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用户行为分析 — 我的用户原来是这样的?

文字:[大][中][小]2019-07-15 07:54    浏览次数:    

  用户研究方法主要包括调卷、用户、可用性测试和用户行为分析等,而以大量数据为支撑的用户行为分析尤为重要。

  个人理解,用户行为分析是基于互联网用户行为及行为背后的数据统计与分析,构建出用户行为模型和完整的用户画像,进而为产品精细化运营或营销提供可靠依据。

  行为数据,应对应用户实际使用的行为径。在知乎上曾看过一个比较赞同的回答@忽如远行客,在此做总结如下图。

  其实就是我们所常用的网站数据分析工具所包含的用户分析功能,以前用得比较多的是国内外两大搜索引擎的网站分析平台:Google Analytics(最常用功能最强大)、百度统计(用户量庞大更倾向搜索行为),这也是我以前工作中接触的两款软件。

  如果条件允许,眼动实验、可用性测试、点击热图都能很好辅助分析用户的行为。另外值得说明的是,网站分析工具提供的用户属性分析(地点、年龄、性别等)可有效帮助构建用户模型。

  我曾经运营过电商网站,各类网站中电商网站尤为注重用户行为分析,尽管个体用户使用网站的行为复杂而随性,但能抓住整体或典型的行为特征,便是掌握用户价值的好开始。

  再好的软件都需要我们对想要的数据进行梳理,更多时候我们还需要埋入前端代码以得到用户行为事件的数据。比如下图我们可以分析用户的页面偏好。

  用户从网站到达页至目的页的行为过程中,每一步都会发生流失和。漏斗模型适用于网站中某些关键径率的分析,以确定整个流程的设计是否合理。


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