用户行为分析
用户行为分析
用户行为分析随着互联网和移动互联网的快速发展，用户行为分析成为了企业实现精确营销和个性化服务的重要工具。
通过对用户的行为数据进行深入分析和挖掘，企业可以更好地了解用户需求，优化产品和服务，提升用户体验，从而获得更高的用户满意度和市场竞争力。
一、用户行为分析的意义和作用用户行为分析是指通过收集、整理、分析用户在互联网平台上的行为数据，以了解用户兴趣、偏好、消费行为等信息，从而为企业决策和运营提供依据。
其意义和作用主要体现在以下几个方面：1. 精确营销：通过用户行为分析，企业可以了解用户的兴趣和偏好，精确定位用户群体，针对性地开展营销活动，提高广告投放的精准度和效果。
2. 个性化推荐：通过对用户行为数据的分析，企业可以给用户提供个性化的推荐服务，推送符合用户兴趣的内容和产品，提升用户的满意度和忠诚度。
3. 产品优化：通过分析用户的行为数据，企业可以了解用户对产品的使用情况和反馈意见，及时调整和优化产品的功能和界面，提升用户体验。
4. 用户画像构建：通过用户行为数据的分析，企业可以综合用户的基本信息和行为特征，构建用户画像，深入了解用户需求和特点，为产品开发和市场决策提供参考。
二、用户行为分析的方法和工具用户行为分析的方法和工具多种多样，主要包括以下几种：1. 数据收集：通过使用网站分析工具、数据采集工具等，收集用户的访问数据、点击数据、购买数据等，在保证用户隐私的前提下，获取用户的行为数据。
2. 数据清洗和整理：对收集到的用户行为数据进行清洗和整理，去除噪声数据，保证数据的准确性和完整性。
3. 数据分析：通过使用数据分析工具，对用户行为数据进行统计分析、数据挖掘等，挖掘用户的兴趣、偏好、消费行为等信息。
4. 数据可视化：将数据分析的结果以图表、报告的形式进行可视化展示，方便企业决策者和运营人员直观地了解用户行为数据。
三、用户行为分析的关键要素用户行为分析的关键要素包括以下几个方面：1. 数据安全和隐私保护：在进行用户行为分析的过程中，企业应注重用户数据的安全性和隐私保护，确保用户信息不被泄露和滥用。
用户行为分析
用户行为分析用户行为分析是数字营销和产品优化中的重要工具。
通过分析用户在网络和移动应用上的行为，可以了解用户需求、行为模式和偏好，从而帮助企业制定有效的营销策略和改进产品体验。
本文将介绍用户行为分析的定义、方法和应用，并探讨其在不同领域的实际应用案例。
一、用户行为分析的定义用户行为分析是指对用户在使用互联网和移动应用过程中的行为进行跟踪、统计、分析和解释的过程。
这些行为包括但不限于浏览网页、搜索关键词、点击广告、购买商品、分享内容等。
通过收集和分析这些行为数据，企业可以深入了解用户的需求、偏好和行为模式，为产品优化和精准营销提供依据。
二、用户行为分析的方法1. 数据收集：用户行为数据可以通过多种方式进行收集，如网站和应用内嵌的分析代码、用户调研问卷、日志数据分析等。
根据需求和资源情况，企业可以选择适合自己的数据收集方式。
2. 数据分析：用户行为数据需要经过处理和分析才能发挥价值。
数据分析可以通过统计学、机器学习、数据挖掘等技术手段进行，以揭示用户的行为规律、需求特征和潜在问题。
3. 报告和可视化：用户行为分析的结果应以报告和可视化的形式呈现给相关人员。
通过直观的图标、表格和可视化图像，可以更好地理解和传达用户行为数据的洞察和结论。
三、用户行为分析的应用用户行为分析在营销和产品优化中有广泛的应用。
以下是一些实际应用案例：1. 精准营销：通过分析用户的搜索关键词、浏览历史和购买行为，企业可以将广告和推荐内容更好地定向给目标用户，提高广告点击率和购买转化率。
2. 用户体验优化：通过分析用户的访问路径、页面停留时间和点击热点等数据，可以发现用户在使用产品过程中遇到的问题和痛点，并进行界面优化和功能改进，提升用户满意度和留存率。
3. 产品功能改进：通过用户行为数据的分析，企业可以了解用户对产品不同功能的使用情况和偏好，从而优化产品功能，满足用户需求，提高产品的市场竞争力。
4. 用户流失预测：通过分析用户的行为轨迹和特征，可以建立用户流失预测模型，帮助企业及早发现并挽留有流失风险的用户，提高用户留存率和客户忠诚度。
用户行为分析：深度了解消费者需求
深度了解消费者需求对企业而言至关重要，这可以帮助企业更好地定位产品、制定营销策略、提升产品和服务质量，从而增强竞争力，实现持续发展。
在进行用户行为分析时，企业可以从以下几个方面入手：一、调研方法1. 线上问卷调查：通过设计问卷调查消费者的购买偏好、消费习惯、产品体验等方面的信息，收集大量数据进行分析。
2. 离线访谈：可以选择一些重要的目标客户进行深度访谈，了解他们的购买动机、消费决策过程、对产品的评价等信息。
3. 数据分析：结合企业内部数据和市场数据，利用数据分析工具进行用户行为数据挖掘，找出消费者的消费路径和偏好。
二、消费者需求分析1. 购买动机：了解消费者购买产品或服务的原因是什么，是为了解决问题、满足需求还是享受体验。
2. 购买习惯：分析消费者的购买频率、购买渠道、购买时间等习惯，帮助企业更好地制定营销策略。
3. 产品偏好：了解消费者对产品外观、功能、性能等方面的偏好，为产品设计和改进提供依据。
4. 消费心理：研究消费者的消费态度、消费决策过程、购买心理等，揭示消费背后的心理需求。
5. 互动行为：分析消费者在社交媒体、电商平台等渠道的互动行为，了解他们的口碑传播和购买影响力。
三、用户画像建模1. 客户细分：将消费者按照不同的特征和需求进行分类，建立客户细分模型，有针对性地开展营销活动。
2. 用户画像：根据用户行为数据和调研结果，建立用户画像，包括基本信息、兴趣爱好、购买偏好等，帮助企业更好地了解目标客户群体。
3. 用户价值评估：对不同类型的用户进行价值评估，确定高价值客户和潜在增长空间，制定相应的服务和促销策略。
四、应用场景1. 产品设计：根据消费者需求和偏好，优化产品设计，提升产品体验和满意度。
2. 营销策略：根据用户画像和行为分析结果，制定个性化的营销策略，在合适的时间、渠道向目标客户推送相关内容。
3. 服务优化：通过了解消费者的反馈和投诉，及时优化服务流程，提升客户满意度，增加复购率。
用户行为分析方法
用户行为分析方法用户行为分析是指对用户在特定场景下的行为进行收集、分析和解释的过程。
在互联网时代，用户行为数据成为了企业获取客户信息、了解市场需求以及优化产品和服务的重要依据。
下面将介绍几种常见的用户行为分析方法。
1. 访客行为分析：通过对网站访客的行为进行统计和分析，来了解用户与网站的交互情况。
常用的指标包括访问页面、停留时间、点击次数、转化率等。
通过访客行为分析，企业可以了解用户的兴趣和需求，优化网站架构和内容布局，提升用户体验和转化率。
2. 用户画像分析：通过收集用户的基本信息、兴趣爱好、消费习惯等数据，构建用户画像。
通过对用户画像的分析，企业可以更好地了解用户的需求和喜好，精准推送个性化的产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
3. 基于机器学习的行为预测：通过对历史用户行为数据进行机器学习训练，建立预测模型，用于预测未来用户的行为。
例如，通过对用户浏览商品、添加购物车和购买的历史数据进行训练，可以预测用户未来的购买意愿和时间点，从而进行个性化推荐和精准营销。
4. A/B测试：A/B测试是一种常用的用户行为分析方法，通过对两个或多个不同版本的产品或服务进行对比，来评估其对用户行为的影响。
例如，对网站首页的不同版式进行测试，观察用户点击次数、转化率等指标的变化，从而确定哪个版本更能吸引用户和提高用户满意度。
5. 用户反馈分析：用户反馈是用户行为的直接表达，通过对用户反馈进行分类、分析和挖掘，可以了解用户的意见、需求和问题。
可以通过文本挖掘技术，对用户评论、留言等进行情感分析和主题分析，从而获取用户的情感倾向和关注重点，为产品改进提供参考。
6. 社交网络分析：社交网络分析是指通过分析用户在社交媒体上的连接关系、信息传播路径等，来了解用户的影响力和社交行为。
例如，通过分析用户在微博上的粉丝关系和转发行为，可以找出关键意见领袖和信息传播的关键节点，为企业的社交媒体营销提供指导。
综上所述，用户行为分析是企业了解用户需求、优化产品和服务的重要手段。
用户行为分析
用户行为分析随着互联网和智能手机的普及，用户行为分析成为了企业和组织了解和优化用户体验的重要手段。
通过对用户在网站、应用程序或社交媒体等渠道上的行为进行分析，企业可以获取宝贵的洞察，以便更好地满足用户需求，提高用户满意度和忠诚度。
本文将介绍用户行为分析的基本方法、应用场景和实践。
一、用户行为分析的基本方法1. 数据收集：用户行为分析的第一步是收集相关数据，通常包括用户在网站或应用程序上的点击、浏览、购买或交互行为。
数据收集可以通过使用网站分析工具、应用程序分析工具或通过自定义代码实现。
在收集数据时，需要确保数据的准确性、完整性和合法性，同时保护用户的隐私。
2. 数据清洗：收集到的原始数据可能存在错误、重复或不完整的情况，因此需要进行数据清洗。
数据清洗的目的是将数据变得易于分析和理解，并排除任何对分析结果产生负面影响的因素。
数据清洗可以使用数据分析工具或编写自定义脚本来完成。
3. 数据分析：数据分析是用户行为分析的核心环节。
通过应用统计学和数据挖掘技术，可以从数据中提取有用的信息和洞察。
常用的数据分析方法包括浏览量分析、转化率分析、购买路径分析等。
数据分析的结果可以以报告、图表或可视化方式呈现，便于企业和组织进行决策和优化。
二、用户行为分析的应用场景1. 电子商务：对于电子商务企业来说，用户行为分析是了解用户购买行为和偏好的关键。
通过分析用户在网站上的点击和购买行为，可以了解产品的热门和滞销情况，优化产品展示和推荐，提高交易转化率和销售额。
此外，用户行为分析还可以帮助企业提供个性化的推荐和定制化的购物体验，增强用户的忠诚度和满意度。
2. 社交媒体：用户行为分析在社交媒体领域也有重要应用。
通过分析用户在社交媒体平台上的点赞、评论和分享行为，可以了解用户对内容的喜好和参与度，优化内容策略和传播途径，提升社交媒体的用户粘性和活跃度。
此外，用户行为分析还可以帮助企业了解用户的口碑传播和影响力，为营销活动提供依据。
用户洞察：行为分析报告
用户洞察是市场分析中至关重要的一环，通过深入分析消费者的行为、偏好和习惯，可以帮助企业更好地了解目标用户群体，优化产品设计、营销策略和服务体验。
以下是针对用户洞察的行为分析报告，希望对您有所帮助。
---用户洞察：行为分析报告一、消费行为分析1. **购买行为**：通过数据分析和调研，我们发现大部分消费者更倾向于线上购物，尤其是在移动设备上进行购买。
他们更看重购物的便捷性和快速性，因此在网上购买频率较高。
2. **偏好分析**：消费者对产品质量、价格和品牌声誉都非常敏感，他们更倾向于购买具有良好口碑和性价比高的产品。
尤其是在购买高价值商品时，消费者会更加谨慎和理性。
3. **消费习惯**：消费者在节假日和促销活动期间购买欲望会增强，特别是对于一些折扣优惠较大的商品。
因此，定期举办促销活动可以有效刺激消费者的购买欲望。
二、目标人群特征分析1. **年龄段**：主要目标人群年龄在25-45岁之间，这个年龄段的消费者更注重品质和服务体验，愿意为优质产品支付合理的价格。
2. **收入水平**：目标人群的收入水平较高，有一定的消费能力，愿意花费更多的钱购买符合自己需求的产品。
3. **地域特征**：主要分布在一二线城市，这些消费者对品质和时尚有较高的追求，更关注生活品质和个性化需求。
三、竞争力分析1. **品牌认知度**：我们的品牌在目标人群中具有一定的认知度和口碑，但仍有提升空间，需要进一步加强品牌推广和营销活动。
2. **产品特性**：消费者对我们产品的质量和性能比较满意，但在设计创新和个性化方面还有待提升，以吸引更多消费者的注意。
3. **售后服务**：消费者在售后服务方面比较关注，良好的售后服务可以增强消费者对品牌的忠诚度，提升品牌竞争力。
四、行为分析结论与建议1. **个性化定制**：根据消费者的偏好和习惯，推出更符合其需求的个性化产品和服务，提升用户体验和满意度。
2. **品牌推广**：加大品牌推广力度，提升品牌认知度和影响力，吸引更多目标人群的关注和认可。
用户行为分析
用户行为分析用户行为分析是指通过对用户在网站、应用程序或其他数字平台上的行为进行收集、跟踪和分析，来了解用户的偏好、兴趣、需求以及行为模式的过程。
通过用户行为分析，企业可以更好地了解用户，并根据用户行为模式来优化产品和服务，以提供更好的用户体验和达到业务目标。
一、用户行为分析的重要性用户行为分析对于企业来说具有重要的意义。
首先，用户行为分析可以帮助企业了解用户的需求和偏好，从而根据用户的需求来优化产品和服务。
其次，用户行为分析可以帮助企业了解用户的购买行为和消费习惯，从而制定更有效的销售策略。
此外，用户行为分析还可以帮助企业发现潜在的用户问题和痛点，及时解决用户的困扰，提高用户满意度。
二、用户行为数据的收集和跟踪用户行为数据的收集和跟踪是用户行为分析的基础。
企业可以通过各种方式来收集用户行为数据，包括但不限于以下几种方式：1. 网站和应用程序分析工具：使用像Google Analytics、百度统计等分析工具可以收集用户在网站和应用程序上的行为数据，如浏览页面、点击链接、填写表单等。
2. 用户调研和反馈：通过用户调研、意见反馈和投诉系统可以获得用户对产品和服务的意见和反馈，从而了解用户的需求和满意度。
3. 社交媒体分析：通过分析用户在社交媒体上的互动行为，如点赞、评论、分享等，可以了解用户的兴趣、关注领域和行为模式。
4. 客户关系管理系统：通过客户关系管理系统可以收集用户的购买历史、客户活动和交互记录，帮助企业了解用户的消费行为和购买意愿。
三、用户行为分析的方法和工具用户行为分析有多种方法和工具可供选择，企业可以根据自身需求和资源进行选择和实施。
以下是几种常用的用户行为分析方法和工具：1. 用户行为分析工具：使用像Google Analytics、百度统计等用户行为分析工具可以对用户行为数据进行收集、跟踪和分析，帮助企业了解用户的行为模式和趋势。
2. 漏斗分析：通过漏斗分析，企业可以了解用户在网站或应用程序中的转化过程和用户流失点，进而优化用户体验和提高转化率。
手机APP用户行为监测与数据分析
手机APP用户行为监测与数据分析一、概述随着智能手机的普及和移动互联网的发展，手机APP已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
而对于互联网企业来说，手机APP的用户行为监测和数据分析，已经成为保持竞争力的重要手段之一。
本文将从监测手段、数据分析及应用等方面，对手机APP用户行为监测与数据分析进行详细介绍。
二、监测手段1、用户行为分析工具用户行为分析工具是手机APP用户行为监测最重要的手段，它可以通过数据采集和分析，来监测用户在APP中的行为，包括点击、停留、流失等情况。
常见的用户行为分析工具有百度移动统计、友盟、TalkingData等。
这些工具可以通过集成SDK的方式，嵌入到APP中，并实时监测APP的用户行为。
2、用户调研问卷用户调研问卷是一种常见的用户行为监测手段。
通过问卷调查，可以了解用户对APP的使用情况、满意度、需求等方面的信息。
这些信息可以帮助企业优化APP的功能和运营策略，从而提高用户黏性和满意度。
常用的用户调研问卷工具有问卷星、易调查等。
三、数据分析1、用户活跃度分析用户活跃度是指用户在一段时间内使用APP的频率和时长。
通过对用户活跃度的分析，可以了解APP在用户中的受欢迎程度、使用场景、用户留存率等情况。
对于APP企业来说，提高用户活跃度是保持竞争力的关键。
针对用户活跃度的分析工具有埋点分析、用户留存分析等。
2、用户行为路径分析用户行为路径分析是指对用户在APP中操作的路径和转化率的分析。
通过对用户行为路径的分析，可以了解用户在APP中的兴趣点和使用喜好，并针对这些信息进行运营优化。
常见的用户行为路径分析工具有用户行为路径分析、漏斗分析等。
3、用户属性分析用户属性分析是指对用户基本信息、兴趣爱好、地域等方面的分析。
通过对用户属性的分析，可以了解APP的用户群体，并针对他们的需求和偏好进行运营优化。
常见的用户属性分析工具有性别、年龄、地域分布等。
四、应用1、产品优化通过对用户行为的监测和数据分析，可以帮助企业了解用户对APP的使用情况、需求和痛点等方面的信息，进而对APP进行产品优化。
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一、什么是用户行为分析：
用户行为分析：在获得网站访问量最基本数据的情况下，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，并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据。
以上只是很多种情况中一种———-针对网站的用户行为分析。
那么，对于目前的互联网行业成千上万的产品，我们又该如何重新定义用户行为分析呢？重新定义的用户行为是什么呢？
1、分析用户行为，那我们应该先确定用户群体特征；
2、用户对产品的使用率。
网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等；移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等；
3、用户使用产品的时间。
比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。
综合以上说说的几点，其实用户行为分析可以这样来看：用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据（包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等）进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。
二、用户行为分析方式都有哪些？
既然是对用户的行为进行分析，那么在得到数据后，我们需要如何进行行为分析呢？分析方式有哪些呢？这里我们主要从几个维度来分析：方式、侧重、优缺点。
应该具体从何开始呢？我们先说说用户行为分析的方式：
1、网站数据分析。
通过对每个模块的点击率、点击量、访问量进行数据捕获，然后进行分析；
2、用户基本动作分析。
用户访问留存时间、访问量等；
3、关联调查数据分析。
主要在电商上的相关推荐、你可能喜欢等等；
4、用户属性和习惯分析。
对用户属性和用户习惯两个维度进行分析。
用户属性包括性别、年龄等固有的；用户习惯包括用户的一起喜爱度、流量习惯、访问习惯等等；
5、用户活跃度分析。
综合以上可以概括为：以数据分析为导向、以产品设计反馈为导向、以对用户的调查为导向。
通过上面的分析方式，我们需要整理出每种方式的分析侧重点。
那么，下面我们谈谈用户行为分析的侧重点，主要有以下几点：
1、网站数据分析的侧重点：数据监测、挖掘、收集、整理、统计。
2、用户基本动作分析侧重点：统计用户基本信息，比如：性别、年龄、地域，分析用户群体；
3、关联分析侧重点：分析数据为精准营销提供数据支撑；
4、用户活跃度侧重点：主要是用户的使用频率进行分析，可以得出分析为什么用户喜欢使用这个产品这个功能。
三、用户行为分析的工具有哪些？如何做好用户行为分析？
工欲善其事必先利其器，我们知道了我们需要做什么事情，那么我们应该用什么工具来提高效率呢？
1、百度站长统计。
网站流量统计、用户访问统计、页面访问统计；
2、Cnzz、google analytics等统计工具；
要做好用户行为分析，除了需要对数据进行很好的分析处理外还要有一颗把握用户心理特征的心，知道用户的真实想法，只有这样才能做好准确的分析
基于沙漏模型的移动互联网用户行为分析
沙漏中间是用户行为分析的两个抓手：用户个体画像和用户群体特征。
用户个体画像可通过手机号进行用户识别，并以“打标签”的方式为每位用户建立用户特征宽表，从而方便移动互联网业务运营单位通过建模分析找到目标用户，迎合其个性化需求，实施个性化的客户策略。
（二）
模型应用一：
基于用户行为的受众兴趣营销
以某电信运营商的移动互联网业务营销为例。
两个移动互联网业务“WO视讯”和“音乐”希望能够实现个性化营销，数据分析的关键在于沙漏模型中的数据建模部分需要为用户或者会用群打上概念标签。
1、用户群体特征建模。
（1）分类模型：分类模型对类别未知的用户进行预测，以判断其属于哪个类别的概率比较高。
（2）关联模型：关联模型研究产品购买的关联性，即购买A产品的同时是否会对B 产品也感兴趣。
2、用户个体画像建模。
基于多个IT支撑系统的静态和动态数据，对可接触的用户进行个体画像，能够颗粒度更细地判断其是否为“wo视讯”或“WO音乐”的目标客户，以便进行针对性营销。
3、个性化营销应用展示。
（1）优选推送方案：对照客户画像和“wo视讯”的目标客户特征，显然小A是“WO视讯
“的目标客户，可小A偏好时段是11：00-11：30之间，可通过网站弹窗方式，向
小A推荐体育类手机视频
（2）实施交叉营销：基于前文的关联规则，小A成功订购“体育”频道后，可再次向他推荐“娱乐”频道，或者将“体育频道”和娱乐频道打包，捆绑销售，给予一定的
折扣优惠。
（3）个性化呈现：在小A登陆登陆统一门户后，可重点展示“wo视讯”产品，尤其是体育类视频内容，同时，统一门户的页面也切换为他喜欢的蓝色。
（4）挖掘种子用户。
通过客户社会网络分析，小Z的手机通话主要集中在5个号码，且通话频率相当高。
因此，可将小Z作为“wo音乐”产品的种子用户，在小Z登陆统一门户后，定向推送促销信息，成功推荐5个好友订购WO音乐全曲下载，次月返话费20元。
模型应用二：移动互联网的产品优化
大量用户行为数据的搜集与分析，还能使运营单位准确、迅速地发现与用户使用感知相关，的产品问题，有助于产品优化和进行用户对产品的态度预测等分析。
例如，在一些关键操作流程上，用户使用是否顺畅？主要操作过程中涉及到的产品页面布局、信息框架、命名标识方面，用户是否存在使用障碍等。
下面以优化移动互联网门户网站为例，介绍利用用户行为数据进行产品优化的应用。
1、用户行为采集与建模。
根据数据分析的目标进行页面数据采集，并识别用户行为的群体
特征，发现大量用户在某一个节点的异常行为，触发产品优化需求。
（1）页面之间的路径关系分析：用于改进WAP网站信息框架，分析常用任务的设计路径与用户操作习惯是否匹配。
如用户通常访问“页面1-页面3-页面5”完成一个操作路径。
（2）频道关联分析：即分析用户访问的“频道1-子频道1.1-频道2.。
”之间的关联，用于管理频道内容与子频道排布，使其更加符合用户需求。
（3）最终转化率分析：显示用户从进入流程到实现目标的步骤，通过对某些关键路径的转化率分析，以确定整个流程的设计是否合理，各个步骤的优劣，是否存在优化的
空间等
（4）热点分析：在特定的步骤中分析用户在页面上的点击操作，是否出现异常点击，用于分析页面上的图标命名，操作入口排布方面是否存在障碍。
（5）访问兴趣分析：多数用户或者重度访问用户（每次访问时间超过15分钟）或重复访问用户（每周平均访问次数超过5次）访问集中的页面，表明是用户感兴趣的内容。
2、产品优化建议：通过分析，发现存在的产品问题，评估产品问题改进的效果，用量化数
据验证产品问题，评估产品运营效果。
（1）用户的访问规律。
操作步骤与放弃率：当任务操作步骤超过三步时，一半以上的用户已经选择放弃。
相应时间与使用率:当响应时间超过8秒，大部分用户会选择离开。
（2）识别用户习惯的操作路径。
以手机视频为例，70%用户播放非直播视频是从首页推荐栏目点击进入，25%的用户从所播放视频傍边的县官链接点击进入
（3）用户页面信息的关注规律。
针对首页等主要页面，监测用户点击热点，77%用户只看第一屏内容，只有23%的访问者在第一次访问时会滚动。
轻度访问用户中，75%的用户只浏览一分钟以内；60%的用户访问不超过6个页面
（4）特定操作行为。
用户发表评论操作，完成整个操作平均时间4分钟，是熟练用户操作用时的8倍。
在查看评价页面时，用户点击热点集中在“评级星号”上，这是一
个错误的操作入口
（5）访问行为和消费行为关联。
相比其他内容偏好者，偏好财经、视频、游戏的用户手
个人精品文档资料机消费业务金额最该。