站長資訊網我們經常都會在講互聯網產品的數據運營，而數據運營當中非常關鍵的就是用戶的行為數據，因為只有真正地挖掘用戶的行為，才能夠讓做出更加吸引用戶的產品，也就是要做好用戶行為分析。現在大家都在講的大數據分析和數據挖掘，其實也包含了用戶的行為分析。傳統的用戶行為分析，一般都是指PV、UV、跳出率和用戶訪問深度、用戶停留時間等，這些指標其實主要是用來作為統計使用的，真正要能指導產品和業務的還是要有更加精細化的分析，也就是用戶行為精細化分析。比如，我們有做了一個資訊類產品，用戶的點擊率是有的，但是怎么知道用戶是否喜歡當作某個頻道的內容，這個時候就需要多用戶在文章中的停留時間、評論頻次、評論內容等做更加精細化分析，否則單純從點擊率根本說明不了內容的質量。那么，用戶行為的分析都涉及到哪些方面呢?
首先，傳統的用戶行為分析已演變為精細化分析。 傳統的用戶行為分析，我們通常會這么認為：一個用戶只要打開APP就算這一天的一個活躍用戶，今天新增的用戶只要第二天啟動一次APP就認為是一個留存用戶。而現在，我們對用戶的行為分析可以做得更加精細化。比如，我們做了一個互聯網閱讀類APP產品，如果一個用戶打開APP后并沒有去瀏覽當中的一篇文章，而是通過注冊機等手段生成的僵尸用戶，那么我們可以設定一個規則來界定什么才是活躍用戶，即今天至少查看了一篇文章的用戶才算是一個活躍用戶。再比如，傳統的很多用戶只要在數據庫中生成一條數據就可以當成一個用戶，而現在的互聯網產品很多都要求實名制，也就是一個用戶的身份驗證如果不符合條件，就不能算是一個有效用戶，比如社交產品上的實名認證、手機認證。因此，精細化用戶行為分析會讓越來越多的互聯網產品，特別是那些靠假數據來獲得投資的公司越來越失望，因為用戶行為的精細化分析會讓一款產品越來越健康，越來越走向高質量。
其次，用戶行為精細化分析重點在用戶畫像。 我們做用戶行為分析，盡管不同的方法上差異很大，但是最終的目的是一樣的，那就是通過用戶行為產生的數據來還原用戶的真實行為和本真面貌。也就是說基于用戶在互聯網產品上的行為和其行為背后的用戶發生的時間頻次等維度，盡可能準確地還原用戶本真，通過行為數據來構建出完整、精細的用戶畫像，把用戶的行為數據與用戶的特征數據結合在一起構成一副用戶畫像，而不是像傳統使用統計工具來得到數據。
再次，用戶行為精確分析決定產品的市場。 用戶的行為是指導產品市場評估的有效手段之一，也就是可以通過用戶行為的精確分析來判斷一款產品是不是符合市場需求。例如，有個剛上線的垂直電商平臺，我們可以通過用戶的行為來判斷是否有必要繼續投入精力做這個項目，可以通過有多少用戶瀏覽、、有多少用戶真正點擊了商品鏈接、有多少用戶在商品頁面上停留了較長時間、有多少用戶真正購買并支付，這些用戶行為數據的精確分析，可以很容易看出這個電視平臺是否符合用戶需求，是否對用戶有一點吸引力，通過這些分析可以確定這個產品的市場空間是否足夠大。
此外，用戶行為分析需要從多個維度進行。 隨著信息科學和互聯網技術的發展，特別是數據挖掘技術的廣泛應用，對用戶的行為分析也隨之越來越深入，例如，對用戶的一個點擊行為，我們可以從多種維度進行分析，包括時間、空間，其中時間上可以有訪問時間、訪問頻次、停留時間、交互時間等維度;空間上可以有地域分布、訪問來源、用戶群體等維度，也就是說，對用戶行為的分析維度越多，越能夠挖掘出更精確的用戶信息，進而更加了解用戶的需求，促進產品的不斷豐富和完善。
如今，人口紅利期已過，互聯網產品推廣的途徑也越來越多，領域越來越垂直，加上同質化競爭直接導致獲客成本變高，無論從市場推廣人員的角度還是公司角度，都在評估ROI，除了看用戶量，更需要看用戶的質量，而要評估用戶的質量，就需要基于用戶行為做精確化分析才能更加準確地評估。
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