用户行为轨迹分析报告
手机购物APP用户行为分析报告
手机购物APP用户行为分析报告一、引言随着智能手机的普及和移动互联网的迅猛发展，手机购物APP已成为人们购物的主要方式之一。
为了更好地了解手机购物APP用户的行为特点和倾向，本报告将对用户购物行为进行深入分析，帮助企业优化用户体验和提升销售额。
二、用户群体分析1. 年龄分布通过对大量用户数据的统计分析，我们发现手机购物APP的主要用户年龄集中在25-35岁之间，占比达到60%。
此外，40岁以上的用户也占有一定比例，说明手机购物APP已逐渐渗透到中老年用户群体中。
2. 地域分布根据用户注册信息和地理位置数据，购物APP的用户主要分布在一、二线城市，其中北上广深等一线城市用户占比最高。
此外，三、四线城市的用户也有不少增长。
3. 消费能力根据用户购买记录和订单金额分析，手机购物APP用户的消费水平相对较高。
其中，高端品牌和奢侈品的销售额占比较大，说明用户在手机购物APP上有较强的消费需求和购买力。
三、用户购物行为分析1. 浏览行为在购物APP中，用户主要通过浏览商品页面来寻找感兴趣的产品。
根据用户点击量和停留时间统计，我们发现用户对于商品的浏览时间主要集中在30秒至2分钟之间，这也就要求企业在有限的时间内向用户传递更多有效信息。
2. 搜索行为手机购物APP提供了强大的搜索功能，用户可以通过关键词快速找到所需商品。
用户的搜索行为主要集中在品牌、价格和商品属性等方面，同时也体现了用户对于优惠活动和促销信息的关注度。
3. 购买行为购物APP的核心目标是促进用户的购买行为。
根据用户下单数据和购买转化率，我们发现用户的购买决策主要受到商品价格、评价和折扣等因素的影响。
同时，在支付方式上，用户更倾向使用便捷、安全的第三方支付工具。
四、用户行为模式分析1. 忠诚度分析通过用户登录频率和购买频次的统计，我们可以评估用户的忠诚度。
研究发现，充值型用户和常购型用户的忠诚度相对较高，因此企业可以通过提供更多的优惠和奖励措施来巩固这部分用户群体。
用户行为路径分析报告
用户行为路径分析报告随着互联网的快速发展和普及，越来越多的企业开始关注用户的在线行为，并以此为依据来制定更具针对性和有效性的市场策略。
在这个基础上，本报告旨在通过对用户行为路径的分析，为企业提供有关用户偏好和行为习惯的深入了解和洞察。
通过对用户行为路径的细致研究，企业可以更好地把握用户需求，提高网站和产品的用户体验，从而达到更好的业务增长。
第一部分：用户行为路径概述在开始详细分析用户行为路径之前，我们先对用户行为路径进行概述。
用户行为路径是指用户在互联网上按照一定顺序点击、浏览和参与的一系列页面或功能。
通过对用户行为路径的记录和分析，我们可以了解到用户对于我们的产品或服务感兴趣的方面，发现用户在使用过程中可能遇到的问题，并据此制定相应的优化策略。
第二部分：用户行为路径分析2.1 用户点击路径分析用户点击路径分析是用户行为路径分析的首要环节。
通过对用户点击行为的记录和分析，我们可以了解到用户在进入网站后的第一个行为是什么，以及用户在接下来的页面如何点击和转换。
通过统计每个页面的点击次数和点击率，我们可以确定哪些页面是用户浏览的热门页面，哪些页面是用户很少点击的页面，从而针对不同的页面制定相应的优化策略。
2.2 用户转化路径分析用户转化路径分析是指通过对用户行为路径中的转化行为进行记录和分析，以了解到用户从某个页面转化到另一个页面的情况。
转化行为可以是用户完成某项关键任务，如注册、购买等。
通过对用户转化路径的分析，我们可以确定哪些页面或功能对用户的转化更为关键，哪些环节可能阻碍了用户的转化，从而有针对性地进行相应的优化工作。
2.3 用户跳失路径分析用户跳失路径分析是指用户在浏览过程中提前离开网站的路径分析。
通过对用户跳失路径的分析，我们可以找出哪些页面或环节会导致用户的流失，并进一步分析可能的原因。
然后，我们可以针对跳失路径进行优化，提高用户的留存率和转化率。
第三部分：优化建议基于用户行为路径分析的结果，我们针对不同的用户行为路径提出相应的优化建议，以提高用户体验和网站的转化率。
用户行为数据报告
用户行为数据报告随着互联网的快速发展，人们的数字化生活日益增多，各种社交媒体和在线平台也如雨后春笋般涌现。
这些平台每天都会收集到大量的用户行为数据，包括搜索记录、点击行为、浏览习惯等等。
而对于企业来说，了解用户行为数据对于制定营销策略和提升用户体验至关重要。
本报告将详细分析用户行为数据，并提供相关建议，以帮助企业更好地利用这些数据。
一、数据概览用户行为数据是指通过各种追踪工具收集到的用户在平台上的操作和交互信息。
在本节中，我们将简要介绍所收集到的用户行为数据的类型和规模。
1. 用户数量根据统计数据，平台目前共有注册用户数超过500万，其中活跃用户约占总用户数的80%。
2. 操作行为通过对用户操作行为的分析，我们可以得出以下几个关键数据指标：- 平均每位用户每日的浏览页面数为10次；- 平均每位用户每周的搜索次数为15次；- 每日新增用户数稳定在500人左右。
二、用户画像分析通过对用户行为数据的分析，我们可以了解用户的兴趣偏好、行为模式和需求特点。
这些信息对于企业产品定位和市场推广非常有价值。
1. 用户兴趣偏好基于用户的搜索记录和点击行为，我们可以得知用户对以下几个领域的兴趣相对较高：- 健康养生；- 旅游与户外活动；- 时尚与美妆。
2. 用户行为模式通过分析用户在不同时间段的行为，我们可以发现以下几个行为模式：- 平日白天用户浏览时间较长，主要以阅读新闻和社交互动为主；- 周末晚上用户活跃度较高，主要进行在线购物和观看娱乐节目。
三、用户参与度分析用户参与度是衡量用户活跃程度和黏性的重要指标，它直接影响着企业的用户留存和转化率。
1. 用户留存率通过对用户流失情况的分析，我们可以得出以下结论：- 新注册用户首月留存率为60%；- 活跃用户每月留存率保持在40%以上。
2. 用户转化率用户转化率是指用户从浏览、点击到最终完成购买或行为目标的比例。
通过数据分析，我们可以得知用户转化率为10%左右，其中以下几个因素对转化率产生较大影响：- 营销活动的吸引力和有效性；- 产品价格和竞争力；- 用户体验和页面设计。
用户行为分析报告
用户行为分析报告用户行为分析报告用户行为分析是指通过对用户在某个特定平台或应用中的行为进行收集、整理、分析，以获取对用户偏好、兴趣、行为习惯等信息的了解。
以下是对某个虚拟社交平台用户行为的分析报告。
首先，分析用户在该平台上的活跃度。
通过观察用户的登录频率和在线时长，可以得出用户的活跃程度。
根据数据统计，大约80%的用户每天都会登录平台，并且平均在线时长为1-2个小时。
这表明用户对该平台非常感兴趣，并且在平台上花费了大量的时间。
其次，分析用户在平台上的行为特征。
用户的行为特征主要包括发布内容、关注他人、点赞及评论等。
数据显示，用户每天平均发布10条左右的内容，并且喜欢关注其他用户并与他们进行互动。
同时，用户还会经常对其他用户的内容进行点赞和评论，展示出活跃的社交行为。
再次，分析用户的兴趣偏好。
用户在该平台上的兴趣偏好主要通过关注内容和点赞评论行为进行分析。
数据发现，用户最喜欢关注的内容主要是时尚、美妆、旅行和美食等相关领域的。
而在点赞与评论方面，用户对与自己兴趣相关的内容更加热衷。
这些数据表明用户对于时尚、美容、旅行和美食等领域有较高的兴趣。
最后，分析用户的消费行为。
通过观察用户的购买转化率和消费金额，可以了解用户在平台上的消费行为。
数据显示，用户的购买转化率相对较低，大约为10%，而平均消费金额为100元左右。
这表明用户在平台上的消费欲望有限，并且对于购买行为持保守态度。
通过以上分析，可以得出用户的活跃度较高，喜欢关注和互动，并对时尚、美妆、旅行和美食等领域感兴趣。
然而，在消费方面用户表现较为保守。
针对这一分析结果，平台可以根据用户的兴趣推送相关内容，增加用户的满意度和参与度。
同时，平台也可以通过优惠活动和增加更多消费场景来提高用户的购买转化率和消费金额。
总之，用户行为分析是了解用户偏好和行为习惯的重要手段。
通过对用户在平台上的活跃度、行为特征、兴趣偏好和消费行为进行分析，可以为平台提供更具针对性的优化建议，提高用户参与度和用户价值。
互联网用户行为数据分析报告
互联网用户行为数据分析报告互联网的快速发展使得大量的用户活跃在网络空间中，这些用户的行为数据也成为了各类企业、机构和团体的重要参考，帮助他们了解用户需求、优化产品和服务等方面。
本报告将深入分析互联网用户行为数据，探究其中的趋势和洞见，为您提供有关互联网用户行为的全面报告。
I. 概述与背景互联网用户行为数据是指通过各种渠道收集到的关于用户在互联网上的行为轨迹、动作以及互动等活动的数据。
这些数据来源广泛，包括但不限于搜索引擎、社交媒体平台、电商网站等。
对于不同的组织和企业来说，深入了解和分析互联网用户行为数据对于制定营销策略、提升用户体验、改进产品和服务都具有重要意义。
II. 互联网用户行为数据分析方法1. 数据收集与整理在进行互联网用户行为数据分析之前，首先需要对数据进行收集和整理。
常见的数据收集方法包括网络爬虫、API接口以及网站分析工具等。
通过这些方法，我们可以获取到用户的搜索记录、点击行为、购买记录等多方面的数据。
2. 数据清洗与预处理由于数据的采集过程中可能存在错误、噪声和缺失值等问题，所以需要对数据进行清洗和预处理。
这个过程包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据分析与建模在数据清洗和预处理完成后，我们可以进行数据分析和建模工作。
常用的分析方法包括关联分析、聚类分析、时间序列分析等，通过这些方法可以挖掘出数据中的规律和特征。
III. 互联网用户行为数据分析结果1. 用户兴趣与需求通过对互联网用户行为数据的分析，我们可以了解用户的兴趣和需求。
例如，通过分析用户的搜索关键词，我们可以发现用户对于哪些领域比较感兴趣，从而为企业提供有针对性的产品和服务。
2. 用户行为路径用户在互联网上的行为不再是线性的，而是呈现出网状的复杂结构。
通过分析用户的行为路径，我们可以了解用户在不同网站或应用之间的切换和转化情况，从而优化网站结构和信息布局。
3. 用户情感分析通过对用户在社交媒体平台上的言论和评论进行情感分析，我们可以了解用户对于产品和服务的态度和情感。
社交媒体用户行为分析报告
社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，每天有数十亿的用户在各种社交平台上进行着互动、分享和交流。
由于社交媒体的普及和影响力，对用户行为的分析已经成为了很多企业和机构必备的工具。
下面就对社交媒体用户行为进行一些分析，以期望得出一些有意义的结论和启发。
首先，我们需要明确社交媒体用户的主要行为。
大多数社交媒体用户会进行如下几种行为：发帖、转发、点赞、评论、分享、关注等。
这些行为都可以被记录下来，并通过分析得出一些有价值的信息。
比如说，一个用户经常关注某个话题，可能意味着他对这个话题非常感兴趣，这对于相关企业或机构来说就是一个宝贵的市场信号。
其次，对于社交媒体用户行为的分析，可以从多个角度进行。
首先可以从用户的个人资料、历史行为等方面来进行分析。
比如用户的性别、年龄、兴趣爱好、地理位置等信息可以帮助企业更好地了解自己的潜在客户群体。
其次可以从用户的行为模式来进行分析，比如用户在某个时间段内的活跃度、在某个话题下的参与程度等。
这些信息都可以帮助企业更好地了解自己的用户群体，从而更好地进行产品设计、市场推广等工作。
再次，对于社交媒体用户行为的分析，可以帮助企业更好地进行精准营销。
通过对用户行为的分析，企业可以更加准确地找到潜在的客户群体，从而更加精准地进行广告投放等营销活动。
比如通过分析用户的兴趣爱好和消费习惯，企业可以更好地进行产品推广，提高市场营销的效果。
最后，社交媒体用户行为的分析也可以为企业提供很多有价值的市场情报。
通过对用户行为的分析，企业可以更加准确地了解自己的竞争对手，更好地掌握市场动态，及时调整自己的运营策略。
比如通过分析用户对竞争对手产品的评价和反馈，企业可以更好地了解市场的需求和趋势，从而更好地进行产品策划和研发。
综上所述，通过对社交媒体用户行为的分析，可以为企业提供丰富的市场情报和客户信息，从而帮助企业更加精准地进行产品推广、市场营销和运营策略等工作。
同时，也可以为用户提供更加个性化和贴合需求的服务和体验，使得整个社交媒体生态系统更加健康和有序。
用户行为调研报告(共6篇)
用户行为调研报告（共6篇）第1篇：用户行为与市场调研报告用户行为研究与市场调研报告设计作为一种创造性活动，一直在影响着人类生活衣食住行的方方面面。
设计理念也一直随着时代、经济、文化等的发展而演变：从18世纪的装饰主义，19世纪末到20世纪初的功能主义，到后来的“功能决定形式”，直到当今的多种思潮与风格的并存。
不同时期、不同风格的产品都致力于满足人类物质与精神的需要，同时协调和改善人、机和环境的关系。
用户研究是近年来在欧美设计界兴起的一股新思潮，它以用户为中心的设计理念为指导，从产品用户的角度出发，体现了对产品、用户、以及整个交互系统的关注。
随着社会经济的快速发展和整体技术水平的不断提高，对于产品，用户已经不仅仅满足于功能的叠加，还要求它们使用舒适、交互便捷、造型美观等。
用户行为研究，作为用户研究的行为方面的细化，与用户研究具有相同的思路和目的，即从用户行为的角度出发，分析用户偏好、操作、习惯等，得出有价值的用户行为数据，从而进一步了解用户需求。
用户需求的不断变化、企业和学术界设计态度的转变、以及用户行为分析新方法的出现，使将用户行为分析应用于产品设计成为必然的趋势。
研究用户行为的目的在于以理论指导实践，形成更全面更科学的方法进行设计，为用户提供更多关怀，使产品更加具有生命力和亲和力。
把用户行为分析理论应用并指导于设计实践，才是用户行为分析的价值所在。
用户行为的研究与心理学、社会学、社会心理学、人类学以及一切与行为有关的学科密切相关。
用户行为分析研究用户行为的规律性，借以控制和预测交互过程中的用户行为，以此指导设计活动，从而实现产品更好的为用户服务的目的只有对用户行为进行关注和研究，产品才能真正称得上是为用户而设计的，也才能真正变为以人为本的“有用的、好用的和希望拥有的”设计。
在用户与产品构成的“人-机”环境中，对“人-机”双方有不同的要求。
一个良好的产品应当具有可学习性、可理解性和可操作性；而用户必须能够理解产品的状态并进行相应的操作。
用户行为分析报告
用户行为分析报告1. 引言在当今数字化时代，用户行为分析成为了企业发展和营销策略制定的重要工具。
通过对用户的行为数据进行分析和解读，企业可以更好地了解用户需求和使用习惯，从而优化产品和服务，提升用户体验。
本报告将重点分析某电商平台的用户行为数据，探讨用户的购买行为、页面浏览习惯以及用户留存情况，为企业做出针对性的决策提供参考。
2. 购买行为分析2.1 用户购买偏好通过对用户购买行为的分析，我们发现大部分用户更倾向于购买价格适中、品质可靠的商品。
他们更关注商品的实际需求性和使用性，较少关注品牌或走时尚潮流。
因此，在产品推广和营销策略上，企业应注重强调商品的性价比和质量保障。
2.2 购物车放弃率尽管用户表现出明显的购买倾向，但在最后的购买决策上，仍有相当比例的用户选择放弃购物车里的商品。
经过调查发现，用户购物车放弃的主要原因是高额的运费和不透明的支付方式。
因此，企业应该加强物流合作，争取降低用户的运费压力，并提供多种支付方式的选择，以提高用户购买的转化率。
3. 页面浏览习惯分析3.1 首页停留时间数据分析表明，大部分用户在进入网站后停留在首页的时间较短，只有几秒钟到几十秒钟。
这意味着首页需要更加精简和吸引人，以便在短时间内吸引用户的注意力和兴趣。
同时，明确的导航和分类标签能够帮助用户快速找到所需的商品或信息，提高用户留存率。
3.2 浏览深度分析用户在网站上的浏览深度往往与其购买意愿和决策相关。
通过分析用户的访问路径和页面停留时间，我们可以发现一些用户对某特定类别或品牌的浏览更为深入。
这为企业提供了个性化推荐和精准定位的机会，通过向用户展示其感兴趣的商品，提高用户的转化率。
4. 用户留存情况分析4.1 用户流失率用户流失率是衡量用户留存情况的重要指标之一。
通过对某电商平台的用户流失率进行分析，我们发现新用户的流失率较高，原因可能是用户对平台了解不够，缺乏信任感。
因此，企业应该加强用户教育和宣传，提供优质的售后服务，以留住新用户。
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3031427193 3031427193 3031427193 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234
用户行为轨迹分析步骤
用户行为轨迹分析步骤有以下几点： 1、数据清洗
将用户浏览时间内点击不同URL给出相对应的中文名称，如下表：
聚类分析结果
第三类用户行为轨迹特征分析：
第三类用户访问网站的主要目的就是拆车坊，该类用户一般会从拆车坊栏目直接进入网站，进而访问拆 车坊的各期专题，以及与各期专题相关的文章和视频，该类用户一般会访问3个左右的专题，视频以及文 章。
第三类用户行为轨迹特征是在文章、视频、专题页不断跳转，也会根据文章、视频涉及到的车系在文章、 视频以及产品库、车型库之间跳转，一般会浏览两个对比车系的图片以及参数。
聚类分析是研究（样本或指标）分类问题的一种多元统计方法。是将对象集划分为若干类别的过程。
2、聚类分分析中主要采用相似系数法和距离法。 相似系数法，即性质越接近的样品，它们相似系数的绝对值越接近1，二彼此无关的样品，它们的形似系
数的绝对值越接近于零。比较相似的样品归为一类，不怎么相似的样品归为不同的类。
province 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 用户ID user_ip 3031427193 visit_time 1436848567121 1436853584145 1436854241689 1436841107257 1436841107304 1436841125115 1436841204497 1436841238967 url /2015-07-14/102749623.html /qctupian/s3904-m0-t0p2813363.html /qctupian/s0-m0-t0-p8404877.html / / /pic/series-s103979-8-0.html /h6/ /chaiche28/index.html 名称 新闻 推荐 新闻 拆车坊 车讯首页 产品库 车型库 拆车坊专题
用户ID 3031427193 1960921234 1961297674 2346846730 1961657318 1883242660 3031094937 1918284389 3728903910 3662789786 1960870341 3662911490 460541293 1961061183 1961611054 1709678947 轨迹1 27 3 3 12 3 12 3 7 3 12 17 5 3 17 3 3 轨迹2 26 12 12 9 7 13 12 7 12 3 17 3 12 17 12 12 轨迹3 27 8 7 5 12 13 4 5 9 11 17 5 7 17 4 7 轨迹4 9 8 25 7 13 7 7 7 22 17 5 4 17 7 5 轨迹5 7 8 7 5 12 4 5 5 3 17 轨迹6 轨迹7 轨迹8 轨迹9 轨迹10
第三类 64%
户特点，展示有针对性的页面和栏目，增加用户好感，提升用户体验。 3、通过分析用户行为轨迹可以明确知道用户喜欢从网站的那个页面进入，又会从哪些页面退出。
4、分析用户的点击行为可以发现那些车型、车系最受用户关注。
5、明确用户的停留时间。
用户行为轨迹分析方法
用户行为轨迹分析主要采用聚类分析法 1、聚类分析原理
5 5 13 4 7 12 17
5 7 9 4 5 3 17
5
7
8
12 4 7 12 17
21 4 5 20 17
4 5 17
12 17 5
7 17 5
7 17 7
4 17 7
4 17 7
4 17 5
示例
用户ID 460541293 轨迹1 3 拆车坊 轨迹2 12 车讯首页 轨迹3 7 拆车坊专题 轨迹4 4 轨迹5 12 轨迹6 7 拆车坊专题 轨迹7 7 拆车坊专题 轨迹8 4 拆车坊视频 轨迹9 4 拆车坊视频 轨迹10 4 拆车坊视频
拆车坊视频 车讯首页
聚类分析结果
聚类分析将用户不同的行为轨迹分为5类，即上海用户一天中的点击行为大致可以分为5种特征，如下表所示。
聚类分析结果
将样本中135个用户的行为轨迹特征分类5类，每个用户归属于不同的类别，如下表所示。
聚类分析结果
第一类用户行为轨迹特征分析： 第一类用户以浏览新闻为主线，多数用户新闻导航作为入口，二级页面新闻导航下，新车、业界、专题 比较受用户青睐。进入相关栏目的新闻页，文章中涉及到的车系是用户比较关注的，一般会进入产品库 以及车型库浏览相关车系的图片以及参数。 第一类用户进入新闻栏目二级页面，也会习惯性点击导航栏目的首页、购车、用车、论坛、拆车坊等栏 目进入下一级页面。 第一类用户浏览次数各不同，少数用户2-3个页面就离开，多数用户浏览6个左右的页面离开。 第一类用户主要关注分站、拆车坊、用车中心等相关新闻。
3031427193 3031427193 3031427193 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234
2、数据整理 给归类的中文名称编号，用户的每一次点击算作一次轨迹，且用序号表示，如下表：
用户行为轨迹最终数据
聚类分析结果
第四类用户行为轨迹特征分析： 第四类典型用户行为轨迹如下：
用户A
车讯首页
导购
导购
导购
车讯首页
导购
车型库
车讯首页
商城
用户B
车讯首页
分站
车讯首页
分站
经销商活动
车讯首页
分站
用户C
车讯首页
视频
车讯首页
商城
车讯首页
拆车 坊
车讯首 页
新闻
文章
上海用户不同浏览特征分类
第四类 13%
第一类 12% 第二类 11%
第三类用户中也有一小部分用户会点击拆车坊精彩视频中的二级导航拆车坊专区以及试驾测评。
第三类用户行为轨迹图
聚类分析结果
第四类用户行为轨迹特征分析： 第四类用户访问网站的行为轨迹特征相关性比较弱，浏览特征没有明确规律。从首页进入网站者居多，该类用 户进入网站没有明确的目标，往往会点击网站多个频道或栏目，并且进入下一栏目多数是跳转到首页进入。原 因有两种，一种是用户对网站不熟悉，另一种是栏目或频道没有用户喜欢的内容。 从首页进入网站的用户一般会点击分站、导购、车型等导航，分站和导购点击量较多。
用户行为轨迹分析报告
谷永亮、李浩宇 赵晓琴、韩义亭
2015年7月22日
用户行为轨迹分析的目的
分析用户行为轨迹主要有以下几点用处： 1、可以将杂乱无章的用户浏览轨迹归类，从而知道用户浏览网站大致有哪些特征。
2、通过分析用户行为轨迹可以明确知道哪些频道或栏目最受用户的青睐，哪些频道用户点击率较低，针对用
距离法，即将一个样品看做P维空间的一个点，并在空间定义距离，距离较近的点归为一类，距离较远的 点归为不同的类。
用户行为轨迹分析步骤
用户行为轨迹分析步骤有以下几点： 1、数据准备
以上海区域一天中点击次数超过10的用户数据作为原始数据，如下表：
province 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 用户ID user_ip 3031427193 visit_time 1436848567121 1436853584145 1436854241689 1436841107257 1436841107304 1436841125115 1436841204497 1436841238967 url /2015-07-14/102749623.html /qctupian/s3904-m0-t0p2813363.html /qctupian/s0-m0-t0-p8404877.html / / /pic/series-s103979-8-0.html /h6/ /chaiche28/index.html
第一类用户行为轨迹图
聚类分析结果
第二类用户行为轨迹特征分析： 第二类用户浏览网站的星轨轨迹比较单一，大致分为两类型，第一类用户进入网站浏览产品库或车型库 中相关车系的图片，该类用户一般在产品库和车型库栏目之间不断跳转，浏览2-3款车系的多张图片，多 数用户习惯在产品库中按品牌查询一些热门车系，一般浏览3-4个品牌。 第二类用户中有一类用户只关注经销商活动，浏览轨迹非常单一，在车讯首页经销商活动端进入二级页 面，浏览10个左右页面退出，该用户不浏览“经销商活动”栏目外的栏目。