用戶行為分析

1、一、 一、 什么是用戶行為分析： 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

2、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 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 點擊率、點擊量、訪問量、訪問率、訪問模塊、頁面留存時間 問模塊、頁面留存時間等等；移動應(yīng)用產(chǎn)品 移動應(yīng)用產(chǎn)品主要體現(xiàn)在下載量、使用頻率、使用模塊 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

3、以這樣來看：用戶行為分析就是對用戶使用產(chǎn) 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）進行收 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 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。 供有力的數(shù)據(jù)支撐。二、用戶行為分析

4、方式都有哪些？ 用戶行為分析方式都有哪些？既然是對用戶的行為進行分析，那么在得到數(shù)據(jù)后，我們需要如何進行行為分析 如何進行行為分析呢？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分析的方式：1、 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析。通過對每個模塊 每個模塊的點擊率、點擊量、訪問量進行數(shù)據(jù)捕獲，然后進行分析；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

5、上的相關(guān)推薦、你可能喜歡等等；4、 用戶屬性和習慣分析。對用戶屬性和用戶習慣兩個維度進行分析。用戶屬性包括性別、年齡等固有的；用戶習慣包括用戶的一起喜愛度、流量習慣、訪問習慣等等；5、 用戶活躍度分析。綜合以上可以概括為：以數(shù)據(jù)分析為導向、以產(chǎn)品設(shè)計反饋為導向、以對用戶的調(diào)查為導向。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：1、 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的側(cè)重點：數(shù)據(jù)監(jiān)測、

6、挖掘、收集、整理、統(tǒng)計。2、 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；3、 關(guān)聯(lián)分析側(cè)重點：分析數(shù)據(jù)為精準營銷提供數(shù)據(jù)支撐；4、 用戶活躍度側(cè)重點：主要是用戶的使用頻率進行分析，可以得出分析為什么用戶喜歡使用這個產(chǎn)品這個功能。三、 三、 用戶行為分析的工具有哪些？如何做好用戶行為分析？ 用戶行為分析的工具有哪些？如何做好用戶行為分析？3、 個性化營銷應(yīng)用展示。 個性化營銷應(yīng)用展示。（

7、1） 優(yōu)選推送方案：對照客戶畫像和“wo 視訊”的目標客戶特征，顯然小 A 是“WO 視訊“的目標客戶，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 推薦體育類手機視頻（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

8、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色。（4） 挖掘種子用戶。通過客戶社會網(wǎng)絡(luò)分析，小 Z 的手機通話主要集中在 5 個號碼，且通話頻率相當高。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，定向推送促銷信息，成功推薦 5 個好友訂購 WO 音樂全曲下載，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 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

9、能使運營單位準確、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)進行產(chǎn)品優(yōu)化的應(yīng)用。1、 用戶行為采集與建模 用戶行為采集與建模。根據(jù)數(shù)據(jù)分析的目標進行頁面數(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

10、節(jié)點的異常行為，觸發(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 WAP 網(wǎng)站信息框架，分析常用任務(wù)的設(shè)計路徑與用戶操作習慣是否匹配。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） 最終轉(zhuǎn)化率分析：顯示用戶從進入流程到實現(xiàn)目標的步驟，通過對某些關(guān)鍵路徑

11、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） 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，用于分析頁面上的圖標命名，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 產(chǎn)品優(yōu)化建議：通過分析，發(fā)現(xiàn)存在的產(chǎn)品問題

12、，評估產(chǎn)品問題改進的效果，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） 識別用戶習慣的操作路徑。以手機視頻為例，70%用戶播放非直播視頻是從首頁推薦欄目點擊進入，25%的用戶從所播放視頻傍邊的縣官鏈接點擊進入（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