2024年用户行为怎样分析结果？互联网产品用户行为分析

2024-02-26 王柯团队

本文作者大数据观察狮（bigdatadelver2015）

在大数据的背景下，用户行为分析通过检测用户群体行为来获得的数据进行分析，用户行为分析更加详细的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，可以使得产品的营销更加精准、有效，从而提升企业的收益。

近几年，电商之间的价格战打得不亦乐乎，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。

那么用户行为信息有哪些呢？就是用户在网站上发生的所有行为，包括搜索、浏览、打分、点评、加入购物车、取消购物车、购买、退货等等行为。甚至包括第三方网站上的相关行为，比如看相关评测、参与评价、好友互动等等。

在电商领域中，用户行为信息量之大令人难以想象，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。

一、用户分析的关键

用户行为分析的注重用户的来源和用户的访问路径以及是否完成了他想做的事，三个关键点在于粘性、活跃、产出。

黏性是用户在一段时间内持续访问和使用网站的情况，更强调一种持续的状态，这里包括：访问频率和访问间隔时间，活跃用户指每次访问的过程，考察用户访问的参与度，所以对统计期内的每次访问取了平均值，选择平均访问时长和平均访问页数来衡量活跃，黏性和活跃产生的价值可能是显性的，可能是隐性的，如品牌或者口碑。