互联网用户行为研究

每个网站都是为了获取用户，一切以用户为核心去建的网站，才会具备价值和有利于提高网站的用户体验与转化。 在进行用户调研的时候，可以分线上和线下两个方向进行。线上部分：1、从百度搜索关键词热度和长尾词进行分析。首先你要找出你所属行业的主关键词，然后分析出来行业的长尾词，再对这些词的搜索结构和百度显示出来的相关搜索进行判断，看百度呈现的内容是什么，你的用户都在找什么，你应该提供什么内容给你的用户。2、找到用户经常出没的地方，看他们都在寻找什么。这种方法也是调研常用的一直，去寻找你的目标群体用户平常上网一般都在哪些地方活动，他们都在找什么内容。3、到你竞争对手网站去分析用户行为一般想了解用户，最好的方法之一就是从你的竞争对手网站进行入手分析，分析网站各方面的数据，运营模式，功能设定，资源对接等等多方面综合的去考虑。4、其他工具进行分析可以利用一些工具对你行业的搜索词或者产品等等进行分析的，比喻站长工具，百度站长，统计工具等等。太多了，自己多去挖掘一下。线下：可以找一些你们的目标客户群体去进行采访调研，看客户希望你们网站都提供什么内容和服务还有功能给他们使用，当然并不是所有客户说的都是对的，需要根据整个行业大方向去进行判断的。具体的可以去实践吧。

如果你想获得这些数据，肯定需要强有力的分析统计工具来支持，不然你没办法统计的，所以你首先要选择满足自己需求的分析统计工具，这样就可以利用工具来做统计分析，就能按照分析结果做相应的改善，网站也会越来越好！！统计工具，是指在自己的网站上加的那个吗？ 比如百度统计？ 如果我想观摩，某个知名的网站，比如51job.com ，分析它上面的用户行为，学习，以此来提高自己的网站，有方法吗？了解用户需求可以用什么调查报告吗？ 谢谢!统计工具就类似你说的百度统计，Google Analysis 等等，都可以统计到客户来到一网站的一些行为，但是你说你要知道其他网站的用户行为，这是不可能的，换个角度想，如果别人很容易知道你网站的用户行为，你觉的这样是可以的吗？用piwik等监控工具，看看用户喜欢浏览哪个网页，点哪个按钮，得到一些pv、uv等数据进行分析

1、用户的来源地区、来路域名和页面； 2、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； 3、注册用户和非注册用户，分析两者之间的浏览习惯； 4、用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字最简单的办法，窃取（应该说直接拿）用户信息。然后用。基本每个互联网公司，金融公司都在弄。公开的秘密而已。 现在软件、网站不注册都用不全功能。为什么很多人喜欢用 苹果产品。因为人家的用户隐私真的做得好。 不会出现：在手机淘宝上搜了衬衫，一会儿你去电脑上网，就一堆衬衫广告。

谢邀。我说的不准确，就我知道的和大家交流一下吧~----------------------------------------------------------------------------通常都会划分年龄 我们会因此知道主要用户群是高中生 还是大学生 还是已经工作了的人群教育程度的划分一般会连带职位 可以了解这个人的知识水平和收入水平这些对设计产品都是很重要的。因为你要了解你的用户群是以哪一个群体为主的，他们都有什么样的生活、行为、消费特征。比如做情侣产品的话你就会关注高中生的恋爱方式和大学生的有哪些不同哪些相同，以次来提供什么样的服务，如果你的用户群是以高中生为主的（或者你当初的设计目标人群就是高中生），那当高中生和大学生的恋爱方式对你的产品设计造成冲突时，你就知道要舍弃哪一个。

第一个问题，什么是用户行为分析：过去的用户行为分析普遍的问题是：分析不聚焦、采集不全面、开发周期长、完全依靠人工埋点、事后分析、维度单一、指标传统。所以当下可以把用户行为分析定义为：基于用户生命周期管理模型、全面采集所有数据、事中分析、提前预测、实时多维组合、科学维度划分、自定义指标的分析。第二个问题：怎么做用户行为分析你提出这个问题，证明你可能暂时没有数据分析团队，或者数据分析团队尚不成熟和完善，所以需要开展数据分析工作的话建议是借助第三方的平台。这一块业务目前国内已经相对成熟，也有很多不错的合作伙伴可以选择了，硅谷的明星公司可以选择Google Analytics或者Mixpanel等，不过我最推荐的还是国内的数极客。具体如何开展，我个人的建议是：选择采用AARRR模型的平台，通过对用户全程行为的跟踪，让我们在经营中运营中，拥有Acquisition(获客)、Activation(激活与活跃)、Retention(留存)、Revenue(收入)、Refer(二次传播) 全程数据分析功能。

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:理梓微信公众号用户行为研究报告2015年1项目背景介绍2报告主要发现3报告详情2点点客助力企业微信公众号成长上海点客信息技术股份有限公司（点点客）成立于2007年，专注于新型移动社交营销工具的开发，是目前国内领先的微信第三方开发服务商。经过多年的发展，点点客的业务范围已经覆盖：微信营销软件（含通用版及行业版）、微信代运营，微信定制开发、微信硬件（微打印机、微wifi）及行业短信等。2015年，艾瑞咨询作为专业的互联网研究公司受到点点客委托，针对微信人群进行研究，主要解决以下问题：用户微信公众号使用习惯是怎么样的？用户对于微信公众号内容的兴趣点有哪些？用户的对公众号内容分享意愿如何？哪些类商品用户喜欢通过微信公众号购买？用户在微信公众号购买商品有哪些顾虑？不购买的原因是什么？3研究内容公众号购物用户画像•性别•年龄•区域•职业•个人月收入•家庭月收入微信公众号使用行为微信公众号购物习惯•公众号关注数量、类型•公众号认知途径•公众号关注及取消关注的原因•公众号浏览时段、频次、时长、•公众号内容兴趣度、满意度及分享行为等•…………•使用微信公众号购物人群占比•微信公众号购物频次•微信公众号购物花费•微信公众号购物品类•微信公众号购物方式•在微信公众号购物的顾虑•…………4研究方法桌面研究研究工具研究方法及目的•引用

对于C端产品来说，用户就是你的目标，不分析用户，你难道在盲目的自嗨么。所以不以用户利益为目标的产品经都是捣蛋鬼。产品经理要时刻站在用户的角度去分析这个问题是不是存在，功能是不是设置合理。张小龙能一秒变小白，然后来体验产品感受产品是不是好的，是不是解决问题的。但是大多数产品经理并不能做到一秒变小白，经常所谓的用户觉得，用户认为，只不过是按照自己的理解瞎搞，给自己赋予了用户的头衔，这种主观是错误的。用户看不到摸不着，你可以调研你可以访谈，但样本过低你的结论往往是片面的不具备普适性的。所以你应该从app的数据中去分析你的用户。一个用户在app中的生命周期，从认知、熟悉，再到试用、使用，最后到达忠诚。这漫长的历程中，你需要研究每一个节点有多少用户到达了，没有到达的用户是因为什么流失的，研究他们在app中所做过的行为，卡在了哪里，流失在了哪里，然后针对这个地方去优化去提升，然后继续观察你的数据，流失的那部分又没有好转有没有提升。然后你的app才会形成正向循环，保证你的每一滴分析都会带来价值和意义。你作为一个产品经理才算是小部分的成功了。当然，坐着一大堆事情搞的前提是，你在app中之前就预先建立了一套统计体系，用来分析你的用户行为框架。所以，在你做任何一个功能的时候，都不要忘了给你即将要分析的功能做好埋点。不要问我什么是埋点，请自行搜索百度。至于如何做好埋点，那是另外一个话题。

一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每个标签含义。这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。人制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标签提取、聚合分析。所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。3.1 数据源分析构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。如，世界上分为两种人，一种是学英语的人，一种是不学英语的人；客户分三类，高价值客户，中价值客户，低价值客户；产品生命周期分为，投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外，不同的分类方式根据应用场景，业务需求的不同，也许各有道理，按需划分即可。本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。静态信息数据用户相对稳定的信息，如图所示，主要包括人口属性、商业属性等方面数据。这类信息，自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗工作，因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。动态信息数据用户不断变化的行为信息，如果存在上帝，每一个人的行为都在时刻被上帝那双无形的眼睛监控着，广义上讲，一个用户打开网页，买了一个杯子；与该用户傍晚溜了趟狗，白天取了一次钱，打了一个哈欠等等一样都是上帝眼中的用户行为。当行为集中到互联网，乃至电商，用户行为就会聚焦很多，如上图所示：浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。本篇文章以互联网电商用户，为主要分析对象，暂不考虑线下用户行为数据（分析方法雷同，只是数据获取途径，用户识别方式有些差异）。在互联网上，用户行为，可以看作用户动态信息的唯一数据来源。如何对用户行为数据构建数据模型，分析出用户标签，将是本文着重介绍的内容。3.2 目标分析用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。如，红酒 0.8、李宁 0.6。标签，表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。权重，表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。3.3 数据建模方法下面内容将详细介绍，如何根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。什么用户：关键在于对用户的标识，用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。以上列举了互联网主要的用户标识方法，获取方式由易到难。视企业的用户粘性，可以获取的标识信息有所差异。什么时间：时间包括两个重要信息，时间戳+时间长度。时间戳，为了标识用户行为的时间点，如，1395121950（精度到秒），1395121950.083612（精度到微秒），通常采用精度到秒的时间戳即可。因为微秒的时间戳精度并不可靠。浏览器时间精度，准确度最多也只能到毫秒。时间长度，为了标识用户在某一页面的停留时间。什么地点：用户接触点，Touch Point。对于每个用户接触点。潜在包含了两层信息：网址 + 内容。网址：每一个url链接（页面/屏幕），即定位了一个互联网页面地址，或者某个产品的特定页面。可以是PC上某电商网站的页面url，也可以是手机上的微博，微信等应用某个功能页面，某款产品应用的特定画面。如，长城红酒单品页，微信订阅号页面，某游戏的过关页。内容：每个url网址（页面/屏幕）中的内容。可以是单品的相关信息：类别、品牌、描述、属性、网站信息等等。如，红酒，长城，干红，对于每个互联网接触点，其中网址决定了权重；内容决定了标签。注：接触点可以是网址，也可以是某个产品的特定功能界面。如，同样一瓶矿泉水，超市卖1元，火车上卖3元，景区卖5元。商品的售卖价值，不在于成本，更在于售卖地点。标签均是矿泉水，但接触点的不同体现出了权重差异。这里的权重可以理解为用户对于矿泉水的需求程度不同。即，愿意支付的价值不同。标签 权重矿泉水 1 // 超市矿泉水 3 // 火车矿泉水 5 // 景区类似的，用户在京东商城浏览红酒信息，与在品尚红酒网浏览红酒信息，表现出对红酒喜好度也是有差异的。这里的关注点是不同的网址，存在权重差异，权重模型的构建，需要根据各自的业务需求构建。所以，网址本身表征了用户的标签偏好权重。网址对应的内容体现了标签信息。什么事：用户行为类型，对于电商有如下典型行为：浏览、添加购物车、搜索、、购买、点击赞、收藏 等等。不同的行为类型，对于接触点的内容产生的标签信息，具有不同的权重。如，购买权重计为5，浏览计为1红酒 1 // 浏览红酒红酒 5 // 购买红酒综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式：用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容），某用户因为在什么时间、地点、做了什么事。所以会打上**标签。用户标签的权重可能随时间的增加而衰减，因此定义时间为衰减因子r，行为类型、网址决定了权重，内容决定了标签，进一步转换为公式：标签权重=衰减因子×行为权重×网址子权重如：用户A，昨天在品尚红酒网浏览一瓶价值238元的长城干红葡萄酒信息。标签：红酒，长城时间：因为是昨天的行为，假设衰减因子为：r=0.95行为类型：浏览行为记为权重1地点：品尚红酒单品页的网址子权重记为 0.9（相比京东红酒单品页的0.7）假设用户对红酒出于真的喜欢，才会去专业的红酒网选购，而不再综合商城选购。则用户偏好标签是：红酒，权重是0.95*0.7 * 1=0.665，即，用户A：红酒 0.665、长城 0.665。上述模型权重值的选取只是举例参考，具体的权重值需要根据业务需求二次建模，这里强调的是如何从整体思考，去构建用户画像模型，进而能够逐步细化模型。

互联网作为一种新型的沟通方式，发展趋势也必定是占据到生活的大部。 由于互联网的方便性，快捷性，几乎大部分的工作与生活都可以通过它进行，使生活信息代，数字化。 但前景谁都不可以预料，时代与科技的进步不是一个人掌握的，也并没上帝与先知。但相信在未来的几十年依然是以互联网的天下。 现互联网以我看来刚进入成长期，未来还会不断的方便化快捷化，但凡事有正面也会有负面，必定同时也是给犯罪是提供了方便快捷。。 无论是人还是事、物。都是从一步一个脚印慢慢走出来了