于改進(jìn)WAP0站信息框架，分析常用任務(wù)的設(shè)計路徑與用戶操作習(xí)慣是否匹配。如用戶通常訪問“頁面1- 頁面 3- 頁面 5 ”完成一個操作路徑。（2） 頻道關(guān)聯(lián)分析：即分析用戶訪問的“頻道 1- 子頻道 1.1- 頻道 2. 。 。 。”之間的關(guān)聯(lián)，用于管理頻道內(nèi)容與子頻道排布，使其更加符合用戶需求。（3） 3 ） 最終轉(zhuǎn)化率分析：顯示用戶從進(jìn)入流程到實現(xiàn)目標(biāo)的步驟，通過對某些關(guān)鍵路徑的轉(zhuǎn)化率分析，以確定整個流程的設(shè)計是否合理，各個步驟的優(yōu)劣，是否存在優(yōu)化的空間等（4） 4 ） 熱點分析：在特定的步驟中分析用戶在頁面上的點擊操作，是否出現(xiàn)異常點擊，

10、用于分析頁面上的圖標(biāo)命名，操作入口排布方面是否存在障礙。（5） 訪問興趣分析： 多數(shù)用戶或者重度訪問用戶 （每次訪問時間超過 15 分鐘） 或重復(fù)訪問用戶 （每周平均訪問次數(shù)超過5 次） 訪問集中的頁面， 表明是用戶感興趣的內(nèi)容。2、 產(chǎn)品優(yōu)化建議 ：通過分析，發(fā)現(xiàn)存在的產(chǎn)品問題，評估產(chǎn)品問題改進(jìn)的效果，用量化數(shù)據(jù)驗證產(chǎn)品問題，評估產(chǎn)品運營效果。（ 1 ）用戶的訪問規(guī)律。操作步驟與放棄率：當(dāng)任務(wù)操作步驟超過三步時，一半以上的用戶已經(jīng)選擇放棄。 相應(yīng)時間與使用率: 當(dāng)響應(yīng)時間超過8 秒， 大部分用戶會選擇離開。（ 2 ）識別用戶習(xí)慣的操作路徑。以手機(jī)視頻為例， 70%用戶播放非直播視頻是從首頁推薦欄目點擊進(jìn)入，25%的用戶從所播放視頻傍邊的縣官鏈接點擊進(jìn)入（ 3 ） 用戶頁面信息的關(guān)注規(guī)律。 針對首頁等主要頁面， 監(jiān)測用戶點擊熱點，77%用戶只看第一屏內(nèi)容，只有23%的訪問者在第一次訪問時會滾動。輕度訪問用戶中，75%的用戶只瀏覽