1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上一、 什么是用戶行為分析：用戶行為分析：在獲得網(wǎng)站訪問(wèn)量最基本數(shù)據(jù)的情況下，對(duì)有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析，從中發(fā)現(xiàn)用戶訪問(wèn)網(wǎng)站的規(guī)律，并將這些規(guī)律與網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷策略相結(jié)合，從而發(fā)現(xiàn)目前網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷活動(dòng)中可能存在的問(wèn)題，并為進(jìn)一步的修正或者是重新制定網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷策略提供依據(jù)。以上只是很多種情況中一種-針對(duì)網(wǎng)站的用戶行為分析。那么，對(duì)于目前的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)成千上萬(wàn)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(duì)產(chǎn)品的使用率。網(wǎng)站類產(chǎn)品主要體現(xiàn)在點(diǎn)擊率、點(diǎn)擊量、訪問(wèn)量、訪問(wèn)率、訪問(wèn)模塊

2、、頁(yè)面留存時(shí)間等等；移動(dòng)應(yīng)用產(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(shí)間。比如用戶基本是每天中的什么時(shí)候使用產(chǎn)品。綜合以上說(shuō)說(shuō)的幾點(diǎn)，其實(shí)用戶行為分析可以這樣來(lái)看：用戶行為分析就是對(duì)用戶使用產(chǎn)品過(guò)程中的所有數(shù)據(jù)（包括下載量、使用頻率、訪問(wèn)量、訪問(wèn)率、留存時(shí)間等等）進(jìn)行收集、整理、統(tǒng)計(jì)、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(yíng)銷等活動(dòng)提供有力的數(shù)據(jù)支撐。二、用戶行為分析方式都有哪些？既然是對(duì)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(gè)維度來(lái)分析：方式、側(cè)重、優(yōu)缺點(diǎn)。應(yīng)該具體從何開(kāi)始呢？我們

3、先說(shuō)說(shuō)用戶行為分析的方式：1、  網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析。通過(guò)對(duì)每個(gè)模塊的點(diǎn)擊率、點(diǎn)擊量、訪問(wèn)量進(jìn)行數(shù)據(jù)捕獲，然后進(jìn)行分析；2、  用戶基本動(dòng)作分析。用戶訪問(wèn)留存時(shí)間、訪問(wèn)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(duì)用戶屬性和用戶習(xí)慣兩個(gè)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(ài)度、流量習(xí)慣、訪問(wèn)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(jì)反饋為導(dǎo)向、以對(duì)用戶的調(diào)查為導(dǎo)向。通過(guò)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(diǎn)。那

4、么，下面我們談?wù)動(dòng)脩粜袨榉治龅膫?cè)重點(diǎn)，主要有以下幾點(diǎn)：1、  網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的側(cè)重點(diǎn)：數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、挖掘、收集、整理、統(tǒng)計(jì)。2、  用戶基本動(dòng)作分析側(cè)重點(diǎn)：統(tǒng)計(jì)用戶基本信息，比如：性別、年齡、地域，分析用戶群體；3、  關(guān)聯(lián)分析側(cè)重點(diǎn)：分析數(shù)據(jù)為精準(zhǔn)營(yíng)銷提供數(shù)據(jù)支撐；4、  用戶活躍度側(cè)重點(diǎn)：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(gè)產(chǎn)品這個(gè)功能。三、     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(lái)提高效率呢？1、

5、  百度站長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)。網(wǎng)站流量統(tǒng)計(jì)、用戶訪問(wèn)統(tǒng)計(jì)、頁(yè)面訪問(wèn)統(tǒng)計(jì)；2、  Cnzz、google analytics等統(tǒng)計(jì)工具；要做好用戶行為分析，除了需要對(duì)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(shí)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(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析沙漏中間是用戶行為分析的兩個(gè)抓手：用戶個(gè)體畫(huà)像和用戶群體特征。用戶個(gè)體畫(huà)像可通過(guò)手機(jī)號(hào)進(jìn)行用戶識(shí)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(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)單位通過(guò)建模分析找到目標(biāo)用戶，迎合其個(gè)性化需求，實(shí)施個(gè)性化的客戶策略。（二）模型應(yīng)用一：基于用戶行為的受眾

6、興趣營(yíng)銷以某電信運(yùn)營(yíng)商的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)營(yíng)銷為例。兩個(gè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)“WO視訊”和“音樂(lè)”希望能夠?qū)崿F(xiàn)個(gè)性化營(yíng)銷，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(huì)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(duì)類別未知的用戶進(jìn)行預(yù)測(cè)，以判斷其屬于哪個(gè)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(gòu)買(mǎi)的關(guān)聯(lián)性，即購(gòu)買(mǎi)A產(chǎn)品的同時(shí)是否會(huì)對(duì)B產(chǎn)品也感興趣。2、 用戶個(gè)體畫(huà)像建模。基于多個(gè)IT支撐系統(tǒng)的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)可接觸的用戶進(jìn)行個(gè)體畫(huà)像，能夠顆粒度更細(xì)地判斷其是否為“wo視訊”或“WO音樂(lè)”的目標(biāo)客戶，以便進(jìn)行針對(duì)性營(yíng)銷。3、 個(gè)性化營(yíng)銷應(yīng)用展示。（1） 優(yōu)

7、選推送方案：對(duì)照客戶畫(huà)像和“wo視訊”的目標(biāo)客戶特征，顯然小A是“WO視訊“的目標(biāo)客戶，可小A偏好時(shí)段是11：00-11：30之間，可通過(guò)網(wǎng)站彈窗方式，向小A推薦體育類手機(jī)視頻（2） 實(shí)施交叉營(yíng)銷：基于前文的關(guān)聯(lián)規(guī)則，小A成功訂購(gòu)“體育”頻道后，可再次向他推薦“娛樂(lè)”頻道，或者將“體育頻道”和娛樂(lè)頻道打包，捆綁銷售，給予一定的折扣優(yōu)惠。（3） 個(gè)性化呈現(xiàn)：在小A登陸登陸統(tǒng)一門(mén)戶后，可重點(diǎn)展示“wo視訊”產(chǎn)品，尤其是體育類視頻內(nèi)容，同時(shí)，統(tǒng)一門(mén)戶的頁(yè)面也切換為他喜歡的藍(lán)色。（4） 挖掘種子用戶。通過(guò)客戶社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，小Z的手機(jī)通話主要集中在5個(gè)號(hào)碼，且通話頻率相當(dāng)高。因此，可將小Z作為“wo音樂(lè)

8、”產(chǎn)品的種子用戶，在小Z登陸統(tǒng)一門(mén)戶后，定向推送促銷信息，成功推薦5個(gè)好友訂購(gòu)WO音樂(lè)全曲下載，次月返話費(fèi)20元。模型應(yīng)用二：移動(dòng)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(yùn)營(yíng)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(wèn)題，有助于產(chǎn)品優(yōu)化和進(jìn)行用戶對(duì)產(chǎn)品的態(tài)度預(yù)測(cè)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(guò)程中涉及到的產(chǎn)品頁(yè)面布局、信息框架、命名標(biāo)識(shí)方面，用戶是否存在使用障礙等。下面以優(yōu)化移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)門(mén)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(yè)面數(shù)據(jù)采集，并識(shí)別用戶行為的群體特征，發(fā)現(xiàn)大量用戶在某一個(gè)節(jié)

9、點(diǎn)的異常行為，觸發(fā)產(chǎn)品優(yōu)化需求。（1） 頁(yè)面之間的路徑關(guān)系分析：用于改進(jìn)WAP網(wǎng)站信息框架，分析常用任務(wù)的設(shè)計(jì)路徑與用戶操作習(xí)慣是否匹配。如用戶通常訪問(wèn)“頁(yè)面1-頁(yè)面3-頁(yè)面5”完成一個(gè)操作路徑。（2） 頻道關(guān)聯(lián)分析：即分析用戶訪問(wèn)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） 最終轉(zhuǎn)化率分析：顯示用戶從進(jìn)入流程到實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的步驟，通過(guò)對(duì)某些關(guān)鍵路徑的轉(zhuǎn)化率分析，以確定整個(gè)流程的設(shè)計(jì)是否合理，各個(gè)步驟的優(yōu)劣，是否存在優(yōu)化的空間等（4） 熱點(diǎn)分析：在特定的步驟中分析用戶在頁(yè)面上的點(diǎn)擊操作，是否出現(xiàn)異常點(diǎn)擊，用于分析頁(yè)面上的圖標(biāo)命名，操作

10、入口排布方面是否存在障礙。（5） 訪問(wèn)興趣分析：多數(shù)用戶或者重度訪問(wèn)用戶（每次訪問(wèn)時(shí)間超過(guò)15分鐘）或重復(fù)訪問(wèn)用戶（每周平均訪問(wèn)次數(shù)超過(guò)5次）訪問(wèn)集中的頁(yè)面，表明是用戶感興趣的內(nèi)容。2、 產(chǎn)品優(yōu)化建議：通過(guò)分析，發(fā)現(xiàn)存在的產(chǎn)品問(wèn)題，評(píng)估產(chǎn)品問(wèn)題改進(jìn)的效果，用量化數(shù)據(jù)驗(yàn)證產(chǎn)品問(wèn)題，評(píng)估產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)效果。（1） 用戶的訪問(wèn)規(guī)律。操作步驟與放棄率：當(dāng)任務(wù)操作步驟超過(guò)三步時(shí)，一半以上的用戶已經(jīng)選擇放棄。相應(yīng)時(shí)間與使用率:當(dāng)響應(yīng)時(shí)間超過(guò)8秒，大部分用戶會(huì)選擇離開(kāi)。（2） 識(shí)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(yè)推薦欄目點(diǎn)擊進(jìn)入，25%的用戶從所播放視頻傍邊的縣官鏈接點(diǎn)擊進(jìn)入（3） 用戶頁(yè)面信息的關(guān)注規(guī)律。針對(duì)首頁(yè)等主要頁(yè)面，監(jiān)測(cè)用戶點(diǎn)擊熱點(diǎn)，77%用戶只看第一屏內(nèi)容，只有23%的訪問(wèn)者在第一次訪問(wèn)時(shí)會(huì)滾動(dòng)。輕度訪問(wèn)用戶中，75%的用戶只瀏覽一