用户行为分析之基本理论及相关工具PPT
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用户研究与用户体验设计培训ppt
案例二：用户行为分析与应用场景设计
总结词
通过分析用户行为，设计符合用户习惯和需求的应用场景，可以提高产品的易用性和用户体验。
详细描述
1. 观察用户在使用产品过程中的行为表现，包括操作步骤、反应时间、错误率等。2. 分析用户行为背 后的原因和需求，优化产品设计和用户体验。3. 根据用户行为和应用场景，设计符合用户需求的交互 方式和界面布局。4. 通过A/B测试等方法比较不同设计方案的效果，持续优化产品。
跨学科合作
未来的设计将更加注重跨学科的合作，如心理学 、社会学、计算机科学等，以提供更全面和深入 的用户洞察。
THANK YOU
用户研究
通过用户研究了解用户 需求和行为习惯，为设
计提供依据。
原型设计
通过原型设计快速验证 设计想法，提高设计效
率。
迭代优化
通过迭代优化不断改进 设计，提升用户体验。
跨平台兼容
考虑不同平台和设备的 兼容性，确保设计在各 种环境下都能正常运行
。
用户体验设计工具与技术
设计工具
如Sketch、Adobe XD等，用于快速制作原型和界面设计。
反馈收集
培训组织者通过问卷调查、个别访谈等方式，收集了学员对培训的反馈和意见 ，以便持续改进培训质量和内容。
未来发展趋势与展望
1 2
3
用户体验设计的发展
随着技术的不断进步和用户需求的变化，用户体 验设计将更加注重个性化和智能化，以提升产品 的吸引力和竞争力。
用户研究的创新
新的技术和工具将不断涌现，为设计师提供更多 获取用户反馈和数据的手段，进一步推动用户研 究的发展。
总结词
在产品开发初期，对目标用户进行准确的定位和深入的需求分析是至关重要的。
用户研究PPT课件
可用性测试应该伴随整个产品生命周期定性分析对于用户研究来说更为重要和有效，成本也较低。 定量分析往往需要大量的数据，数据提炼是一个非常痛苦和漫长的过程。 但是，定量分析在决策支持上面的作用，定性分析是无法取代的。 在各个阶段，这两种分析方法是交叉使用的。 另外，纯粹的定量分析在一些问题上无能为力，最直接的比如：用户的需求是什么？。
（culture probe）等方法均在人种学研究中有很好的
应用；而研究人员最频繁使用的问卷、访谈、焦点小
组等方法，都源自于
；在自身学科方面，例如任务分析，用例，卡片分类
等均会被经常使用。
6
b.根据产品设计 阶段选择研究方 法
二，制定调研计划
以下为调研计划范例，调研目的是对
一款成熟的App进行全面评估，加深
总结一下我们曾经所采用过的用户研究方法，按照对
执行人员的专业背景以及技能要求的差异，我们可大
致分为3类：着使用了包括了研究，心理学行为实验
和眼动实验，以及用户行为及日志数据分析。研究体
系的理论根源则来自于人种学/民族志
（Ethnography），社会学、计算机科学下的人机交
互等。例如我们经常用到的观察法，文化探针
衰退期的用户研究 如果成熟期无法顺利延长或者不能再次进入成长期，那么产品会逐渐消亡。如果是网站的话，具体表现为： 每天新用户数下降、老用户流失率增大。 战略上可能会选择淘汰这个产品，或者调整产品以适应其他用户群。如果是后者，那么又回到了“开发期”。
2019/12/20
4
2019/12/20
5
方法二：态度到行为
2019/12/20
不同的企业可能对用户研究的定义有所不同，但首先可 以肯定的是都是在研究“用户”。差异在于我们了解 “用户”的哪些方面呢？我们可以研究用户的基本属性， 生活方式，态度；当然我们也需要研究用户的使用情景， 产品使用行为模式；如果更加具体一点，我们也需要了 解用户在使用产品时具体的操作，对系统提供的概念以 及系统反馈的认知。 另外在很多产品线上，我们也会进行用户日志数据的分 析，来帮助我们更加全面的了解用户的行为模式，发现 规律解决问题。众多的产品改进建议就是通过这样的方 式来实现的。
全面了解用户体验PPT课件
PDCA循环又叫戴明环，是美国质量管理专家戴明博士提出的，它是全面质量管 理所应遵循的科学程序。全面质量管理活动的全部过程，就是质量计划的制订 和组织实现的过程，这个过程就是按照PDCA循环，不停顿地周而复始地运转的。
.
18
用户体验现状
人员构成
职责划分
工作内容
.
19
EMPLOY EE
只想上牛排 却从不关心 该怎么杀牛
全面质量管理，就是企业组织全体职工和有关部门参加，综合运用现代科学和管理 技术成果，控制影响产品质量的全过程和各因素，经济地研制生产和提供用户满意 的产品的系统管理活动。
.
17
全面质量管理
（total quality management，TQM）
旨在竖立这样的意识——好的质量是设计、制造出来的，不 是检验出来的； 质量管理的实施要求全员参与，并且要以数据为客观依据， 要视顾客为上帝，以顾客需求为核心；在实现方法上，要一 切按PDCA循环办事。
硬件
设备性能、型号、限 制……
软件
数据、代码、界面、交 互
解构.产品
24
用户和情境
自然人+社会人=生物特 性+社会属性 综合性、复杂性、多变 性、规律性.
自然环境+社会环境、物 理环境+感知环境
.
用户
情境
.
25
知识体系
从事用户体验工作所需 掌握的知识和经验
01关于产品
静态：代码知识； 动态：.可以实现的解决 方案 ；
用户体验的内. 外冲突表现
14
用户体验的内. 外冲突表现
15
用户体验该由谁来做
用户体验是个职位还是素质
.
16
.
18
用户体验现状
人员构成
职责划分
工作内容
.
19
EMPLOY EE
只想上牛排 却从不关心 该怎么杀牛
全面质量管理，就是企业组织全体职工和有关部门参加，综合运用现代科学和管理 技术成果，控制影响产品质量的全过程和各因素，经济地研制生产和提供用户满意 的产品的系统管理活动。
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17
全面质量管理
（total quality management，TQM）
旨在竖立这样的意识——好的质量是设计、制造出来的，不 是检验出来的； 质量管理的实施要求全员参与，并且要以数据为客观依据， 要视顾客为上帝，以顾客需求为核心；在实现方法上，要一 切按PDCA循环办事。
硬件
设备性能、型号、限 制……
软件
数据、代码、界面、交 互
解构.产品
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用户和情境
自然人+社会人=生物特 性+社会属性 综合性、复杂性、多变 性、规律性.
自然环境+社会环境、物 理环境+感知环境
.
用户
情境
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知识体系
从事用户体验工作所需 掌握的知识和经验
01关于产品
静态：代码知识； 动态：.可以实现的解决 方案 ；
用户体验的内. 外冲突表现
14
用户体验的内. 外冲突表现
15
用户体验该由谁来做
用户体验是个职位还是素质
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用户行为分析报告ppt课件
数据化在OA系统应用设 想 用户画像
行为分析 效能统计
1
什么是用户画像
用户画像是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为 等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。 构建用户画像的核心工作，主要 是 利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行分析和挖掘 ， 给用户贴“标签”，而“标签”是能表示用户某一维度特征的标识。
用户画像怎么做
OA应用之行为分 析
OA应用之行为分 析
OA应用之行为分OA应用之用户画 像
OA应用之用户画 像
OA应用之用户画 像
OA应用之用户画 像
OA应用之用户画 像
OA应用之用户画 像
16
用户画像的作用
（1）精准营销：根据历史用户特征，分析产品的潜在用户和用户的潜在需求， 针对特定群体，利用短信、邮件等方式进行营销。 （2）用户统计：根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后，统计不同特征 下的用户数量、分布；分析不同用户画像群体的分布特征。 （3）数据挖掘：以用户画像为基础构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统， 提升服务精准度。 （4）服务产品：对产品进行用户画像，对产品进行受众分析，更透彻地理解用 户使用产品的心理动机和行为习惯，完善产品运营，提升服务质量。 （5）行业报告&用户研究：通过用户画像分析可以了解行业动态，比如人群消费 习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析
行为分析 效能统计
1
什么是用户画像
用户画像是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为 等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。 构建用户画像的核心工作，主要 是 利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行分析和挖掘 ， 给用户贴“标签”，而“标签”是能表示用户某一维度特征的标识。
用户画像怎么做
OA应用之行为分 析
OA应用之行为分 析
OA应用之行为分OA应用之用户画 像
OA应用之用户画 像
OA应用之用户画 像
OA应用之用户画 像
OA应用之用户画 像
OA应用之用户画 像
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用户画像的作用
（1）精准营销：根据历史用户特征，分析产品的潜在用户和用户的潜在需求， 针对特定群体，利用短信、邮件等方式进行营销。 （2）用户统计：根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后，统计不同特征 下的用户数量、分布；分析不同用户画像群体的分布特征。 （3）数据挖掘：以用户画像为基础构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统， 提升服务精准度。 （4）服务产品：对产品进行用户画像，对产品进行受众分析，更透彻地理解用 户使用产品的心理动机和行为习惯，完善产品运营，提升服务质量。 （5）行业报告&用户研究：通过用户画像分析可以了解行业动态，比如人群消费 习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析
2024年移动互联网用户行为分析
用户满意度调查方法：问卷调查、 访谈、观察等
用户满意度评价指标：易用性、实 用性、可靠性、安全性等
添加标题添加标题源自添加标题添加标题用户满意度影响因素：产品性能、 价格、服务、用户体验等
用户满意度提升策略：优化产品设 计、提高服务质量、加强用户互动 等
移动互联网发展 趋势及展望
5G技术的推广及应用
用户行为数据来源：网络日志、调查问卷、用户访谈等 用户行为类型：浏览、搜索、点击、下载、分享等 用户行为特征：高频率、长时间、多样化、个性化等 用户行为影响因素：用户需求、兴趣、习惯、环境等 用户行为分析方法：数据挖掘、机器学习、统计分析等 用户行为分析应用：产品优化、营销策略、用户体验提升等
用户满意度分析
保险服务：用户可 以在手机上购买保 险、查询保单、办 理理赔等
移动互联网用户 需求及行为分析
用户需求分析
用户需求：便捷、高效、个性化 用户行为：搜索、浏览、购物、社交、娱乐等 用户偏好：倾向于使用移动设备进行日常活动 用户满意度：对移动互联网服务的满意度较高，但仍有改进空间
用户行为分析
增长率：预计年增长率为5%
用户分布：主要集中在发展中 国家，尤其是亚洲和非洲地区
移动设备普及率：智能手机和 平板电脑的普及率不断提高， 成为用户上网的主要工具
用户年龄及性别分布
用户年龄分布：主要集中在18-35岁之间，这个年龄段的用户对新技术接受度高，消 费能力强
用户性别分布：男性用户占比较高，女性用户占比相对较低，但女性用户在移动互 联网中的活跃度和消费能力不容忽视
移动互联网安全问题及防范措施
网络安全威胁：病 毒、木马、钓鱼网 站等
隐私泄露风险：个 人信息、地理位置 等
防范措施：使用安 全软件、加强密码 管理、谨慎点击链 接等
用户满意度评价指标：易用性、实 用性、可靠性、安全性等
添加标题添加标题源自添加标题添加标题用户满意度影响因素：产品性能、 价格、服务、用户体验等
用户满意度提升策略：优化产品设 计、提高服务质量、加强用户互动 等
移动互联网发展 趋势及展望
5G技术的推广及应用
用户行为数据来源：网络日志、调查问卷、用户访谈等 用户行为类型：浏览、搜索、点击、下载、分享等 用户行为特征：高频率、长时间、多样化、个性化等 用户行为影响因素：用户需求、兴趣、习惯、环境等 用户行为分析方法：数据挖掘、机器学习、统计分析等 用户行为分析应用：产品优化、营销策略、用户体验提升等
用户满意度分析
保险服务：用户可 以在手机上购买保 险、查询保单、办 理理赔等
移动互联网用户 需求及行为分析
用户需求分析
用户需求：便捷、高效、个性化 用户行为：搜索、浏览、购物、社交、娱乐等 用户偏好：倾向于使用移动设备进行日常活动 用户满意度：对移动互联网服务的满意度较高，但仍有改进空间
用户行为分析
增长率：预计年增长率为5%
用户分布：主要集中在发展中 国家，尤其是亚洲和非洲地区
移动设备普及率：智能手机和 平板电脑的普及率不断提高， 成为用户上网的主要工具
用户年龄及性别分布
用户年龄分布：主要集中在18-35岁之间，这个年龄段的用户对新技术接受度高，消 费能力强
用户性别分布：男性用户占比较高，女性用户占比相对较低，但女性用户在移动互 联网中的活跃度和消费能力不容忽视
移动互联网安全问题及防范措施
网络安全威胁：病 毒、木马、钓鱼网 站等
隐私泄露风险：个 人信息、地理位置 等
防范措施：使用安 全软件、加强密码 管理、谨慎点击链 接等
用户行为分析模型
用户行为分析模型
演讲人
2021-08-09
目录
01. 行为事件分析
02. 用户留存分析
03. 漏斗分析
04. 用户分群
05. 用户行为路径分析 06. 点击分析
01
行为事件分析
行为事件分 析
概念 企业追踪或记录的用户行
为或业务过程
事件描述
Who 是参与事件的主体，对于未登陆用户，可以是 Cookie、设 备 ID 等匿名 ID ;对于登录用户，可以使用后台配置的实际用户 ID;
分析点
① 精准评估用户与网站交互背后的深层关系 照事件属性和用户属性进行筛选，查看页面元素点击背后的用户列表，对特定环境下特定用
户群体对特定元素的点击进行精细化分析。 ② 网页内跳转点击分析，抽丝剥茧般完成网页深层次的点击分析
③ 与其他分析模型配合，以全面视角探索数据价值，能够深度感知用户体验，实现科学决策。 改版后，如何评估新版本对用户体验的影响？一处修改，是否影响其他元素的点击……等等。
When 是事件发生的实际时间，应该记录精确到毫秒的事件发生时 间;
Where 即事件发生的地点，可以通过 IP 来解析用户所在省市;也 可以根据 GPS 定位方式获取地理位置信息。
How 即用户从事这个事件的方式。用户使用的设备、浏览器、 APP 版本、渠道来源等等;
What 描述用户所做的这个事件的所有具体内容。比如对于“购买” 类型的事件，则可能需要记录的字段有：商品名称、商品类型、购 买数量、购买金额、付款方式等。
析。
为了衡量网站优 化的效果或营销 推广的效果，以 及了解用户行为 偏好，时常要对 访问路径的转换 数据进行分析。
价值
用户典型路径识别与用户特征分析 通过用户整体行为路径找到不同行为间的关系，挖掘规律并找到瓶颈。
演讲人
2021-08-09
目录
01. 行为事件分析
02. 用户留存分析
03. 漏斗分析
04. 用户分群
05. 用户行为路径分析 06. 点击分析
01
行为事件分析
行为事件分 析
概念 企业追踪或记录的用户行
为或业务过程
事件描述
Who 是参与事件的主体，对于未登陆用户，可以是 Cookie、设 备 ID 等匿名 ID ;对于登录用户，可以使用后台配置的实际用户 ID;
分析点
① 精准评估用户与网站交互背后的深层关系 照事件属性和用户属性进行筛选，查看页面元素点击背后的用户列表，对特定环境下特定用
户群体对特定元素的点击进行精细化分析。 ② 网页内跳转点击分析，抽丝剥茧般完成网页深层次的点击分析
③ 与其他分析模型配合，以全面视角探索数据价值，能够深度感知用户体验，实现科学决策。 改版后，如何评估新版本对用户体验的影响？一处修改，是否影响其他元素的点击……等等。
When 是事件发生的实际时间，应该记录精确到毫秒的事件发生时 间;
Where 即事件发生的地点，可以通过 IP 来解析用户所在省市;也 可以根据 GPS 定位方式获取地理位置信息。
How 即用户从事这个事件的方式。用户使用的设备、浏览器、 APP 版本、渠道来源等等;
What 描述用户所做的这个事件的所有具体内容。比如对于“购买” 类型的事件，则可能需要记录的字段有：商品名称、商品类型、购 买数量、购买金额、付款方式等。
析。
为了衡量网站优 化的效果或营销 推广的效果，以 及了解用户行为 偏好，时常要对 访问路径的转换 数据进行分析。
价值
用户典型路径识别与用户特征分析 通过用户整体行为路径找到不同行为间的关系，挖掘规律并找到瓶颈。
用户行为分析
数据分析方法
描述性分析：对 数据进行描述， 如平均值、中位 数、众数等
预测性分析：通 过历史数据预测 未来趋势
因果分析：探究 事件之间的因果 关系
关联性分析：发 现数据之间的关 联性，如购物篮 分析
用户行为预测方法
预测模型：基于历史数据和机器学习算法构建预测模型 预测指标：包括用户活跃度、留存率、转化率等 预测结果：根据预测模型和指标，预测用户未来的行为趋势
社交媒体中用户行为分析的实 际应用案例
广告行业
精准投放：根据 用户行为分析结 果，将广告投放 到目标受众群体 中，提高广告效 果。
个性化推荐：根 据用户的历史行 为和兴趣爱好， 为用户推荐个性 化的广告内容， 提高用户对广告 的关注度和兴趣。
广告效果评估： 通过用户行为分 析，对广告效果 进行实时监测和 评估，及时调整 广告策略，提高 广告效果。
营销策略优化： 根据用户行为分 析结果，优化营 销策略，提高营 销效果和用户转 化率。
用户行为分析案例分享
电商行业案例
案例背景：唯品会是一家专 注于折扣时尚电商平台的公 司
案例名称：唯品会
用户行为分析：通过用户行 为数据挖掘，发现用户偏好、
购买习惯等信息
案例效果：通过用户行为分 析，唯品会成功地提升了用
户活跃度和转化率
金融行业案例
案例背景：某金融机构希望通过用户行为分析提升用户体验和业务效益
数据来源：金融机构的内部数据和外部数据
数据分析方法：采用数据挖掘、机器学习等技术对用户行为数据进行深入分析
案例成果：通过用户行为分析，金融机构成功优化了业务流程，提升了用户体验和业务效 益
社交媒体案例
的PPT,现在准备介绍“用户行为分析案例分享”,请帮我生成“电商网站案例”为标题的内容 电商网站案例
第四章 用户行为与交互形式 ppt课件
用户行为与交互形式
第三节 交互行为特征与交互行为
一、交互行为的特征
David Benyon认为，设计师应考虑不同行为的特征，关注行为目 的，井提出10种主要行为特征。
交互行为特征归纳如下。 1、 行为频度， 行为的频度是指在一定时段内行为发生的次数。 经常性行为：每天都要发生的大频度行为(如上网收发邮件、打电
从目标的确定、执行的三个阶段和评估的三个阶段构成了用户行为 的七个阶段，“七个阶段”反映了以用户为主体பைடு நூலகம்有意识行为的交互过程 。
用户行为与交互形式
第二节 交互行为的过程与用户的认知“鸿沟”
二、用户在交互过程中的两种认知“鸿沟”
在交互过程的执行和评估阶段中，用户有可能存在认知“鸿沟”， Norma。称之为“执行阶段的鸿沟”和“评估阶段的鸿沟”。
用户行为与交互形式
用户行为与交互形式
在交互设计语境下的用户体验是用户使用某类产品的体验，与 体验经济时代的营销体验的差异在于目的不同:营销体验注重通过特 定的体验场景，激发客户的购买欲望，是用户确定购买产品或服务 前的一种行为;对产品的体验则特指用户对已拥有产品在使用过程中 或接受服务的环节中的感受，或对这一经历的情感回忆。无论是人 为营造场景的体验抑或是真实自然场景的体验，均与体验之主 角—用户的活动有关，而行为则是最基本的活动要素。
用户行为与交互形式
第三节 交互行为特征与交互行为
一、交互行为的特征
David Benyon认为，设计师应考虑不同行为的特征，关注行为目 的，井提出10种主要行为特征。
交互行为特征归纳如下。 3、 行为的可中断 有些行为的意外中断既然是不可避免的事，在设计中就要考虑到 这种情况，以保证交互行为既可以被中断，也可以接着继续做。
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图表
8/8/2018
13
数据可视化
链接点击百分比
8/8/2018
14
数据可视化
点击分布图
红色—点击在功能区 蓝色—点击后没响应
8/8/2018
15
数据可视化
热图
8/8/2018
16
数据可视化
热图
以高亮形式，显示用户热衷（点击多）的区域 反映出页面哪些部分吸引了大多数用户的注意 可显示不可点击区域的行为 如果页面上有多个链接指向同一个URL，可看出用户最喜欢点击哪一个链接 热图的绘制可使用基于canvas的方法、通过JS实现（具体方法请看这里）
8/8/2018
17
数据解读的误区
8/8/2018
18
数据解读的误区
不仅考虑点击的位置，还要考虑被点击的元素类型和尺寸
8/8/2018 19
工具的应用
了解用户在页面上行为 页面可用性分析
A/B Testing
8/8/2018
20
其他一些用户行为数据
进入注册 表单N人 有行动 55.87% 注册成功 49.39%
9
用户行为分析工具
8/8/2018
10
用户行为分析工具
产品、操作 的熟悉度
8/8/2018
11
用户行为分析工具
记录每一个点击信息——包括那些没有与网页产生交互的点击 可直接生成页面的链接百分比、点击分布图和热图 可统计鼠标的悬停，将用户潜在行为习惯可视化
8/8/2018
12数据可视化——王梦秋@8/8/20185
用户行为分析与网站数据分析
8/8/2018
6
数据收集——收集什么？
8/8/2018
7
数据记录——哪里记录？
8/8/2018
8
数据记录方式：服务器端 vs 客户端
服务器 端收集 服务器日志
客户端 收集 客户端程序/ 浏览器插件
反向代理
JavaScript
8/8/2018用户行Fra bibliotek数据分析:基本理论及相关工具
by 李菲
8/8/2018
1
传统开发工作
8/8/2018
2
用户行为
8/8/2018
3
为什么Care用户行为？
现在的 IT 小民工 们都嚷嚷，设计 要满足用户需求、 符合用户行为 用户？
8/8/2018
4
为什么Care用户行为？
“用户数据对于想研究互联网的人来说， 简直是梦寐以求的宝库”
在有行动的用户中，88.39%都会完成注册
8/8/2018
21
其他一些用户行为数据
48.9%的用户在9秒至2分钟内能够完成注册
8/8/2018 22
其他一些用户行为数据
注册成功用户，填写大部分字段的时间，要长于全部用户，是否说明他们填写得更用心？ “姓名”、“公司名称”花费时间最长，是否反映出用户会考虑是否需填写真实信息？ 注册成功用户，在“电子邮箱”和“登录名”的出错率，要高于全部用户，这是为什么？
8/8/2018
23
其他一些用户行为数据
8/8/2018
24
有了用户行为数据，再加上以往用研收集的用户Self-reports， 才能为网站的规划与设计，提供最有效的指导
8/8/2018
25
推荐阅读
8/8/2018
26
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Questions? Comments?
8/8/2018
27
8/8/2018
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数据可视化
链接点击百分比
8/8/2018
14
数据可视化
点击分布图
红色—点击在功能区 蓝色—点击后没响应
8/8/2018
15
数据可视化
热图
8/8/2018
16
数据可视化
热图
以高亮形式，显示用户热衷（点击多）的区域 反映出页面哪些部分吸引了大多数用户的注意 可显示不可点击区域的行为 如果页面上有多个链接指向同一个URL，可看出用户最喜欢点击哪一个链接 热图的绘制可使用基于canvas的方法、通过JS实现（具体方法请看这里）
8/8/2018
17
数据解读的误区
8/8/2018
18
数据解读的误区
不仅考虑点击的位置，还要考虑被点击的元素类型和尺寸
8/8/2018 19
工具的应用
了解用户在页面上行为 页面可用性分析
A/B Testing
8/8/2018
20
其他一些用户行为数据
进入注册 表单N人 有行动 55.87% 注册成功 49.39%
9
用户行为分析工具
8/8/2018
10
用户行为分析工具
产品、操作 的熟悉度
8/8/2018
11
用户行为分析工具
记录每一个点击信息——包括那些没有与网页产生交互的点击 可直接生成页面的链接百分比、点击分布图和热图 可统计鼠标的悬停，将用户潜在行为习惯可视化
8/8/2018
12数据可视化——王梦秋@8/8/20185
用户行为分析与网站数据分析
8/8/2018
6
数据收集——收集什么？
8/8/2018
7
数据记录——哪里记录？
8/8/2018
8
数据记录方式：服务器端 vs 客户端
服务器 端收集 服务器日志
客户端 收集 客户端程序/ 浏览器插件
反向代理
JavaScript
8/8/2018用户行Fra bibliotek数据分析:基本理论及相关工具
by 李菲
8/8/2018
1
传统开发工作
8/8/2018
2
用户行为
8/8/2018
3
为什么Care用户行为？
现在的 IT 小民工 们都嚷嚷，设计 要满足用户需求、 符合用户行为 用户？
8/8/2018
4
为什么Care用户行为？
“用户数据对于想研究互联网的人来说， 简直是梦寐以求的宝库”
在有行动的用户中，88.39%都会完成注册
8/8/2018
21
其他一些用户行为数据
48.9%的用户在9秒至2分钟内能够完成注册
8/8/2018 22
其他一些用户行为数据
注册成功用户，填写大部分字段的时间，要长于全部用户，是否说明他们填写得更用心？ “姓名”、“公司名称”花费时间最长，是否反映出用户会考虑是否需填写真实信息？ 注册成功用户，在“电子邮箱”和“登录名”的出错率，要高于全部用户，这是为什么？
8/8/2018
23
其他一些用户行为数据
8/8/2018
24
有了用户行为数据，再加上以往用研收集的用户Self-reports， 才能为网站的规划与设计，提供最有效的指导
8/8/2018
25
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8/8/2018
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