用户行为分析主要包括哪些内容,基于用户行为明细数据的画像分析

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时间 2024年4月14日 预览 41

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一、用户行为分析主要包括哪些内容

用户行为分析主要包括哪些内容?相关内容如下:

1.用户访问行为分析:

这包括用户的访问频率、访问时段、停留时间、页面浏览量(PV)和独立访客数(UV)等。这些数据可以帮助企业了解哪些页面受欢迎,哪些时间段用户活跃,帮助网站或应用优化内容和服务。

2.用户点击行为分析:

这指的是用户在网站或应用上的点击行为,包括点击的位置、点击次数、点击路径等。通过分析用户的点击行为,可以了解用户的兴趣点和需求,帮助改进网站或应用的布局和设计。

3.搜索行为分析:

搜索行为分析包括用户在搜索引擎上输入的关键词、搜索结果页的点击情况、搜索词的热度等。这些数据可以帮助企业了解用户的需求和兴趣,指导网站内容和产品优化。

4.购买行为分析:

对于电商网站或应用来说,购买行为分析非常重要。这包括用户的购买频率、购买产品的种类、购买金额、购买渠道等。购买行为分析可以帮助企业了解哪些产品畅销,哪些营销策略更有效,指导销售和市场推广。

5.用户流失分析:

用户流失分析主要关注用户的离开原因和离开时的行为。通过分析用户的流失行为,企业可以找出用户流失的原因,制定挽留策略,改善产品和服务。

6.社交媒体行为分析:

这包括用户在社交媒体上的互动、分享、评论等行为。社交媒体行为分析可以帮助企业了解用户对产品或服务的口碑和评价,指导企业的口碑营销和品牌建设。

7.设备和平台分析:

了解用户使用的设备类型(PC、手机、平板等)和操作系统(iOS、Android等)可以帮助企业优化网站或应用的兼容性,提供更好的用户体验。

8.地理位置分析:

分析用户的地理位置信息可以帮助企业了解不同地区用户的需求和偏好,指导区域性市场推广和服务优化。

二、用户行为数据包括哪些

互联网用户行为分析,就是访客在进入网站后所有的操作,分析网站用户行为有利于满足网站的用户需求,提升网站信任度。

互联网用户行为分析的重点分析数据有:

用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数;

注册用户和非注册用户,分析两者之间的浏览习惯;

用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字;

用户选择什么样的入口形式(广告或者网站入口链接)更为有效;

用户访问网站流程,用来分析页面结构设计是否合理;

基于用户行为明细数据的画像分析

原创2023-10-2608:57·张叔叔讲互联网行为明细数据包含五个要素:WHO、WHEN、WHERE、HOW、WHAT,明细数据记录了用户在什么时间点通过哪个功能模块以何种方式操作了什么内容。行为明细数据大部分来自用户操作日志,经过大数据实时处理后存储到合适的数据存储引擎中,本节所有行为明细数据都存储到ClickHouse表中。

本节将介绍页面分析、事件分析、留存分析、漏斗分析等8个常见的行为明细分析模型,8个分析模型可以划分为4种类型:明细统计、用户分析、流程转化和价值分析。

明细统计明细统计是对行为明细数据最直观的统计分析,页面分析和事件分析都属于明细统计的范围。

1.页面分析页面分析主要对各功能页面及页面元素进行统计分析,功能页面可以是H5网页,也可以是手机应用上的功能页面;页面元素主要指的是各类可操作的触发组件,比如按钮、跳转链接等。

页面分析最常见功能是统计不同页面的PV和UV。统计PV和UV可以知道页面的实际访问量和访问用户数,从而可以计算每个用户的平均访问次数。比如统计京东商场各页面每日的访问量以及用户数,可以随时了解各核心页面的使用情况;统计拼多多首页各商品频道的点击量以及用户量,可以分析用户最喜爱的商品分类。图6-16展示了页面分析功能示意图,图中通过折线图的形式展示了一段时间内首页的PV和UV数据变化。

图6-16页面分析功能示意图

页面分析还可以统计不同页面间的访问路径分布情况。用户在使用产品的过程中,因其访问页面的先后顺序不同,可以计算出不同访问路径的分布数据。比如用户进入京东首页后,有一定比例的用户会进入到搜索页,部分用户会点击搜索结果并进入到商品详情页,最终会有一批用户进入商品购买页。通过分析用户在使用产品时的访问路径数据,可以优化各页面间的转化率从而最终提高用户在京东的成交率;也可以借此了解用户对不同功能的喜好程度,比如用户主要靠搜索功能查找商品还是依赖信息流推荐商品,最终有的放矢地优化用户体验。图6-17展示了不同页面访问路径的分析结果示意图,其转化数据主要通过桑基图的形式展现出来。

图6-17页面访问路径分析功能示意图

2.事件分析行为明细记录了最细粒度的用户行为,事件是对行为的一种抽象,其可以针对具体某一个行为也可以是多个行为的组合。比如用户注册这一行为可以被认为是一个事件、用户观看直播并送礼也可以认为是一个事件。

事件分析模型在行为明细分析中属于最常见的分析模型,其应用场景比较丰富。新增用户的来源渠道统计是比较典型的事件分析示例,如果在用户注册行为中包含了其来源渠道,通过事件分析可以统计出不同渠道下的新增用户数,通过分析每个渠道的新增用户成本便可以找出最好的用户投放渠道。每次遇到重大节日都会开展一些线上运营活动,活动结束之后需要统计参与活动的用户属性分布,比如性别分布、年龄段分布等,使用事件分析功能能够找到参与活动的用户并计算其属性分布,该分析结果可以在活动总结或者复盘中使用。事件分析还可用于统计事件相关的指标数值,比如在直播活动中,通过实时统计直播交易金额的变化趋势可以及时调整直播策略。

事件分析支持丰富的行为筛选方式,并最终通过图表展示指标趋势或者属性分布数据。当业务需要时也可以支持多组事件的对比分析,通过对比找出事件间的主要差异。为了满足不同用户对分析精确度和响应时间的要求,事件分析可以支持抽样功能,即选定一部分用户用于实际分析。图6-18展示了事件分析功能示意图,其中选择了用户注册事件并配置了用户筛选条件,分析了一段时间范围内的注册用户数并按照操作系统类型进行分类展示。

图6-18事件分析功能示意图

用户分析用户分析的主体是行为事件关联的操作人。留存分析用于统计用户关键行为的留存情况,经常用于统计新用户的多日留存数据;指标分布分析用于统计用户的指标数值分段后的数据分布情况,比如按粉丝数分段后的用户数量分布。

1.留存分析留存分析主要结合用户的初始行为和留存行为进行统计分析,可以计算指定时间范围内发生了初始行为的用户最终产生留存行为的占比。借助留存分析可以评估用户在使用产品过程中的依赖程度,留存率高说明用户会反复使用产品功能;留存率也可以反映产品对于用户的价值高低,当产品有价值时用户才会持续使用产品功能。

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