用户行为分析
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。
用户行为分析与用户画像的差异
用户行为分析与用户画像的差异概述：在数字化时代，大数据与人工智能的兴起给互联网行业带来了极大的发展机遇。
用户行为分析和用户画像作为互联网运营的重要工具，被广泛应用于市场营销、产品开发和用户服务等领域。
虽然两者都关注用户，但是用户行为分析和用户画像在目的、方法和应用方面存在明显差异。
一、用户行为分析用户行为分析是通过收集和分析用户在互联网平台上的行为数据，揭示用户需求和行为规律，以优化产品和服务。
用户行为分析的主要目的是从数据中提取有价值的信息和见解，以支持决策制定和业务优化。
方法：1. 数据收集：通过埋点、日志记录等方式收集用户在互联网平台上的行为数据，如点击、浏览、购买等。
2. 数据分析：基于收集到的数据，运用数据挖掘和统计分析方法，发现用户行为规律和趋势，如用户偏好、流量转化等。
3. 结果呈现：将数据分析的结果以可视化的方式呈现出来，如数据报表、图表等，以帮助决策者更好地理解和利用数据见解。
应用：1. 用户分群：通过用户行为数据的相似性和差异性，将用户划分为不同的群体，以便更精准地进行产品推荐和市场定位。
2. 用户转化率优化：利用用户行为数据分析，识别和解决用户在转化过程中的痛点和障碍，提高用户转化率。
3. 用户留存策略：根据用户行为数据分析，找到用户流失的原因，并制定相应的用户留存策略，以提高用户黏性。
二、用户画像用户画像是通过收集和分析用户的个人属性和兴趣爱好等信息，塑造用户的品牌形象和行为特征，以便更好地理解用户特点和需求。
用户画像的主要目的是精准掌握用户的画像特征，以优化产品定位和个性化服务。
方法：1. 数据收集：通过问卷调查、社交媒体分析、用户注册信息等方式，收集用户的个人属性和兴趣爱好等信息。
2. 数据分析：基于收集到的数据，运用数据挖掘和机器学习等方法，挖掘用户的潜在偏好和需求，构建用户画像。
3. 结果呈现：将用户画像以图形、文字等形式呈现出来，以便决策者和运营人员更好地了解用户。
网络游戏用户行为分析
网络游戏用户行为分析随着互联网的迅猛发展，网络游戏已经成为人们日常娱乐生活中不可或缺的一部分。
越来越多的用户加入到网络游戏的行列中，这给游戏市场带来了巨大的商机，同时也给研究者提供了丰富的数据。
本文将通过对网络游戏用户的行为进行分析，以了解用户的特点和需求，为游戏开发商提供有针对性的参考。
一、用户游戏选择行为分析网络游戏种类繁多，用户有着不同的游戏喜好和选择标准。
根据市场调研数据，用户选择网络游戏的主要因素包括游戏类型、游戏画质、游戏玩法、游戏社交性等。
其中，游戏类型是用户选择游戏的首要考虑因素。
不同类型的游戏如角色扮演、策略、音乐等，吸引着不同层次和群体的用户。
此外，用户还会根据自己的设备配置和游戏画质要求进行选择。
二、用户游戏体验行为分析用户在游戏过程中的体验对于游戏的满意度和用户黏性起着至关重要的作用。
通过对用户游戏体验行为的分析，游戏开发商可以提升游戏的品质和用户体验。
用户在游戏过程中的体验行为可以通过以下几个方面进行分析：1. 游戏操作行为：用户的操作行为包括游戏控制、操作习惯、手速等。
通过了解用户的操作行为，开发商可以优化游戏的操作设置，提升用户的游戏操作体验。
2. 游戏互动行为：用户在游戏中的互动行为是体验游戏社交性的重要指标。
开发商可以通过用户的社交行为数据，了解用户的互动需求，开发出更具社交属性的游戏功能。
3. 游戏挑战行为：用户在游戏过程中面临的挑战，也是衡量用户体验的重要指标。
有些用户更喜欢挑战性较高的游戏，而有些用户更偏好轻松休闲的游戏。
通过对用户的挑战行为进行分析，开发商可以调整游戏的难度和挑战性，以满足不同用户群体的需求。
三、用户付费行为分析网络游戏的盈利主要依靠用户的付费行为，因此分析用户的付费行为对于开发商来说至关重要。
用户付费行为主要包括以下几个方面：1. 虚拟物品消费行为：网络游戏中的虚拟物品购买是用户的主要付费行为之一。
用户购买虚拟物品可以提升游戏角色的属性或外观，使游戏更具个性化。
电子商务的用户行为分析
电子商务的用户行为分析随着电子商务的不断发展，越来越多的人开始通过网络购买商品和服务。
电子商务平台可以为消费者提供丰富的商品和服务选择，同时提高了购物的便利性。
对于电子商务平台而言，了解用户行为对于优化商业模式、提高转化率以及改善用户体验至关重要。
因此，电子商务的用户行为分析成为了一个热点话题。
用户行为分析是指通过对用户在不同环节下的行为数据信息的收集和分析，来发现用户行为模式的并进行整理、对比、总结和预测，以便于提供数据支撑，优化建议和销售策略。
在电子商务平台上，用户行为主要包括浏览、搜索、购买等活动，而用户行为分析则可以帮助平台了解用户的购物路径、偏好以及购买决策等信息。
一、浏览行为分析电子商务平台的流量往往十分丰富，而浏览行为也是用户最基本的行为之一。
对于平台而言，了解用户的浏览兴趣和目的可以帮助平台进行商品推荐、定制个性化的推广方案，在吸引用户的同时也可以提高用户的黏性。
为了更好的了解用户兴趣，电子商务平台可以采取以下方式进行浏览行为分析：1.1 浏览时长：通过跟踪每个用户在平台的浏览时长，可以大致了解用户是否对该平台的活动内容感兴趣，并据此调整平台的活动策略。
1.2 浏览路径：通过分析用户在平台的浏览路径，可以推断用户的兴趣方向，为用户进行个性化的商品推荐。
1.3 浏览转化率：通过计算浏览产品详情页的用户转化率，可以了解用户在浏览阶段的购买意愿。
二、搜索行为分析用户在平台上的搜索行为往往代表了用户的购物目的，了解这一点可以对平台进行数据驱动的商品推荐。
电子商务平台可以采取以下方式进行搜索行为分析：2.1 热门搜索关键词：通过统计热门搜索关键词和搜索量，可以了解用户的搜索喜好，从而推荐相关的商品。
2.2 搜索转化率：通过搜索关键词的流量和转化率，可以了解搜索关键词的商业价值，为平台的收益优化提供数据支持。
2.3 查询次数：通过了解用户每次搜索的次数，可以了解用户的购物决策周期和购买意愿，从而提供个性化的商品推荐和营销策略。
用户行为分析工具介绍
用户行为分析工具介绍用户行为分析是指通过对用户在网站、APP或其他数字平台上的行为数据进行深入分析和挖掘，从而了解用户的需求、行为习惯、兴趣爱好等信息。
基于这些数据，企业可以更好地优化产品设计、提升用户体验、制定营销策略、提高转化率等。
用户行为分析工具则是帮助企业实现这一目标的强大工具，本文将对几款常见的用户行为分析工具进行介绍。
一、Google AnalyticsGoogle Analytics是目前应用最广泛的用户行为分析工具之一。
它提供了丰富的数据统计和分析功能，包括页面浏览量、访问来源、用户行为流程、转化率等。
Google Analytics还能给出详细的用户属性、兴趣偏好等数据，帮助企业了解用户的画像信息。
此外，该工具支持自定义报告和漏斗分析，使用户可以深入挖掘数据中隐藏的规律，并及时调整产品和营销策略。
二、MixpanelMixpanel是一款专注于事件分析的工具。
与传统的用户行为分析工具不同，Mixpanel更关注用户在产品中具体的行为事件，如点击某个按钮、提交表单等。
通过深入分析这些事件，Mixpanel能够帮助企业了解用户的使用习惯、产品瓶颈和改进点，并针对性地进行产品调整。
Mixpanel还提供了用户漏斗、A/B测试等功能，帮助企业优化用户转化率和产品体验。
三、HotjarHotjar是一款结合了用户行为分析和用户反馈的工具。
它通过跟踪用户在页面上的行为，如点击、滚动等，来了解用户对页面的兴趣点和关注度。
同时，Hotjar还支持用户反馈功能，让用户可以直接在页面上进行反馈和评价。
企业可以通过Hotjar的热图、点击图和用户反馈等信息，优化页面布局、交互设计和内容展示，提升用户体验和转化率。
四、KissmetricsKissmetrics是一款以用户行为分析为核心的工具，着重于追踪和分析用户的整个行为过程。
它通过标识用户的唯一ID，跟踪用户在产品中的每一步行为，并将数据与用户属性进行关联。
手机App用户行为分析
手机App用户行为分析一、引言随着智能手机的普及和移动网络的快速发展，手机App已经成为很多人生活中不可或缺的一部分。
手机App的成功往往依赖于用户的积极使用和参与，而了解用户的行为特征和需求，对于开发和优化手机App具有重要的参考价值。
本文将从用户行为的角度出发，对手机App用户行为进行分析，以期提供有益的参考。
二、用户行为分析的意义了解用户的行为特征和需求，对于制定营销策略、提高用户体验、增加用户黏性、提高广告效果等方面具有重要的作用。
具体来讲，可以有以下几个方面的应用：1. 定位目标用户群体。
通过分析用户的行为特征，可以确定目标用户的年龄、性别、职业、地域等信息，从而制定有针对性的营销策略。
2. 改善用户体验。
通过分析用户的操作流程、停留时间、页面访问频率等指标，可以发现用户体验的瓶颈和问题，从而对用户体验进行优化和改善。
3. 增加用户黏性。
通过分析用户的活跃度、留存率等指标，可以了解用户的喜好和需求，提供更加个性化、精准的服务，从而增加用户的使用频率和黏性。
4. 提高广告效果。
通过分析用户的兴趣、偏好、行为习惯等信息，可以向用户提供更加精准的广告，提高广告的点击率和转化率，从而提高广告效果。
三、手机App用户行为特征分析手机App用户行为特征主要涉及以下几个方面：1. 使用时间。
用户在一天中使用手机App的时间分布呈现出明显的规律性，一般分为早晨、工作时间、午休时间、下班后、晚上等几个时间段。
根据不同的时间段，可以制定不同的内容、活动和广告策略。
2. 操作流程。
用户使用手机App时的操作流程和行为习惯也具有一定的规律性，例如用户在使用App时的寻找、浏览、选择、支付等行为习惯。
通过了解用户的操作流程和行为习惯，可以提高用户的使用效率和满意度。
3. 所在地域。
不同地域的用户在使用手机App时的偏好和需求也有所不同。
例如，北方用户更加倾向于使用支付宝等移动支付App，南方用户则更加偏爱美团、微信等本地化服务App。
用户行为分析报告
用户行为分析报告在当今数字化的时代，了解用户行为对于企业的发展和决策制定至关重要。
通过对用户行为的深入分析，企业能够更好地满足用户需求，优化产品和服务，提升用户体验，从而增强市场竞争力。
一、用户行为分析的重要性用户行为反映了用户的需求、偏好和习惯。
它是用户与产品或服务交互过程中产生的一系列动作和反应。
通过对这些行为的研究，企业可以洞察用户的内心想法，发现潜在的问题和机会。
例如，用户在网站上的浏览路径、停留时间、点击频率等行为数据，能够揭示用户对不同页面和内容的兴趣程度。
如果某个页面的跳出率很高，可能意味着该页面的内容不够吸引人或者布局不合理，需要进行优化。
又如，用户在购买产品时的决策过程、选择的品牌和型号、支付方式等行为，能够帮助企业了解用户的消费心理和行为模式，从而制定更有针对性的营销策略。
二、数据收集方法为了进行有效的用户行为分析，首先需要收集相关的数据。
常见的数据收集方法包括：1、网站分析工具利用像 Google Analytics 这样的工具，可以获取用户在网站上的访问量、页面浏览量、来源渠道、停留时间等数据。
2、移动应用分析工具对于移动应用，可使用友盟、Flurry 等分析工具，收集用户的启动次数、使用时长、功能使用频率等信息。
3、调查问卷通过设计有针对性的问卷，直接询问用户的使用感受、需求和期望。
4、用户反馈收集用户通过客服渠道、评论区、社交媒体等途径反馈的意见和建议。
三、用户行为的分类用户行为可以分为多种类型，以下是一些常见的分类方式：1、搜索行为用户在搜索引擎或网站内部搜索框中输入的关键词，反映了他们的需求和关注点。
2、浏览行为包括用户浏览的页面顺序、停留时间、滚动深度等，能展现用户对内容的兴趣程度。
3、购买行为从商品选择、加入购物车、结算支付到售后评价，整个购买流程中的行为都具有重要的分析价值。
4、社交行为用户在社交媒体上的分享、点赞、评论等行为，有助于了解产品或服务的口碑和传播效果。
用户行为分析功能
用户行为分析功能用户行为分析是一种通过收集、记录和分析用户在网站或应用程序上的活动来获取有关用户行为的洞察的功能。
这种功能可以帮助企业深入了解用户的兴趣、偏好和行为模式，从而优化产品和服务，提高用户体验，增加用户满意度和留存率。
用户行为分析功能是通过收集和分析用户的行为数据来实现的。
这些数据可以包括用户的浏览历史、点击模式、购买行为、搜索关键词等。
通过对这些数据的深入分析，我们可以了解用户的兴趣爱好、购买倾向、产品偏好等，从而为企业的营销策略、产品设计和服务优化提供有价值的信息。
首先，用户行为分析功能可以帮助企业了解用户的兴趣和需求。
通过监测用户在网站或应用程序上的浏览和搜索行为，可以了解用户对不同产品和服务的兴趣程度。
这可以帮助企业了解用户的需求，为用户提供更个性化的推荐和服务。
其次，用户行为分析功能可以帮助企业优化产品和服务。
通过分析用户在使用产品或服务过程中的行为模式，可以了解用户的痛点和需求，从而优化产品的功能和设计。
例如，通过分析用户的点击模式和流失率，可以优化网站或应用程序的用户界面，提高用户的使用体验。
此外，用户行为分析功能还可以帮助企业制定更精准的营销策略。
通过分析用户的购买行为和偏好，可以了解用户的购买倾向和喜好，从而有针对性地进行营销推广活动。
例如，可以根据用户的购买历史和浏览行为，向用户推荐相关的产品和优惠活动，提高购买转化率。
另外，用户行为分析功能还可以用于预测用户的行为和需求。
通过分析用户的历史行为和偏好，可以建立用户画像和行为模型，从而预测用户未来的行为和需求。
这可以为企业提前做好市场调整和产品规划，提高业务的灵活性和竞争力。
需要注意的是，用户行为分析功能在收集和处理用户数据时，需要遵守相关的隐私政策和法律法规。
企业应确保用户数据的安全性和保密性，并确保用户知情并同意数据的收集和使用。
总结而言，用户行为分析功能是一种强大的工具，可以帮助企业了解用户的兴趣、需求和行为模式，从而优化产品和服务，制定精准的营销策略，提高用户体验和满意度。
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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
机消费业务金额最该。