用户浏览行为研究

客户访问次数:就是实际访问过的客户的数量；有效访问次数：就是访问过的客户当中能够正确认真回答问题的客户；不太清楚。。。

根据用户历史行为（搜素、浏览、点击、购买等）数据分析判断用户价值，偏好等，进行标签画像，分群管理，从而实现精细化运营！推荐一个用户行为分析工具www.cobub.com开源私有化部署的

分析目标客户的浏览记录，跟踪网页通过统计软件，比如百度统计来分析一个网站目标客户的网络行为，主要分析指标为：1、目标客户导入方式，通过搜索关键词导入、直接输入网址导入、外链导入。2、分析目标用户浏览多少个页面。3、分析目标客户停留时间。4、分析目标客户的转化率情况。5、分析目标客户回头率情况。

在网站流量统计分析报告中，给出的网站页面浏览数一般是在一个统计时期内的网页浏览总数，以及每天平均网页浏览数。仅从网页浏览总数或者每天的平均网页浏览数中实际上发现不了对网络营销分析有很大价值的信息。网站访问统计分析的基础是网站流量统计数据，其实可以统计的信息不仅仅是用户浏览的网页数量等“流量指标”，还包含用户访问网站的各种行为记录，网站访问统计的主要指标可以分为三类：1、网站流量指标；2、用户行为指标；3、用户浏览网站的方式。在进行深度网站统计分析时，除了自己网站的访问数据之外，通常还需要了解网站所在领域的状况，尤其是主要竞争者网站的访问统计信息，因此就需要获得竞争者网站的访问统计数据，这样才能进行全面的网站访问统计分析。在进行网站访问量统计分析时，页面浏览数（或称页面下载数、网页显示数）是必不可少的一项指标，实际工作中对这项指标的对比分析中经常会出现一些容易造成混淆的地方，因此在研究网站流量统计分析有关问题时， 有必要对网页浏览数的真实意义做一些讨论。 在一定统计周期内所有访问者浏览的页面数量。如果一个访问者浏览同一网页三次，那么网页浏览数就计算为三个。页面浏览数常作为网站流量统计的主要指标。不过，页面浏览数本身也有很多疑问，因为一个页面所包含的信息可能有很大差别，一个简单的页面也许只有几行文字，或者仅仅是一个用户登录框，而一个复杂的页面可能包含几十幅图片和几十屏的文字，同样的内容，在不同的网站往往页面数不同，这取决于设计人员的偏好等因素。例如一篇6000字左右的文章在普通网站通常都放在一个网页上，而在有些专业网站则很可能需要5个页面，对于用户来说，获取同样的信息，网站统计报告中记录的页面浏览数是1，而别的网站则是5个。作者在网络常用术语中也介绍过，由于页面浏览实际上并不能准确测量，因此现在IAB推荐采用的最接近页面浏览的概念是“页面显示”。无论怎么称呼，实际上也很难获得统一的标准，因此页面浏览指标对同一个网站进行评估有价值，而在不同网站之间比较时说服力就会大为降低。 这是一个平均数，即在一定时间内全部页面浏览数与所有访问者相除的结果，即一个用户浏览的网页数量。这一指标表明了访问者对网站内容或者产品信息感兴趣的程度，也就是常说的网站“粘性”。比如，如果大多数访问者的页面浏览数仅为一个网页，表明用户对网站显然没有多大兴趣，这样的访问者通常也不会成为有价值的用户。但应注意的是，由于各个网站设计的原则不同，对页面浏览数的定义不统一，同样也会造成每个访问者的页面浏览数指标在不同网站之间的可比性较低。尽管存在统计指标定义无法统一的问题，但在网站统计时仍不得不利用这些相关的指标。一般所说的“网站流量”通常指一个网站的页面浏览数，例如ALEXA全球网站排名系统的综合排名，就是根据网站的独立用户数量和每个用户的页面浏览数两项指标（加权？）相乘来计算的。因此可以看到这样的情况：两个网站相比，A网站的Reach数量（统计指标为百万用户中访问该网站的用户数量，即“Reach”）高于B 网站（假定A网站为100，B网站为60），但B网站每个用户的页面浏览数高于A网站（假定这项指标A网站为1，B网站为2），其结果是，独立用户量小的B网站在综合排名中高于A网站，因为B网站的总流量较高（B网站流量为120，A网站为100）。

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。利用数据分析平台可以通过无埋点和埋点的方式将以上信息进行采集和整理分析。所以做好用户分析的要点就在于通过搭建好的平台去完成用户行为信息的收集，然后结合好的分析模型去将以上信息加以利用。目前大家在使用的工具一般为：Google Analytics；Mixpanel；数极客；友盟等如果不使用第三方平台，自建用户行为分析平台的优劣是什么呢？自建平台的优势是内部需求自己定制和开发，可以完全开放自主。但是劣势也是显而易见的，就是开发周期过长，开发成本过高，不适应于中小型的互联网企业用户行为分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。本回答被网友采纳

F现象是用户对网页浏览视线呈“F”型（即网页浏览注意力“F现象”）。与一般网页浏览用户注意力"F现象"类似的是，用户对搜索引擎检索结果的注意力也呈"F型"。　　　不管是用户浏览网页还是搜索引擎在搜索页面的时候都按照“F”型的规律进行的。即从上到下，从左到右。其页面的权重布局也是从上到下，从左到右依次递减的。   因此，人们在设计自己的页面的时候尽可能的按照从上到下，从左到右的“F”现象布局自己的网页。并且尽可能的把页面中相对重要的内容放在左上方；搜索引擎在搜索页面的时候是按照：左上——右上——左——右——左下——右下 的顺序来进行页面抓取的，人们在浏览页面的时候一般也是按照：左上——右上——左——右——左下——右下的浏览习惯进行网页浏览的。美国一家专门研究网站和产品易用性的公司Nielsen Norman Group使用精确的“眼球跟踪设备”来研究网页浏览者的网页浏览行为，并发布了一个关于用户网页浏览行为的研究结果：用户对网页的浏览视线呈“F”形。用户更倾向于在网页顶部阅读长句，随着网页越往下，他们越不会阅读长句。所以应把重要的信息放在网页左上方。其发现的内容包括：用户擅长于筛选出一页中无关的信息，将注意力集中到一小部分突出的网页元素中。访问者对图片中有人物直视自己的内容非常注意。但如果图片中的人物犹如职业模特则没有吸引力，因为这样的人不具有亲和力。图片放在网页正中间会对访问者产生阻碍。消费者对于搜索引擎结果中的广告链接几乎不注意。作为网页设计人员，从中可以得出的结论是：对于任何一个页面，用户往往关注某些重要的区域，在这些区域中应该放置最希望用户接受的信息，而不应该是用户登录注册的信息。

很多很多很多 服务器读取你的cookie 会对你的一系列网页浏览记录 搜索记录观看记录 进行推荐和推送比如你搜索了iPhonex这个关键词 随后有可能会在别的网页界面给你推荐很多关于iphonex的一些词你可以百度大数据进行一些了解

用户的购买量，购买频率，购买的时间空间差异等，这些为内部数据，可以通过自身或者第三方系统获得。用户的评价， 用户的喜好，这些为外部数据。这些数据就需要借助大数据了。即为网络数据采集。用户画像基础数据：网络行为数据活跃人数访问/启动次数页面浏览量访问时长装机量激活率渗透率外部触点用户画像基础数据：网站内行为数据唯一页面浏览次数页面停留时间直接跳出访问数访问深度进入或离开页面浏览路径评论次数与内容用户画像基础数据：用户内容偏好数据使用APP/登陆网站时间/频次浏览/收藏内容评论内容互动内容用户生活形态偏好用户品牌偏好用户地理位置用户画像基础数据：用户交易数据贡献率客单件/客单价连带率回头率流失率促销活动转化率唤醒率

怎样为用户“画像”？为用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，基本就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。具体来讲，当为用户画像时，需要以下三个步骤：首先，收集到用户所有的相关数据并将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如浏览网页、搜索商品、发表评论、接触渠道等；其次，通过剖析数据为用户贴上相应的标签及指数，标签代表用户对该内容有兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等；最后，用标签为用户建模，包括时间、地点、人物三个要素，简单来说就是什么用户在什么时间什么地点做了什么事。如何利用用户画像进行精准营销？消费方式的改变促使用户迫切希望尽快获取自己想要了解的信息，所以说，基于用户画像上的精准营销不管对企业还是对用户来说，都是有需求的，这会给双方交易带来极大便捷，也为双方平等沟通搭建了一个畅通平台。何谓“用户画像”？在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的为企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌，可以看作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。