互联网用户行为分析互联网用户行为分析思维导图-买球官网平台

网站转让，广告合作，qq 180 999 8888，本篇文章给大家谈谈互联网用户行为分析，以及互联网用户行为分析思维导图对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

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  1、漫谈用户行为分析的价值和意义
  


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  2、互联网 ＋ 媒体之移动互联与用户行为
  


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  3、session用户行为分析
  


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  4、什么是用户行为分析？怎么做用户行为分析？
  


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  5、结合实际，谈谈移动互联网环境下，网络信息用户行为有哪些新的变化，呈现什么样的特征？ 在线等
  

漫谈用户行为分析的价值和意义

很多人可能不知道互联网用户行为分析，「行为分析」四个字的分量已经代表了近两年一些高速成长的公司对数据分析需求的精细化程度，同时，它也催生出了新一代的数据分析工具和分析方法。过去，所有人都在关注pv、uv、跳出率、访问深度、停留时长，还有很多人始终放不下的热力图等，总体来说，这些指标都属于统计指标，反映的都是产品总体情况，数据的价值除了反映现状，还有更重要的是应用。统计是数据汇总整理的结果，没有分析，怎能拿来指导业务增长呢?

当然，可能指导过。比如一款阅读产品，通过文章详情页的停留时长可以判断用户对文章的喜好程度，但是，互联网用户行为分析他可能在滑动屏幕看文章、可能在评论区输入一段评论，当然，也可能没看文章却登录了诸葛io的买球app排行网站官网看当天的实时数据。所以比起用户在该页面所花时间的汇总，用户是否是在看文章还是在评论以及评论的内容是什么对互联网用户行为分析我们更有指导意义。

技术在发展，时代在召唤，所以，行为分析，你需要了解并且知道如何应用。

一、什么是用户行为分析

一口气说互联网用户行为分析： 基于用户在互联网产品上的行为以及行为背后的人发生的时间频次等维度深度还原用户使用场景并且可以指导业务增长。

慢点说： 对用户模型做关键补充。通过行为数据的补充，构建出精细、完整的用户画像。传统统计工具的数据背后没有人，所以也谈不上用户模型（画像），一个完整、多维、精确的用户画像=用户行为数据 用户属性数据

二、用户行为分析在应用中的价值

关于影响数据结果和判断的三个维度：

基于以上理解，我们看行为分析的重要性，基于行为分析，需要让ceo对产品所切入的市场判断更准确，让市场推广人员精细化评估渠道质量，让产品设计人员准确评估用户行为路径转化、产品改版优良、某一新功能对产品的影响几何，让运营人员做精准营销并且评估营销结果等。

所以，价值在哪儿呢？罗列4点

1、自定义留存分析

从前： 我们通常会认定一个用户只要打开app就算当天的一个活跃用户，今天新增的用户只要明天启动一次app就认为是一个留存用户；

现在： 基于用户行为，我们可以做精细化留存评估。根据产品特性自定义用户留存，比如一个阅读类产品，用户打开app后有没有去浏览或是查看一篇文章，我们可以把今天来了查看了至少一篇文章的用户算作今天的一个活跃；

意义： 留存是反映任何一款产品健康度的高级指标，无论是运营好坏、产品功能设计如何，最终都可以通过留存衡量整体的情况，贴合产品业务本身去衡量留存，精细化评估产品健康度，让留存数据更有价值和指导意义。

2、精细化渠道质量评估

从前： 流量时代，评估渠道带来了多少访问人数，注册人数。

现在： 人口红利期已过，产品推广渠道在增多，产品越来越垂直，加上同质化竞争直接导致获客成本变高，无论从市场执行人员的角度还是公司角度，都在评估roi，除了看流量，更需要看质量。如何评估质量，需要基于用户行为并且贴合业务去评估，一款理财产品，通过不同渠道带来的用户，真正查看了理财产品详情的有多少，真正投资成功的又有多少，哪个渠道用户又有邀请行为，最后留存最高的是哪个渠道，再结合渠道投入，计算roi。

意义：降低渠道成本，提升渠道转化。

3、产品分析（路径转化/漏斗分析、找到产品改进关键点、找到促进核心转化的相关因素、aha moment等）

路径转化/漏斗分析 ：关注核心转化，比如注册转化、购买转化，从而优化流失节点，优化行为路径设计；

找到产品改进关键点： 用数据量化产品核心功能，让产品迭代排期更科学，部门配合更高效；

找到促进核心转化的相关因素：挖掘促进用户触发核心行为的关键行为，比如可促进用户实现购买的某些因素，找到相关行为做优化或运营激励；

aha moment（惊艳一刻） ：快速执行，超出用户预期，让产品指数级增长。

4、精准营销（用户分群、用户分层、活动质量评估）

从前 ：面向所有用户或者基于用户属性维度做营销、做服务。属性包括：注册账号、手机号、性别、年龄、地域、积分和一些标签。

现在 ：属性 行为，无限接近真实用户。通过用户点击查看商品详情、搜索行为、点击关注某款理财产品的关注按钮、购买了个东西等等这些行为以及行为触发的人、时间、频次知道用户最近在关注什么、对哪一类商品感兴趣、对哪一类文章感兴趣、哪种理财偏好。

意义 ：用行为维度和属性维度共同去定位用户在产品的生命周期以及真实生活场景中的角色。营销更精准，用户体验更佳。

以上4点，每一点都可以再展开来说，说价值、说方法、说案例，篇幅有限，日子还长，慢慢聊~

本文作者来自诸葛io cs团队成员。

互联网 ＋ 媒体之移动互联与用户行为

移动互联网正是我们要面对的未来 ，这在中国尤为明显的。截至2014 年5 月，全球移动互联网使用量占互联网使用总量的25% ,亚洲更是达到 37% 。2014 年6 月，中国手机上网比例首次超过 pc 机上网 比例，手机网民规模增长超八成 。

在移动时代，媒体的疆域也在拓展 。移动媒体等于新闻客户端 吗？当然不是。移动媒体 ＝ 内容媒体 ＋ 关系媒体 ＋ 服务媒体 。从 2013 年开始中国网络媒体发生了 三个方向的转型，即视频化、社交化、移动化，当然这三个方向的转型最终都会落脚在移动化这样一个基本前提上。

在研究中国移动媒体发展趋势之前， 需要了解今天的用户正在变成什么样 。2014 年10 月，企鹅智酷分两轮进行一共涉及 20 万名移动终端用户的调查，调查没有试图覆盖移动用户的全体，而是重点考察 移动媒体的相关使用移动终端的行为，以揭示新闻资讯消费及其相关的社交 、娱乐和其他服务的用户行为偏好 。

·移动终端使用习惯

首先，移动互联网这个概念进入中国的时间并不长 ，但是在短短几年内，使用移动终端的用户已经变成重度用户 ，在被调查的用户中 ， 每天使用移动终端超过 5 小时的用户在所有的时长比例中是最高的 ， 超过 26% 再加上每天使用 3 - 5 个小时这个区间的用户 。有将近五成是移动终端非常重度的用户 ，近半数用户会在 2 1 - 24 点之间使用移动设备 ．他们除了把工作学习之外的大部分时间都贡献给了移动互联网或者移动媒体， 而且从使用时间来看，基本上他们的夜生活都是和移动终端相伴随的。

当用户越来越多地使用移动终端时，他们在看新闻上的使用比例也是超乎寻常的高 。近七成用户更多地使用移动终端阅读新闻资讯，主要依赖电脑看新闻的用户降至不到 一成。新闻的使用在所有用户下 载的 app 中比例是最高的，而且新闻和社交这两个词现在像影子 一样， 很难分离，也就是说所谓的 无社交不新闻 ， 在今天的用户身上已经变成现实。

在被调查的用户中 ，在三个问题上回答 ”是＂的用户都有将近八 成，

第一个问题：是不是在社交媒体上分享新闻 ？

第二个问题：是不是因为社交平台而增加了某些新闻的关注度？

第三个问题：是不是会因为社交平台的使用而增加对新闻的了解？

对移动媒体用户来说，新闻消费是他们最重要的需求 ，除此之外 ，他们对新闻之外的那些领域有着 广泛的兴趣 ，娱乐当然也是移动媒体的重头戏。在娱乐领域中游戏 、 小说和音乐这几项几乎是差不多的 。值得关注的是在超过 1 0 万名用户调查 中，视频客户端使用者占比仅次于新闻客 户端 ，视频客户端既是播放工具，也是综合媒体。

同时，值得关注的是，今天的移动终端对很多用户来说已经变成他们生活和服务的一个平台。差不多有二成用户在移动终端上有过对娱乐的内容付费的经历，这对相关产业来说是一个好消息 ，他们愿意 为娱乐内容花钱 。但同时也要看到 ，还有 40% 的用户表示，不管是现在还是将来 ，都不愿意花钱买娱乐 ，所以培养用户的这样一种付费习惯，在内容包括娱乐内容这样的领域中， 应该还是有一段路要走的 。当然，移动支付在今天已经变成非常普遍的行为， 2014 年“双十一”的数据就是最有力的证据 。

另外 ，在移动服务领域中，应该说在线教 育 、 在线医疗以及在线商务应该是大有可为的领域 。将近六成网民作这些方面都表现出了兴趣 ，当然还有一些网民已经尝试过这方面的应用了 。今天 ，当服务成为人们越来越多的普遍需求 时 ，怎么样把内容媒体和服务平台打通 ，这可能是在移动终端的媒 体开发方面一 个非常重要的考虑。

•移动时代的场景

今天这样一个所谓的移动时代，实际上也是一个场景的时代 。这个场景，有时候可能偏向空间环境的一种描述和研究，有时候可能偏向人们在某种特定的情境下的行为研究，不管是哪一种，今天网民在 移动终端上的行为都是和具体的环境相依托的 。在今天的移动客户端使用上，除了一般性的休闲时间外，卫生间和床也是人们最常使用客户端的场景 。

近半数用户会在休息或闲暇时间访问移动媒体 。超六成用户会在碎片时间里访问移动媒体， 这些笑话 、 段子等内容的机会笑话 、 八卦、段子不够 “高大上”其实它们已经自成媒体，且广受欢迎 。

移动媒体进一步细分 ，会给文史化带来市场，但亚文化终归是调味料 ，不能成为移动迅速发展的必要条件。

多年前，大家讨论未来网络媒体会不会冲击纸质媒体时，当时有人很自豪地说他可以把报纸搬到卫生间去， 你能把电脑搬去吗 ？当时很难做出评论，但是今天发生了很大的变化， 所谓的卫生间读物正在从过去传统的报纸杂志转变成手机和移动终端 。

另外，在我们移动空间里的场景正在转变为公交的 一个新的情境 。同样地，过去在公交车上 、在地铁上经常看到的大家手捧一本书或看报纸的情境也正在被大家低头看手机的场景所替代 。这是整个移动场景发生的一个很重要的变化， 对移动终端消费者来说，其实有时候可能他们的场景考虑主要是看是不是更便宜 一些，或者手边是不是有电脑 。但是调查也发现，有将近 1/3 的用户会不假思索地在任何场景下 、任何情况下选择用移动终端购物 ，这一点也是超乎想象的 。

1场景的要素之一：

空间与环境移动时代，除了社交成为媒体的新要素， 更应该注意场景这个新要素 。场景进一步细分为两种：第一种是固定场景， 即人们日常生活的环境，与生活习惯相关，是一个 “常量”，这种常量的变化从调查结果来看，过去更多的是在客厅、书房， 现在转向了卫生间、床上这样更私密的地方，这是固定场景中的诞生 。

同时，吃饭 （餐桌）这样过去很少被电脑终端 ”侵入” 的场景，今天已经受到移动终端的普遍干扰 。

移动终端在改变家庭中的媒休使用场景的同时， 也在影响家庭成员的关系，家庭成员之间交流的因素逐渐增多 。如何针对家庭这样的场景开发新功能，弥补断裂的家庭成员关系，促进家庭成员互动，应该是未来移动产品设计的一个重要方向 。 在如今的学校或单位里， 移动互联网的使用已经打破工作与学习场景中本应具有的 “封闭性” 与 “专注性”，使得工作、学习与休息、 娱乐这几者之间的界限被模糊 。这也突显了移动信息消费的碎片化特征。

另一种是移动场景 ，即人们在活动中“遭遇” 的环境 。比如当一个客户在书店时，他是从家里赶过来的， 还是刚才逛了旁边的商场顺便到书店来的，这两种情况完全不同 ：他到书店来 是 一个非常认真、非常努力的行为 ，还是很随意的顺便溜达的行为 。因此，对他之前的方位、 之前的需求的了解有助于更好地判断他此时此刻的需求 。接下来往后延 伸，就是把他引导到新的地方去，他看完书以后把他引导到附近的电影院还是径馆．这也是对场景的挖掘 。 这 是今天在做移动媒体时需要进一步研究的方向 ，也是商业应用的方向。

罗伯特 ·斯考伯 和谢尔 ·伊斯雷尔存 《即将到来的场崇时代 》中 写道 ：＂移动互联网时代，场景 （情境）的意义被极大强化，移动传播 是基于场景（情境）的服务， 即对环境的感知及信息 （服务）适配。与 场景时代相关的五个因素是大数据 、移动设备 、社交媒体 、 传感器 、 定位系统 。” 可见场景应用一定是未来移动媒体的引爆点 。

移动场崇分析与应用分为三个阶段 。第一个阶段 是 ：从哪里来， 分析用户此前的空间与当前空间的关联性，分析用户此前的行为与当前行为的关联性 。 第二个阶段是 ：现在哪里，分析与满足用户此刻在此场景中的需求。第三个阶段是：要去哪里 ．为用户提供行动路线的导航 、 为用户提供新的需求的诱导。

随着信息超载 ．越发突显个性化需求，人们移动传播深化， 空间场景成为新变量 ，同时大数据为个性化信息服 务提供）。 “今日头条“ 等推荐试图解决基于个体偏好的个性化。接下来 、 对场景、情境适配的个性化将是新的方向 。。。 比如 breaki ngnews.com 在客户端应用“让新闻追看用户跑” 的新思维 ，报道中嵌入地理位置信息 ，通过 gps 找到用户 ，实现新闻精准推送。

2 场景的要素之 二：

用户的实时状态无论是固定场景还是移动场景 ，人们的实时状态都会与空间因素共同作用。用户的实 时状念包括其自身的数据，也包括他们感兴趣的环境信息。过去想要搜集用户实时信息可谓天方夜谭 ，如今可穿戴设备的出现使这个维度的数据采集和实时数据成为现实。

2014 年百度发布的可穿戴设备百度眼 ( baidueye), 正是试图定位于某些特定空间中的信息采集和个性化服务， 如商场和博物馆 。当人们身在博物馆时 ，他们感兴趣的展品， 与其视线相关，百度眼了解了 用户感兴趣的展品后，可以自动获取与这些展品相关的信息并通过语 音传送给用户。

除了可穿戴的移动设备， 固定设备也能够实时监测分析用户行为 ， 如阿根廷公司 shopperception 通过设置在天花板上的立体传感器，即时了解到顾客看了什么商品、在哪些地方停留 、购买什么商品需要多长时间等移动状态下的用户行为 。

英特尔推出的环境感知营销买球官网平台的解决方案， 则将用户实时数据的采集推向了进一步的应用层面 。当一位消费者路过基于英特尔酷睿处理器的数字广告牌时 ，英特尔广告框架技术可分析根据天气、 社交媒体 ， 以及包括顾客年龄 、性别和手机在内的信息， 调整内容和用户界面， 使其与受众更具相关性 、更加个性化。

3 场景的要素之三 ：

用户生活惯性 人们在各种场景下的需求与行为模式，通常被认为是以往生活经验的惯性延伸 ，而在如今的 dt 时代 ，基于可穿戴设备， 可将用户的生活惯性以更加准确的方式识别、 匹配、分析、储存。

英国维珍航空公司在 2014 勾勺初开展了一项实验，利用谷歌眼镜和索尼智能手表，精准实现头等舱乘客识别，狄取饮食偏好 、上次出行信息、目的地信息等，以快速提供个性化服务。

4 场景要素之四：社交氛围

在 《即将到来的场景时代 》一书中，两位作者将社交媒体也列为 场景时代的一个重要元素，并指出，正是通过在线交谈，我们明确了自己的喜好、所处的位置以及我们所寻求的目标 。这些内容使得技术可以理解 “你是谁”、 “你正在做什么”以及 “你接下来可能做什么 ” 等场景。可见，社交媒体中用户及其相关者的数据分析， 可从另一维度，为场景分析提供支持 。

需要注意的是，场景分析的最终目标是提供特定场景下的适配信息或服务 。服务适配比信息适配的范围更广 、手段更多样 、满足的需求更多元，但无论是对信息还是服务的适配，都与一定的形式适配相 关联。从信息推送的角度看 ，适配不仅意味着内容与场景的匹配，也意味着形式与特定场景下的阅读需求相适应 。

对于移动媒体的内容 生产者来说，如今的一个重要目标是通过自己的努力，将文字的精华，通过其他表现形式，如信息图表和 ppt , 进行提炼与再呈现 。因此，今天的移动媒体的标题中，越来越多地出 现了“一分钟读懂”“两分钟了解”“ 八张图让你知道” 等字眼。当然 ， 这还只是移动阅读式的 ，不同场景信息阅读的个性化特点如何在呈现形式上做出述说还需要今后进一步探索。

当移动媒体在内容媒体 、 关系媒体、服务媒体三个方向上拓展时，

移动媒体的主要任务就是完成信息流 、关系流与服务流的形成与组织 。 拥有强势的 “流” 的平台，也就有成为 “入口的潜力”。当越来越多的信息与服务依赖场景这一变化时，场景本身可以成为信息组织、关系组织与服务组织的核心逻辑， 可以成为信息 － 关系 － 服务等几者联结的纽带，场景本身可能成为移动媒体的新入口 。

尽管今天我们讨论场景的意义时 ，更多的是试图把场景的分析作为设计新产品、提升服务质址的依据 。但应该看到的是，移动传播带来的信息消费场景或社交场景的变化 ，并非都是在向着更人性、更友 好的方向发展，甚至它可能是在一定程度上侵蚀人的良好天性， 破坏人与环境 （空间的或人际的）的友好关系 。因此 ，对场景的开发与应 用，也应该保持一定的警惕与节制 。未来的移动服务提供商，未必是要将自己侵入每个场景中的某些时候，场景分析的目标也许并不是渗透 ，而是规避。

session用户行为分析

什么是session?

如果把产品看成大卖场，那么互联网用户的行为就如同在大卖场扫货的顾客。对卖场来说，顾客从进入商场到离开商场，中间一系列行为购成了一次来访。

同样，对产品来说，用户进入产品到离开产品的一系列行为，就是一次访问。称之为 session或visit。

从技术上来说，session是服务器为了保存用户状态而创建的一个特殊的对象。

用户用浏览器第一次访问产品运行的服务器时，服务器创建一个session对象(该

对象有一个唯一的id,一般称之为sessionid),服务器将sessionid以cookie的方式发送给浏览器。

用户再次用浏览器访问服务器时，同样会将sessionid发送过来，服务器依据sessionid就可以找到对应的session对象。

用户一系列行为中的每一个行为都最具备5大要素，用来描述用户的一个行为，即：在什么时间什么地点干了什么事，而5大要素构成了4w1h模型：

lwho：谁

lwhen：时间

lwhere：地点

lhow：如何

lwhat：具体事件

用4w1h模型对行为进行记录，产品就可以知道用户在产品里都做了什么，如：用户什么时间进入，什么时间买了东西等等。

用户session基础数据

使用session分析用户行为，需要先获取基于的底层的session基础数据。以下是两个基础信息表，记录了用户基础行为数据记录字段及其含义。

l用户行为数据：表示用户的行为信息

l用户信息

用户行为分析模块常见需求

session的5大要素是用户行为分析的基础数据。在这些数据之上，在用户行为分析模块中，常见的用户行为分析需求包括：

一、能够按条件筛选出有指定行为特点的用户session

功能说明：

即在所有用户session中找出具备特定行为的用户session，能够按条件进行用户session记录的筛选，特定行为包括：

l搜索过某些关键词的用户

l访问时间在某个时间段内的用户

l年龄在某个范围内的用户

l职业在某个范围内的用户

l在某个城市的用户

功能特点：

这个功能比较灵活，操作者可以对感兴趣的用户群筛选后再进行其它业务逻辑的统计和分析，针对特殊人群形成结果数据，即对特定用户群进行分析；

如某个企业高层，想看本公司员工群体中，28~35岁、老师岗位的群体特征，再对这部分员工进行统计、分析形成结论，辅助高管进行公司战略决策制定。

技术实现：

技术实现时会遇到的问题包括：

1.按条件筛选session，筛选粒度不同

如搜索词、访问时间，这些有session粒度还有action粒度的；有时还要针对用户的基础信息进行筛选，如：年龄、性别、职业，筛选粒度不统一。

2．用户访问数据量每天至少5亿以上，10亿左右，进行session条件筛选时，不旦必须对不同颗粒度sessinon数据进行扫描，而且还要全量扫描。

user_visit_action是记录用户访问数据量的表，一行代表了一个用户行为。如：点击、搜索等

国内大的电商平台，如果每天活跃用户数量在千万级别。user_visit_action表每天的数据量至少在5亿以上，10亿左右。

对于存在的问题，技术实现时需要对原始数据进行聚合，即session粒度的聚合。

粒度的聚合是指用最基本的筛选条件，如：时间范围，提取数据，再按照session_id字段进行聚合，聚合后的记录是一个用户在指定时间内的访问的记录。如：

搜索过的所有的关键词

点击过的所有的品类id

session中用userid关联用户基础信息，聚合后按照用户指定的筛选条件进行筛选，选出符合条件session粒度的数据就是需要的session了。

二、统计出符合条件的session中，指定访问时长的session占比；指定访问步长的session占比

session访问时长是一个session开始action到结束action间的时间范围；

访问步长是一个session执行期间依次点击过多少个页面。如：一次session持续1分钟，访问时长为1m。1分钟内点击了10个页面，则session访问步长为10。

常见指定访问时长包括：1s3s、4s6s、7s9s、10s30s、30s60s、1m3m、3m10m、10m30m、30m

常见指定访问步长包括：13、46、79、1030、30~60、60

统计出符合条件的session中，指定访问时长的session占比是指：

首先筛选出符合条件的session，如：数量有1000万条。

接下来计算出访问时长为：1s3s的session的数量，再除以符合条件的总session量（1000万），如：100万/1000万，由此算出1s3s内的session占比为10%。

功能的作用在于从全局角度了解符合某些指定条件的用户群体使用产品的习惯。如：

大多数人在产品停留多长时间

大多数人在一次使用产品时访问多少页面

三、在符合条件的session中按时间比例随机抽取指定数量session

为了保证样本的随机性，按时间比例随机抽取session是指：

如果12:00~13:00的session数量是100万，这一小时的session占比为1/10，需要抽取1/10 * 1000 = 100个session。

功能作用在于对符合条件的session，按照时间比例均匀随机采样指定数量session，观察其具体点击流/行为，如：

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四、在符合条件的session中获取下单和支付数量排名前10的商品品类

每个session可能会对某些品类商品进行点击下单、支付等行为。需要获取这些重要的session点击（如下单、支付动作），并按不同商品的重要行为触发数量进行排名，如：排名前10的最热门品类。

这个功能功能的实现：

1.首先需要计算出所有session对各品类下单、支付等的触发次数，统计指标主要有3个，即每个品类的点击、下单和支付的数量。

2.然后分别按照3个指标 “点击、下单、支付” 数量依次排序：先比较点击数量，如相比较下单数，如还相同，比较支付数。

3.最后按照不同属性进行排序后获取前10名品类。

这个功能作用是了解符合条件的用户最感兴趣什么类型的商品。让产品团队清晰了解不同层次、不同类型用户的心理、喜好。

五、对排名前10的品类分别获取点击数排名前10的session

针对排名top10的品类，每个品类都获取其点击次数排名前10的session。

这个功能作用在于了解某个用户群体最感兴趣品类，各品类的典型用户的session行为。

功能实现需要对排名前10的品类数据集按照品类id进行分组，然后算出每组点击数量排名前10的session。

主要行为指标

session 统计分析构成的主要用户行为指标包括：

l平均使用时长

平均访问时长指在一定统计时间内，浏览网站的一个页面或整个网站时用户所逗留的总时间与该页面或整个网站的访问次数的比。

指标解读：

平均访问时长越久， 说明产品越有吸引力。

如果用户停留平均时间非常低，可能存在内容不吸引人或界面优化较差的问题。

l平均交互深度

平均交互深度和平均访问深度定义有差别但意义相似，都是衡量产品质量的重要指标。

指标解读：

帮助企业了解产品页面内容的价值，功能是否满足用户需求，指标具体意义需要依照业务判断。

l跳出率

指在只访问了入口页面（例如产品买球买球app排行网站官网平台首页）就离开的访问量与所产生总访问量的百分比。跳出率计算公式：

跳出率=访问一个页面后离开网站的次数/总访问次数

指标解读：

观察关键词跳出率可以知道产品内容对用户的吸引力，产品内容是否能够对用户有所帮助，留住用户也可以在跳出率中看出。

跳出率是衡量网站内容质量的重要标准。

lsession渠道转化分析

营销推广中典型需求是需要知道不同渠道带来的注册、购买等转化情况，这个需求本质上是界定 session，然后按渠道属性查看注册、购买等事件的转化数量。

l用户路径

了解用户在业务流程中的行为路径，有助于找到用户流失环节，优化营销推广效果，产品经理通过验证用户行为与初步设想，完善功能，优化用户体验。

使用用户路径分析，设定起始事件与 session 切割时间，可以观察一个 session 内用户的行为流。

session 分析是用户行为分析的重要方法，既可以了解流失用户，也可以了解活跃用户的使用习惯，增进产品用户体验设计。

什么是用户行为分析？怎么做用户行为分析？

一、什么是用户行为分析互联网用户行为分析？

用户行为可以用5w2h来总结：

who(谁)、what(做互联网用户行为分析了什么行为)、when(什么时间)、where(在哪里)、why(目的是什么)、how(通过什么方式)，how much (用了多长时间、花了多少钱)。

用户行为分析就是通过对这些数据进行统计、分析，从中发现用户使用产品的规律，并将这些规律与网站的营销策略、产品功能、运营策略相结合，发现营销、产品和运营中可能存在的问题，解决这些问题就能优化用户体验、实现更精细和精准的运营与营销，让产品获得更好的增长。

二、为什么需要用户行为分析互联网用户行为分析？

在pc互联网时代，网民的年增长率达到50%，随便建个网站就能得到大量流量; 在移动互联网早期，app也经历了一波流量红利，获取一个客户的成本不到1元; 而近几年随着流量增长的红利消退，竞争越来越激烈，每个领域均有成百上千的同行竞争，获客成本也飙升到难以承受的水平，业务增长越来越慢甚至倒退。

图：互联网行业竞争越来越激烈

在如此高成本、高竞争的环境下，如果企业内部不能利用数据分析做好精细化运营，将产生巨大的资源浪费，势必会让企业的运营成本高涨，缺乏竞争力。 对于互联网平台来说，传统的数据分析主要针对结果类的数据进行分析，而缺乏对产生结果的用户行为过程的分析，因此数据分析的价值相对较局限，这也是为什么近几年很多企业感觉做了充分的数据分析，但却没有太大效果的原因。

通过对用户行为的5w2h进行分析可以掌握用户从哪里来，进行了哪些操作，为什么流失，从哪里流失等等。从而提升提升用户体验，平台的转化率，用精细化运营使企业获得业务增长。

三、如何采集用户行为数据？

用户行为分析如此重要，为什么互联网公司中能做好用户行为分析的凤毛麟角？主要是原因是数据采集不全面和分析模型不完善。

1.如何高效采集用户行为数据

传统的数据分析因为数据精细度不够和分析模型不完善等原因，导致分析过于粗放，分析结果的应用价值低。而我们要想做好分析，首先必须要有丰富的数据，因此要从数据采集说起，传统的用户行为数据采集方法比较低效，例如：我们获取用户的某个行为数据时，需要在相应的按钮、链接、或页面等加入监测代码，才能知道有多少人点击了这个按钮，点击了这个页面。这种方式被称为“埋点”，埋点需要耗费大量的人力，精力，过程繁琐，导致人力物力投入成本过高。

在移动互联网时代，埋点成了更痛苦的一件工作，因为每次埋点后都需要发布到应用商店，苹果应用商店的审核周期又是硬伤，这使得数据获取的时效性更加大打折扣。由于数据分析是业务发展中极其重要的一个环节，即便人力物力成本过高，这项工作仍然无法省掉。

因此，我们也看到国内外有一些优秀的用户行为分析工具，实现了无埋点采集的功能，例如：国外有mixpanel，国内的数极客在web、h5、android、ios四端都可以无埋点采集数据。通过无埋点的采集，可以极大的增强数据的完善性和及时性。

2.如何精准采集用户行为数据

有些核心业务数据，我们希望确保100％准确，因此还可以通过后端埋点的方式作为补充，这样既可以体验到无埋点带来的高效便捷，又能保障核心业务数据的精准性。数极客在数据采集方面支持无埋点、前端埋点、后端埋点以及数极客bi导入数据这四种方式的数据整合。

四、如何做好用户行为分析？

首先要明确业务目标，深刻理解业务流程，根据目标，找出需要监测的关键数据节点，做好基础的数据的收集和整理工作，有了足够的数据，还要有科学的模型，才能更有效的支持分析结果。

上一代的用户行为分析工具(更确切的说法应该是：网站统计或app统计)，主要功能还是局限于浏览行为的分析，而没有针对用户的深度交互行为进行分析，因此分析价值相对有限，目前大部份互联网从业人员对用户行为分析的印象还停留在这个阶段。

我认为要做好用户行为分析，应该掌握以下的分析模型：

1.用户行为全程追踪，支持aarrr模型

500 startups 投资人dave mcclure提出了一套分析不同阶段用户获取的“海盗指标”这套分析模型，在硅谷得到了广泛应用。

aarrr是acquisition、activation、retention、revenue、refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节，首先要基于用户的完整生命周期来做用户行为分析。

1).获取用户

在营销推广中，什么渠道带来的流量最高，渠道的roi如何？不同广告内容的转化率如何，都是在这一步进行分析的数据。

来源渠道是获客的第一步，通过系统自动识别和自定义渠道相结合，分析每一个来源渠道的留存、转化效果。网站的访问来源，app 的下载渠道，以及各搜索引擎的搜索关键词，通过数据分析平台都可以很方便的进行统计和分析，利用utm推广参数的多维分析、通过推广渠道、活动名称、展示媒介、广告内容、关键词和着陆页进行交叉分析，可以甄别优质渠道和劣质渠道，精细化追踪，提高渠道 roi。

通过渠道质量模型，制定相应的获客推广策略：

图：渠道质量模型

以上图形中的所示渠道为示例，渠道质量也会动态的变化。 第一象限，渠道质量又高流量又大，应该继续保持渠道的投放策略和投放力度; 第二象限 渠道的质量比较高但流量比较小。应该加大渠道的投放，并持续关注渠道质量变化; 第三象限 这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，应该谨慎调整逐步优化掉这个渠道; 第四象限 渠道质量比较差，但是流量较大，应该分析渠道数据做更精准的投放，提高渠道质量。

2).激活用户

激活用户是实现商业目标最关键的第一步，如果每天有大量用户来使用互联网用户行为分析你的产品，但没有用户和你建立强联系，你就无法进行后续的运营行为。

3).用户留存

如今一款产品要获得成功的关键因素不是病毒性机制或大笔营销资金，而是用户留存率。开发出吸引用户回头的产品至关重要。 facebook平台存在“40 – 20 – 10”留存法则。数字表示的是日留存率、周留存率和月留存率，如果你想让产品的dau超过100万，那么日留存率应该大于40%，周留存率和月留存率分别大于20%和10%。

留存是 aarrr 模型中重要的环节之一，只有做好了留存，才能保障新用户在注册后不会白白流失。这就好像一个不断漏水的篮子，如果不去修补底下的裂缝，而只顾着往里倒水，是很难获得持续的增长的。

4).获取收入

实现收入是每个平台生存的根本，因此找到适合自己的商业模式至关重要。根据不同的业务模式，获取收入的方式也不同：媒体类平台依靠广告变现，游戏类依靠用户付费，电商类通过收取佣金或卖家付费的方式等，而在企业服务领域ltv: cac大于3，才能有效良性增长。

5).病毒传播

通过模型前四个阶段的优化分析，从不稳定用户、活跃用户再到最终的忠实用户，将获客做最大的留存和转化，培养为企业的忠实用户，通过社交口碑传播可以给企业带来高效的收益。

在获客成本高昂的今天，社交传播可以为企业带来更优质的用户群，更低的获客成本。

2.转化分析模型

转化率是持续经营的核心，因此我也用较大篇幅来详细解读。转化分析常用的工具是转化漏斗，简称漏斗（funnel）。新用户在注册流程中不断流失，最终形成一个类似漏斗的形状。用户行为数据分析的过程中，我们不仅看最终的转化率，也关心转化的每一步的转化率。

1).如何科学的构建漏斗

以往我们会通过产品和运营的经验去构建漏斗，但这个漏斗是否具有代表性，优化这个漏斗对于整体转化率的提升有多大作用，心里没有底气，这时我们可以通过用户流向分析去了解用户的主流路径。

图：用户流向分析

用户流向分析，非常直观，但需要分析人员有一定的经验和判断能力。为了解决这个问题，数极客研发了智能路径分析功能，只需要选择转化目标后，一键就能分析出用户转化的主流路径。将创建漏斗的效率缩短到了几秒钟。

图：智能转化分析

2).漏斗对比分析法

转化分析仅用普通的漏斗是不够的，需要分析影响转化的细节因素，能否进行细分和对比分析非常关键。例如：转化漏斗按用户来源渠道对比，可以掌握不同渠道的转化差异用于优化渠道; 而按用户设备对比，则可以了解不同设备的用户的转化差异(例如：一款价格较高的产品，从下单到支付转化率，使用iphone的用户比android的用户明显要高)。

图：漏斗对比分析

3).漏斗与用户流向结合分析法

一般的转化漏斗只有主干流程，而没有每个步骤流入流出的详细信息，当我们在分析用户注册转化时，如果能知道没有转化到下一步的用户去了哪，我们就能更有效的规划好用户的转化路径。例如下图中的转化路径，没有进入第二步的用户，有88%是直接离开了，而还有10%的用户是注册用户选择直接登录，只有2％的用户绕过了落地页去网站买球买球app排行网站官网平台首页了; 而没有从第二步转化至第三步的用户100％都离开了。这是比较典型的封闭式落地页，因此只需要优化第三步的转化率即可提升整体转化率。

4).微转化行为分析法

很多行为分析产品只能分析到功能层级和事件层级的转化，但在用户交互细节分析方面存在严重的缺失， 比如：在上图的漏斗中我们分析出最后一步是影响转化的关键，但最后一步是注册表单，因此对于填写表单的细节行为分析就至关重要， 这种行为我们称为微转化。

例如：填写表单所花费的时长，填写但没有提交表单的用户在填哪个字段时流失，表单字段空白率等表单填写行为。

图：表单填写转化漏斗

图：表单填写时长

通过上述表单填写的微转化分析，用户从开始填写到注册成功转化率达85％，而流量到填写只有8%，可以得出影响转化的最大泄漏点就是填写率，那么如何提高填写率就是我们提升注册转化的核心。有效的内容和精准的渠道是影响填写的核心因素，渠道因素我们在获客分析中已经讲过，这就引出我们微转化分析的第4种工具：用户注意力分析。

5).用户注意力分析法

用户在页面上的点击、浏览、在页面元素上的停留时长、滚动屏幕等用户与页面内容的交互行为，这些都代表用户对产品要展示的信息的关注程度，是否能吸引用户的眼球。

业务数据可以可视化，那么行为数据如何可视化呢？数极客把上述行为转化成了分屏触达率热图、链接点击图、页面点击图、浏览热图、注意力热图这5种热图，通过5种热图的交叉分析，可以有效的分析出用户最关注的内容。

图：注意力热图

只有能掌握微转化的交互行为分析，才能更有效的提高转化率。而一切不能有效提高平台转化率的分析工具都在浪费企业的人力和时间资源，这也是众多企业没有从用户行为分析中获益的根本原因。

3.精细化运营模型

以前做运营只能针对全体用户，如果要针对部分目标客户做精准运营行为。

图：用户分群画像

例如：当我们希望对某个地区使用iphone的注册但三天不活跃或未形成交易转化的用户进行精准营销时，需要运营人员、产品人员、技术人员 全体配合去调取数据、制定运营规则，其中涉及到大量人力和时间投入。而新一代的用户行为分析可以采用用户分群、用户画像、自定义用户活跃和留存行为，精准的定位用户，从而实现精细化运营。

图：创建用户分群

4.定性分析模型

用户体验是企业的头等大事，在产品设计、用户研究、研发、运营、营销、客户服务等众多环节，都需要掌握用户的真实体验过程。但如何优化用户体验向来是内部争议较多，主要原因还是难以具体和形象的描述。通过行为分析分现异常用户行为时，能否重现用户使用你的产品时的具体场景，这对于优化产品的体验至关重要。

以前我在淘宝时，用户体验部门会通过邀请用户到公司进行访谈，做可用性实验的方式来进行体验优化，但这种方式需要化费比较多的时间和费用投入，样本不一定具有代表性。为了解决这个难题，数极客研发了用户行为录屏工具，无需邀请用户到公司实地录制节省成本，直观高效的以视频形式还原用户的真实操作，使得企业各岗位均能掌握用户体验一手信息，帮助产品研发提高用户体验。

图：用户行为录屏播放界面

总结：通过aaarrr模型分析用户生命周期全程; 通过转化率分析模型 提高产品转化率; 通过精细化运营 提高运营有效性; 通过定性分析方法 优化用户体验;如果以上4方面都做好了，就一定可以通过用户行为分析实现业务增长。

五、用户行为分析的未来方向是什么？

有很多人问我，为什么已经有几家做用户行为分析的公司了，你还要创办数极客？ 我认为数据分析的目标是应用分析结果优化经营效率，而国内外主要的分析工具，还只停留在分析层面，对于如何高效的应用还有很大的空间。因此数极客除了要在分析层面做得更专业和更有效，还要在应用层面实现新的突破。数据分析结果反映的问题主要是两类：运营(含营销)和产品。所以需要针对这两类问题提供针对性的买球官网平台的解决方案。

1.运营的自动化

我们前面讲了，通过用户行为分析系统可以实现精细化运营，但具体应用还需要人工制定运营和营销策略，通过产品、研发开发才能应用，而且当策略改变时，需要重新开发相应的工具，这也占用了很多时间，影响运营与营销效率。数极客研发了会员营销系统和自动化运营工具，运营与营销人员直接设置规则，系统根据规则自动将精准的活动信息推送给符合条件的用户，直接提高运营人员工作效率，运营人员可以将工作重心转移到策划而不是浪费太量时间在重复执行，自动化运营可为企业节约大量运营成本。

图：创建自动化运营规则

2.产品、运营(营销)方面的科学决策

用户行为数据分析，往往是在行为发生之后进行分析，而产品、运营都是通过经验，拍脑袋进行决策，一旦决策失误就会造成难以挽回的结果。因此如果能在产品、运营方案上线前，通过用户分流a/b测试进行小范围验证，选择其中最优的方案发布，这样就可以大大提高决策的科学性。

google每年通过运行数万次a/b测试优化产品、运营，为公司带来了100亿美元的收益。

a/b测试的方法非常有效，但国内互联网公司应用不普遍，主要和应用a/b测试的复杂性有关，

数极客拥有完整的a/b测试工具，业务人员可以在网站和app上自助使用可视化试验编辑工具，创建并运行试验，通过自动解读测试报告，使得a/b测试门槛大大降低。

图：网站端可视化编辑试验工具

3.分析的自动化

用户行为分析有一定专业性，不仅需要掌握不同的分析方法，还要熟悉业务，结合业务才能给出有价值的分析结果。 如果能像360安全卫士一样，只需要加载sdk，就能自动诊断和分析，并给出买球官网平台的解决方案，这是数据分析的未来方向，数极客在这方面也有积极的尝试，并有了初步成果，目前拥有数据自动预警、自动报表等功能。

用户行为分析是一门科学，善于获取数据、分析数据、应用数据，是每个人做好工作的基本功，每家企业都应该加强对用户行为分析大数据的应用，从数据中找出规律，用数据驱动企业增长。

数极客是国内新一代用户行为分析平台，是增长黑客必备的大数据分析工具，支持app数据分析和网站分析，独创了6大转化率分析模型，是用户行为分析领域首家应用定量分析与定性分析方法的数据分析产品，并且基于用户行为分析系统，提供了会员营销系统和a/b测试工具两大数据智能应用买球官网平台的解决方案，使得企业可以快速的实现数据驱动增长。

本文由数极客ceo谢荣生原创，欢迎转载，转载请保留全文和作者信息。

结合实际，谈谈移动互联网环境下，网络信息用户行为有哪些新的变化，呈现什么样的特征？ 在线等

用户行为新变化的表现：

1、倾向社群化生活

从2013年1月至2015年6月，手机qq群活跃用户数年均增长率为72%，这表明网络社群化生活呈不断增长趋势。截至2015年6月，移动端qq群的消息量占比为66%，远远超过pc端34%的比例，这表明用户更多是在移动互联网终端进行社交分享。与腾讯qq一样，微信也可以搭建公共群。

除群生活以外，微信还开通了公众服务号，开发者在公众号上为各种不同兴趣、需求的用户提供不同的服务，通过文字、图片、语音、视频等多种媒介方式与特定群体实现全方位沟通互动，使线上线下得以连接。

2014年5月，腾讯手机qq推出基于兴趣的公开主题社区——兴趣部落，与拥有共同兴趣标签的qq群实现打通和关联，形成以兴趣聚合的社交生态系统。此外，微博群、微博热门话题、百度贴吧、天涯社区、猫扑等公共社区也都聚集着大量用户，有各自特点鲜明的社群生活，体现用户在社交网络中的个性化和差异化。

2、更乐于互动分享

科技网站digital trends的报道表明：“与阅读文章相比，人们更乐意分享文章，这是典型的现代信息消费方式。”相比于pc端，移动互联网时代，由于操作的简易性和网络设备的便携性，用户对所接触的信息更乐于参与互动并随手转发，而且用户往往是多屏参与信息互动与分享，即在pc端接受信息，在移动端参与节目互动。

如很多电视媒体利用扫码、摇一摇等方式与用户进行跨屏互动。娱乐化的体验容易获得用户追捧，用户也乐意在接收新信息的过程中在社交网络中分享，吸引社交好友共同参与，而一旦引爆社交网络将收获不可估摸的市场红利。

3、获取信息的表面化

移动互联网的简易操作解放了用户的话语权，使得用户进入一个“人人都是传播者”的自由状态，生产的信息呈几何级数增长。ibm的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

可见移动互联网产生了海量信息，填充在社交网络的各个角落。与海量信息相对的是用户有限的注意力资源，信息量越大，注意力资源就越稀缺。

印度inmobi公司发布的《2014中国移动互联网用户行为洞察报告》数据显示，中国移动互联网用户平均每天利用手机和平板上网时间总计达到146分钟，其中，有效媒体接触时间为5.8小时。

即使用户将5.8个小时全部用在社交网络中获取信息，也只是获取一小部分，而且面对网络纷杂的信息，用户注意力很难集中，极易被其他信息吸引，对信息的获取就过于浅显，浮于表面。

4、关注点指向明晰

移动互联网时代的用户行为社交化变迁还体现在用户更为关注眼前的热点事件，更乐于分享指向明晰的事件，很容易形成“一呼群应”的效果。

用户的社交化行为更多表现在移动即时通信类的社交软件上，而对于搜索软件，社交化的行为特征还没有表现出明显倾向，但移动端搜索量已高出pc端搜索量，未来移动端的全社交化趋势还是很明朗的。

在移动互联网时代，用户的行为很容易在社交活动中被转移，注意力也会迅速被不断更新的热点事件所吸引，很难对同一事件保持长久关注。

特征

第一，网络用户数量增长迅速，人数众多。信息社会是新技术产业和知识密集型产业主导的社会，人们对知识和信息的需求成为社会的主要需求，每一位社会成员都有可能成为知识的需求者。

第二，网络用户的类型不断分化。在物理世界中，用户分布有着明显的地域特征；网络打破了地域限制，任何地方都可以成为信息交流场所，任何人都可以随时发布和获取信息。在这种环境下，用户概念呈现出新的含义，网络用户结构差异大、职业分散、行业分布广泛。

第三，网络用户有着不同的信息需求。每个人都可以是信息的生产者、传递者和接受者，用户需求呈现出多层次、多方位的特征。任何网络行为人都可能置身于信息两端，既可以发布信息，也可以接收信息。

扩展资料

网络用户对信息的获取和利用方式主要靠信息检索和信息浏览。信息检索是一种有明确目标、有计划、能清楚表达信息需求的信息获取行为；而信息浏览是没有具体信息需求目标或难以清楚表达信息需求的较随意的信息获取行为。

需要注意的是，信息浏览行为可能缺乏明确目标，也可能没有计划性，但这并非意味着它就不具有目的性。作为用户的信息行为之一，浏览同样具有行为上的目的性，那就是满足已知或未知的信息需求。

在实际的信息获取活动中，二者有时难以清楚地划清界限，常常相互联系、交叉或被整合在一起使用。信息检索与信息浏览常被用户简称为信息查寻。对于网络资源的信息查寻，库尔梭(carolc．ku)提出的信息查寻模式为我们清楚地描述了其具体过程。

库尔梭模式的最基本的假设是：用户因其信息需求的不确定性所引起的疑惑与挫折会随着信息查寻过程的推进、获得越来越多的相关信息而减少。她运用个人建构理论(personal construct theory)来描述用户如何建构他们所遇到的信息。

她还认为，信息查寻过程是一个不断修正需求表达的过程，需求目标的形成(观点形成)是信息查寻成败的关键，所以，意义建构的认知过程是库尔梭信息查寻行为模式的精髓所在。

关于互联网用户行为分析和互联网用户行为分析思维导图的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。