使用者行為軌跡
熟悉------->**瀏覽、**搜尋--------->平均停留時長、跳出率、頁面偏好、搜尋訪問次數佔比
試用------->使用者註冊-------->註冊使用者數、註冊轉化率
使用------->使用者登入、使用者訂購--------->登入使用者數、人均登入、訪問登入比、訂購量、訂購頻次、內容、轉化率
忠誠------->使用者粘度、使用者流失--------->回訪者比率、訪問深度、使用者流失數、流失率
一、你想通過資料分析知道什麼？
我把這個叫做「分析未動，目標先行」，什麼意思？就是先想好乙個問題，你要通過資料分析了解哪些資訊？比如這些：
1、使用者購買率：某段時間內，訪問你**的人有多少佔比成交？
2、使用者註冊率：多少比例的使用者註冊我們的會員？
這些都叫你的業務目標。為什麼要知道業務目標？因為你要通過它們去收集你需要的資料。
設計**、收集資料通常有專門的etl工程師完成。
發現問題
通過收集到有明確目標的統計資料，我們在加以分析，從不同的角度去細分，最後發現問題所在，這樣的話，就會比盲目的收集資料效率會高很多；而且這個時候，你會發現，資料分析是一項很有意思的工作；
比如我們通過對留存率的分析，發現**的留存率很差，這個時候你就想辦法提高使用者粘性，是不是可以優化一下**的布局，增加一些有價值的內鏈結，或者做一些活動，讓使用者參與進來，帶動**的留存率等；
給出解決方案
針對發現的問題，我們除了分析原因，作為**運營人員，我們還要給出相應的解決方法，比如：
1、為什麼跳出率很高？
是不是落地頁面體驗不好、是不是跨域訪問造成的、是不是**部署有遺漏等等，不同的原因我們要給出相應的解決方法！
2、怎麼找到最合適的廣告投放平台？
我們可以細分不同**下的廣告效果，然後篩選出那些價效比最高的平台；
3、為什麼**使用者註冊率很低？
是不是流程太複雜，註冊按鈕不明顯等；
使用者行為分析最主要的是先確定目標
對著滿屏的資料，來做使用者行為分析，是不是茫然不知所措？
做使用者行為分析首先要確定你的目標。目標是降低成本（比如做渠道分析，優化渠道），增加收入（比如分析下單轉化率、付款轉化率、商品列表頁跳出率），還是優化使用者體驗（比如註冊流失率、首頁跳出率）？
然後針對你的目的再去做使用者行為分析，在此過程中，特別需要注意的是要對使用者進行分類，可以根據性別、年齡、職業、收入等人口統計變數，或者行為操作習慣等。分類，分目的的去進行行為分析。
在使用者行為分析中，我最關心的3件事
1、使用者從**來
2、使用者的訪問的訪問路徑
3、是否完成了他想做的事情（最好是他遇到了困難，然後找出問題。）
使用者行為分析路徑
第一重要的是群體細分，細分之後的使用者行為資料對行動更具有指導意義，具體按什麼緯度來細分根據你分析的目的不同而不同。
然後是目標設定，你的產品希望使用者完成的是些什麼樣的動作，從不同人群在完成你設定目標的不同表現已經可以達到使用者分析的主要目的。
最後才是各種指標的合理搭配使用。單看跳出率，單看訪問深度或訪問時間能發現的問題原因有限，到底還是要根據分析的目標來合理選擇和搭配指標。
各自指標設計
1、不同的**因為商業目的不同，kpi會有所側重
如果你是內容型**，跳出率肯定是不錯的kpi；
如果是購物**，電商的轉化率會是更好的kpi；
同時，新客戶和老客戶的比例變化也是個不錯的kpi，體現你**客戶的忠誠度或是獲取新使用者的能力。
2、最終體現你價值的，還需要定製化kpi
但是如果你是個社交**，什麼樣的指標合適，如果你是個拍賣**，什麼樣的指標合適？這就涉及到一些定製的轉化率指標。
3、在不同的階段，指標都不一樣
**剛上線，肯定是流量，pv，跳出率
**運營中期，肯定是新註冊，轉化率，跳出率，電商**還會考慮客單價，重複購買率
**某次市場活動，肯定是新訪客比例，跳出率，新訪客的註冊轉化率，目標達到率等。
使用者行為分析
這一篇介紹的來介紹一下我在工作中接觸到的使用者行為分析系統。在這個系統中主要負責功能開發，計算邏輯開發，日誌檢測告警等，資料處理，資料準清洗備也有涉及。使用者行為分析在現在這個時期已經是乙個比較常見，使用很廣的乙個詞，在網際網路公司，有大資料團隊的基本上都會提供這樣一套分析系統，以及近年來也出現了很...
使用者行為分析（摘）
訪問量分時段分析 通過分析不同時段的訪問量 使用者情況 找出幾個業務訪問高峰時段，再對它們進行重點分析。時段可以為分不同的顆粒 小時 一周各天，一月中各個階段，一年中的各個階段。通過它們可以找出線上營 銷的時間點，也可以借助其它的分析手段，分析這些時段的共性，找出哪些使用者群體在些時段為重要消費群。...
使用者行為分析框架
前言 這個名字起的太大，其實我只是想說明乙個設計。這個設計是用於收集並分析使用者行為的。一般我們分析使用者行為離不開資料，這些資料可以來自於資料庫也可以來自於使用者操作日誌。這裡我介紹的就是基於使用者操作日誌的行為分析方法。這個方法也可以說是乙個設計，該設計包含三個部分。第一部分是使用者行為資料收集...