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用户行为数据分析

时间：2022-11-14 07:33:00 其他范文收藏本文下载本文

用户行为数据分析（整理8篇）由网友“蜉蝣望青山”投稿提供，以下是小编为大家准备的用户行为数据分析，仅供参考，欢迎大家阅读。

用户行为数据分析

篇1：用户行为数据分析

这几年，几家电商的价格战打得不亦乐乎，继去年的“双 11 大促”和“618 狂欢节”之后，电商之间以价格为主要诉求的大规模促销层出不穷，几乎要把所有能够用来造势的节日都用上了。而消费者们作为这场游戏中的弱者，不断地被这些真假价格战挑逗着和引导着。然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。

最典型的当属全球电子商务的创始者亚马逊(Amazon.com)了，从 1995 年首创网上售书开始，亚马逊以迅雷不及掩耳之势，彻底颠覆了从图书行业开始的很多行业的市场规则及竞争关系，10 年之内把很多像 Borders 以及 Barnes and Noble 这样的百年老店被逼到破产或濒临破产。亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘。

何为“用户行为信息”(User Behavior Information)呢?简单地说，就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表(Wish List)、购买、使用减价券和退货等;甚至包括在第三方网站上的相关行为，如比价、看相关评测、参与讨论、社交媒体上的交流、与好友互动等。

和门店通常能收集到的购买、退货、折扣、返券等和最终交易相关的信息相比，电子商务的突出特点就是可以收集到大量客户在购买前的行为信息，而不是像门店收集到的是交易信息。

在电商领域中，用户行为信息量之大令人难以想象，据专注于电商行业用户行为分析的公司的不完全统计，一个用户在选择一个产品之前，平均要浏览 5 个网站、36 个页面，在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达数十次。如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU近百万的中型电商上，这代表着一天近1TB 的活跃数据。而放到整个中国电商的角度来看，更意味着每天高达数千 TB 的活跃数据。

正是这些购买前的行为信息，可以深度地反映出潜在客户的购买心理和购买意向。例如，客户 A 连续浏览了 5 款电视机，其中 4 款来自国内品牌 S，1 款来自国外品牌 T;4 款为 LED 技术，1 款为 LCD 技术;5 款的价格分别为 4599 元、5199 元、5499 元、5999 元、7999 元;这些行为某种程度上反映了客户 A 对品牌认可度及倾向性，如偏向国产品牌、中等价位的 LED 电视。而客户 B 连续浏览了 6 款电视机，其中 2 款是国外品牌 T，2 款是另一国外品牌 V，2 款是国产品牌 S;4 款为 LED 技术，2 款为 LCD 技术;6 款的价格分别为 5999 元、7999 元、8300 元、9200 元、9999 元、11050 元;类似地，这些行为某种程度上反映了客户 B 对品牌认可度及倾向性，如偏向进口品牌、高价位的 LED 电视等。

亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。例如：当客户浏览了多款电视机而没有做购买的行为时，在一定的周期内，把适合客户的品牌、价位和类型的另一款电视机促销的信息通过电子邮件主动发送给客户;再例如，当客户再一次回到网站，对电冰箱进行浏览行为时，可以在网页上给客户 A 推荐国产中等价位的冰箱，而对客户 B 推荐进口高档价位的商品。

这样的个性化推荐服务往往会起到非常好的效果，不仅可以提高客户购买的意愿，缩短购买的路径和时间，通常还可以在比较恰当的时机捕获客户的最佳购买冲动，也降低了传统的营销方式对客户的无端骚扰，还能提高用户体验，是一个一举多得的好手段。

纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。

团购的尴尬

相信很多人和我一样，每天电子信箱中都充满了这样的邮件，但是从来没有打开过。

很多团购公司都会虔诚地每天发给订户各种各样的促销信息，坦率地说其中很多都的确非常优惠，非常吸引人，但是这些团购公司忽略了一点用户体验。

我们看看其中的一两个团购邮件，来分析里面的问题：

1，美食的推荐不分地域：一封邮件中，从五道口到王府井，从苏州桥到簋街，可能有人会因为一个 3 折或者更低的团购感兴趣，但是真的会从东五环开车去西四环吗?

2，娱乐的推荐也有类似的问题，丝毫没有考虑用户的地理位置，价格等因素

3，更有甚者，不分收信人的性别，有没有考虑可能带来的尴尬。

其实，所有这一切现象都表明现在的团购网站在 EDM 的思路上，基本上还是粗旷式的，把所有客户当作一人，彻底把电商的优势放弃了，回到了传统零售门店和邮寄销售模式的阶段去了。不仅如此，其实在电商的环境中这样的 EDM 有时候比没有还糟糕，因为它们恰恰带给这些可能成为他们客户的人们一个非常负面的用户体验，用长期不相关的占用大量篇幅的邮件占领用户的邮箱，长此以往，他们离“讨人嫌”只一步之遥了……，而对他们的惩罚可能是既简单而又残酷的，鼠标轻轻一点，他们的邮箱地址送到垃圾邮箱，从而再也无法给这个潜在的客户推送促销信息。

如果看看你的用户们的垃圾邮箱，当你看到你辛辛苦苦设计的促销直邮，规律地，全部地，在垃圾邮箱中按时报到的话，你做何感想?据专业人士分析，对一个 500 万会员的电商来说，每次 0.5% 的退订或者放进垃圾邮箱，意味着近100 万元的营销费用打了水漂。

那么，团购网站应当如何做呢?个性化是最基本也是很有效的方法：

1，对客户进行多维度地分析：以用户的地域、性别、年龄等人文属性建立分析维度，把所有的团购信息进行筛选，这样可以简单地把 EDM 的相关性大幅提高，起码用户收到的邮件是基本在住宅、工作场所附近，和自己的普通属性相关的，可能有一些兴趣的商品。

2，对客户过去是否有点击，是否有购买，购买的产品价值，购买的频率，最近一次什么时候购买等属性进行量化，产生客户价值的评分，把客户分出价值的高低，对推荐的接受难易程度作出评估，依据这些评分来决定多频繁对该客户进行 EDM 操作，以及推荐的商品的细类，以提高反馈率。

3，对购买过商品客户的购买记录，以及点击过的商品记录进行分析，对团购的折扣比例，商品原价，折扣金额，团购时间长短，能否退款，是否单人使用，口味(餐饮类)，风格等等分别打分、统计、归类，以对客户的可能兴趣点进行“预测”，这是一个相对高级、相对复杂的过程，但是运用得好的话会收到非常良好的效果。

4，考虑在所有推荐的商品旁边增加一个“不喜欢”的按钮，收集客户不喜欢的东西对个性化推荐来说具有几乎和喜欢的商品一样重要的价值，假设一个客户告诉你他不喜欢一款 49 元的西餐厅的双人午餐，可能比他点击甚至购买另外一个 99 元日餐双人套餐给你透露的信息还要多。

比如我观察到的一个比较成功的案例：一个旅游网站对客户之前的浏览、搜索行为进行了跟踪，并以此进行了有效的推荐，注意：该推荐中体现了客户的目的地、价位、旅游诉求等多方面的需求。按照这些方法，业界专门从事 EDM 优化的公司可以把 EDM 的点击率从传统意义上的 1% 左右提高到近10% 的点击率，5000 封 EDM 产生 370 个人，510 个点击，最终共产生 800 个订单。

因此无论从什么角度来说，电子商务和团购都还有大量的优化空间，我相信以大数据为核心的个性化营销则是帮助电商在这场红海大战中赢得战役的利剑。

[用户行为数据分析]

篇2：数据分析中，用户行为分析最重要的3个点是什么？

在数据分析的大框架下，通过对用户行为监测获得的数据进行分析的行为归结于用户行为分析。

用户行为分析可以让产品更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站、推广渠道等产品营销环境存在的问题，有助于产品发掘高转化率页面，让产品的营销更加精准、有效，提高业务转化率。

在用户行为分析角度

1、用户从哪里来

2、用户的访问的访问路径

3、是否完成了他想做的事情(最好是他遇到了困难，然后找出问题。

用户行为分析路径

第一重要的是群体细分，细分之后的用户行为数据对行动更具有指导意义，具体按什么纬度来细分根据你分析的目的不同而不同。

然后是目标设定，你的产品希望用户完成的是些什么样的动作，从不同人群在完成你设定目标的不同表现已经可以达到用户分析的主要目的。

最后才是各种指标的合理搭配使用。

单看跳出率，单看访问深度或访问时间能发现的问题原因有限，到底还是要根据分析的目标来合理选择和搭配指标。

用户行为分析最重要的点是什么

1、不同的网站因为商业目的不同，KPI会有所侧重

如果你是内容型网站，跳出率肯定是不错的KPI;

如果是视频网站，在线时长肯定是更好的KPI，;

如果是购物网站，电商的转化率会是更好的KPI;

同时，新客户和老客户的比例变化也是个不错的KPI，体现你网站客户的忠诚度或是获取新用户的能力。

2、最终体现你价值的，还需要定制化KPI

但是如果你是个社交网站，什么样的指标合适，如果你是个拍卖网站，什么样的指标合适?这就涉及到一些定制的转化率指标。

3、在不同的阶段，指标都不一样

网站刚上线，肯定是流量，PV，跳出率

网站运营中期，肯定是新注册，转化率，跳出率，电商网站还会考虑客单价，重复购买率

网站某次市场活动，肯定是新访客比例，跳出率，新访客的注册转化率，目标达到率等。

篇3：用户搜索行为分析的重点对象

用户搜索行为分析包括的内容非常丰富，常见的分析对象有以下几种。 1、查询词分布情况统计我们必须了解用户在查找某一信息时，...

用户搜索行为分析包括的内容非常丰富。常见的分析对象有以下几种。

1、查询词分布情况统计

我们必须了解用户在查找某一信息时，使用什么样的关键词或关键词组合，这些关键词

和关键词组合有什么特点，核心关键词和长尾关键词的分布情况等。

2、翻页情况统计

翻页情况统计即分析用户在什么样的情况下考虑翻页以及翻页人数的比例。以及分布在

不同页面的点击情况。

3、搜索结果文字描述对点击的影响

主要探讨搜索结果（包括标题，描述，网址，补充材料，快照等）的的文字描述，文字

长短和文案写作水平，对于用户点击行为所产生的影响，

4、搜索结果不同位置的点击分布

一般而言，排名越靠后，点击量越少，但具体到某个位置和某个页面的点击变化增减情

况，所占比例的研究是非常有意义的。研究结果对于PPC 竞价计划有一定的指导作用。

5、用户对于不同搜索引擎的习惯

主要研究不同地域，不同教育、学历或收入状况的用户在选择搜索引擎上的不同，什么

样的情况下用户会转而使用另一搜索引擎等。

篇4：seo搜索引擎用户的数据分析

从搜索引擎获取流量的最终目的是不断提高网站的核心价值。从搜索引擎获得的流量，有多少能转化为网站的核心价值，这就是转化率。内容型网站，忠实用户是核心价值，把搜索引擎用户转变为忠实用户就是最终目的;SNS网站，注册用户是核心价值，让用户来你平台注册、活动就是最终目的;如果你做电子商务网站，卖东西就是核心价值，把东西卖给顾客就是你要达到的目的。在统计搜索引擎收益时，建议将转化率列为最重要的衡量效果指标。

搜索引擎用户在网站上的后续行为决定了这个用户会不会转化为忠实用户，分析用户行为可以为改进服务提供依据。以下几个指标可以更好的分析：

1.跳出率：

只浏览一页便离开的用户的比例，跳出率高，通常代表网站对用户没有吸引力，也可能是网站内容之间的联系不够紧密。

2.退出率：

用户从某个页面离开次数占总浏览量的比例。流程性强的网站，可以进行转换流程上的退出率分析，用于优化流程。比如购物网站，从商品页浏览-点击购买-登录-确认商品-付费这一系列的流程中每一步的退出率都记录下来，分析退出率异常的步骤，改进设计。

3.用户停留时间：

用户停留时间反映了网站粘性及用户对网站内容质量的判断。

以上是统计分析的最基本的三个指标。行为分析可以看出用户的检索需求有没有在你网站上得到满足，更进一步，思考如何更好的满足他的需求。

[seo搜索引擎用户的数据分析]

篇5：使用 Google Analytics 分析用户站内搜索行为

今天分享一下用 Analytics 分析用户在站内的搜索行为，很简单，但数据的参考作用较大，获知用户关注的热点，站内的盲点，便于对网站内容、产品进行相应调整。

Analytics 设置

设置中这几点需要说明一下：

1、查询参数

网站程序所定义的查询参数，如匪际竦牟┛褪褂玫 Wordpress，搜索“SEO”时完整URL为：

www.lesishu.cn/?s=SEO

则查询参数为s

查询参数最多可设置5个，多个用半角逗号隔开。

2、类别

类别参数指站内搜索时，可按分类、不同范围进行搜索（很多CMS等程序均有这样的方式）时，区别这些选项的参数。设置类别参数可统计出用户进行站内搜索时，指定的或选择预设的类别情况。

设置同样对应程序所定义的类别参数，例如使用 Google 高级搜索，搜索关键词SEO，指定文件类型为PDF文档，则搜索结果URL为：

www.google.com/search?as_q=seo&as_filetype=pdf

结合第1点：as_q为查询参数，as_filetype为类别，

类别参数也最多设置5个，用半角逗号隔开。

3、排除参数

查询参数和类别参数的排除，依据网站配置中“排除网址查询参数”指定的排除项，如果网站有需排除的参数（如sessionid等）则勾选。

Analytics 网站搜索报告

设置好跟踪站内搜索，一定时间后就可以在 Analytics 中看到站内搜索的数据（控制台 ->内容 ->网站搜索）。

这些数据对于我们掌握用户在站内活动的情况比较重要：

访问者使用了哪些搜索字词？

访问者是在哪里开始进行搜索的？

访问者看到的是哪些网页？

搜索后停留的时间、搜索深度……

某些程序的搜索功能，搜索结果URL中不直接显示出搜索关键字，而是使用 searchid=? 这种方式，使用这项功能时可能要麻烦一点，在报告的“搜索字词”中只能看到搜索ID，那就只能将ID放到网站上查看字词了。

作者：匪际

原文：使用 Google Analytics 分析用户站内搜索行为

篇6：3款网页用户行为跟踪分析工具

初看下这些工具与网页流量统计很像，实际上作为网页用户行为跟踪分析工具来看，功能上不仅仅是简单的统计流量，而是涉及到用户访问网页的方方面面，比如用户的鼠标移动，键盘输入，点击行为等等，

整理3款网页用户行为跟踪分析工具

。几乎可以将用户在网页中的所有行为都进行记录统计，无论对于网站运营还是网页设计者都是十分有用的一手资料

Userfly

Userfly可以提供免费的网页访客动作记录服务。只需要在网页中添加一段简单的Javascript代码，就可以记录访客从打开该网页到关闭整个过程中的动作。 Userfly能够记录的内容包括鼠标的移动、点击以及键盘输入等动作。下面这个视频很好的讲解了Userfly的使用方法和主要的功能userfly.com

免费用户每个小时记录10位用户（10个IP）的动作。Userfly也提供收费服务，除了可以记录更多的用户外，还支持身份验证和网页加密。对于网站拥有者来说，Userfly可以很方便的对用户行为进行检测和分析，通过A/B Testing等方法为网站UI/UE提供非常有价值的信息。但是对于很多网页访问者来说，如果知道他们所浏览的网页有这样的功能，可能就会敬而远之了。

Mouseflow

mouseflow是一款在线分析工具，它能对访客的浏览习惯和鼠标操作行为进行跟踪，从而获取人们对页面的关注范围和操作习惯，为你对页面进行优化提供了重要依据。它将汇总分析人们在页面上的鼠标操作动作，并以直观的“热区图”形式反映出来。

打个比方：大家都见过baidu和google的页面热区图，从图中可以看出用户对于页面最点击最多，也就是最关注的区域。那么，如果你的站出现在红、黄色区域中，将收到的点击次数也将是最多的。

在自己的站上分析出热区图数据，把访客最关注的内容放到热区范围内，形成对网站内容和布局层面的优化，

我们就用mouseflow来完成这项工作。首先需要在你的网站上部署mouseflow跟踪代码。去mouseflow.com注册，然后添加需要进行鼠标动作跟踪的网站之后就能得到跟踪代码，把它部署到你网站中。然后mouseflow就可以为你记录鼠标动作了。但给出分析数据需要等几个小时的时间。当然，时间越长，记录的鼠标数据也越多，分析出来的数据也越准确。等待几天后再登陆mouseflow，就可以看到mouseflow详尽的统计数据了。点击View stats，可以查看网站的状态数据。mouseflow可以为免费帐户每月保存并分析100条操作数据。在这个页面里还有：页面浏览量、平均访问深度、平均访问时长、web页面情况、最流行页面、最热页面等统计数据。便于对网站的整体情况有一个大致了解。

接下来是查看跟踪记录。在这个页面中我们可以查看到访客情况信息。如访客的地理位置，来源链接，进入页面，浏览页面量，停留时间，浏览器等。最酷的是，点击绿放按钮，还可以回放某访客在你页面上的每一次鼠标操作动作。看看他在浏览你的页面时做了怎样的操作。比如鼠标在哪里点击了，并且完整地回放是怎样浏览你的页面的。

然后就是重点中的重点了：热区分析。mouseflow可以分析你的每一个页面数据。比如一个页面的的鼠标点击热区，以及视觉热区，红色为热，蓝色为冷。

ClickTale

ClickTale是一家国外的免费网站统计服务网站，但ClickTale并不以流量统计见长，它是对你的网站访客浏览行为进行分析的一个工具，以类似视频的方式将访问者在你的网站上进行的操作全部记录下来，你可以在线观看也可以下载到电脑上。利用ClickTale的访客行为视频记录，可以帮你更好的布局你的网页，给访问者带来更好的用户体验，以使你的网站回头客越来越多！有点类似Free8之前介绍的CrazyEgg，不过ClickTale 提供的是访客动态行为记录，CrazyEgg提供的是网页热点分析图像，各有所长，可同时使用，相互参考。

篇7：移动通信用户数据挖掘分析论文

移动通信用户数据挖掘分析论文

摘要：科学技术的发展促进了移动通信行业发展迅速，运营商的网络建设规模逐渐完善，移动通信用户数量逐渐增多。在网络运行维护中，运营商积累了大量的数据信息，里面记录着用户的行为信息，加大对数据库中有用信息的挖掘，是当前移动通信行业需要迫切解决的问题，对促进移动通信行业的发展具有重要作用。

关键词：数据挖掘；移动通信；用户行为；应用

一、移动通信用户行为分析方法

在移动通信的角度对用户行为进行分析时，需要对数据源进行确定分析，不能凭空去捏造数据，需要建立在数据源的基础上，拥有强大的数据支撑，能够确保分析结果具有较强的说服力。我们在运用移动通信设备进行通话时，常会出现一方能听到声音，另一方不能听到声音的现象，该种情况会对用户的感知造成较大的影响，产生通话故障。从信令流程上对用户行为进行分析时，由于通话已经建立，但是没有在网络和用户之间建立信令交互，导致无法正确判断产生单通的原因，并且数据的采集、存储工作也存在较大的难度，在有正常信令数据的情况下，没有用户面数据，需要结合用户的行为进行定位。大多数移动通信用户对于出现的单通情况，会选择挂掉电话重新拨号，该项行为属于异常的用户行为，由于一次通话的时间较长，两次通话的时间较短，对用户的该种行为进行分析时，该种方法不具有适用性，导致不同的用户行为之间存在着一定的差异性[1]。

二、移动通信用户行为的数值模型及其应用

（一）用聚类分析方法做好数据的预处理工作。用户行为数值模型在建立前，需要做好样本数据的收集和整理工作，将原始数据作为模型建立的样本，运用聚类分析方法做好数据的预处理工作，确保原始数据操作的平均化，为数值模型的构建提供基础。同时，还需要充分考虑样本点的权重问题，运用聚类分析方法进行数据源压缩，数据分析结果显示不同的聚类点中包含的聚类样本数量存在一定的差异。在不考虑聚类频数的情况下，用户群体的聚类中心会导致整个曲线出现较大的偏差，需要按照权重进行样本点压缩。（二）用户行为建模需要建立在拟合分析的基础上。通过对数值结果进行进一步的研究和分析，是数据挖掘中的一项重要工作内容，通过分析的过程，能够找到数据存在的规律，得到相关的规律经验公式，明确系统参数与输入输出参数之间的关系，明确样本点变量值，通过分析的过程得出数据样本联系函数线，将这一过程称为拟合。所得出的拟合曲线参数值具有准确性特点，能够清晰的反映出语音流量的数量关系[2]。（三）用户行为数值模型。用户曲线的流量截距是区分用户群的重要指标，如果一个用户的基准流量较小，说明具有较大的发展空间。当前市场上大多数运营商套餐主要是采用套餐内产品加上超出部分进行收费的定价方式，价位不同，里面含有的套餐种类不同。客户选择何种套餐，与自身的使用需求有较大关系，在传统的移动设备中，用户消费量最高的是语音通话，而随着多媒体行业的逐渐完善和发展，用户的主要消费内容为流量，展现出了用户消费行为的前卫性，用户流量比重随之增加。（四）用户群分布趋势。在对用户群的分布趋势进行研究，需要建立在所有用户群重心点相同权值的基础上。通过研究分析可知，用户的流量消费还没有养成好的习惯，移动互联网的普及率较低，中等的基准流量用户群使用人数最多，高流量基准和低流量基准用户群使用数量较少。需要将语音和数据两种业务有机的统一起来，将其作为总业务量，明确语音和数据业务所占的比值，明确两者之间的换算关系。需要运用等价值曲线，对用户的等级进行量化式分级，结合用户的.业务总量来判断用户的价值级别，对整体用户的价值贡献进行分析，如果用户的价值贡献增长越快，则代表用户的成长性将越好。

随着科学技术的发展，通信行业用户的数量呈现出飞速增长的趋势，提升了数据信息的传输速率，丰富了用户的行为。互联网时代，用户的需求也在不断革新，更加重视语音通信质量，对数据业务的诉求不断提升，希望能够在任何地点，都能够保持顺畅的通话，用户的使用需求日益多元化。因此，需要加大对数据资源的挖掘力度，优化数据资源流程，运用聚类分析方法进行数据预处理，将用户行为建模建立在拟合分析的基础上，对用户群的分布趋势进行合理有效分析，明确用户出现的各项行为。

参考文献：

[1]胡燕清,周进艳,徐孝娜.数据挖掘在移动用户行为分析系统中的应用[J].现代电信科技,,Z1:86-89.

[2]顾震强.移动网络的用户行为及用户价值区域特征的分析研究[J].移动通信,,05:15-19.