用戶行為數據都有哪些

1. 什麼是用戶行為信息用戶的管理包括哪兩個方面

摘要 用戶管理主要包括：IPTV系統終端用戶的管理、IPTV系統系統維護人員的管理。

2. 了解用戶行為 通過哪些數據來分析

1、用戶的來源地區、來路域名和頁面； 2、用戶在網站的停留時間、跳出率、回訪者、新訪問者、回訪次數、回訪相隔天數； 3、注冊用戶和非注冊用戶，分析兩者之間的瀏覽習慣； 4、用戶所使用的搜索引擎、關鍵詞、關聯關鍵詞和站內關鍵字

3. 用戶行為習慣主要包含哪四項

①用戶來源：通過IP地址，記錄用戶來自哪座城市，知道哪兒有你的目標客戶；
②行為數據：通過訪問日誌，記錄來訪時間和所處時區，知道用戶分錄頻次與時長；
③用戶身份：通過賬號信息，識別用戶是誰，知道用戶屬於什麼類型的人；
④工具識別：通過軟體信息，知道用戶喜歡用什麼來接受服務，評估其好惡。
以上四項行為數據，可以用於了解用戶、引導用戶，提高產品和服務的效益。

4. 用戶行為分析的重點分析的數據

用戶行為分析應該包含以下數據重點分析：
* 用戶的來源地區、來路域名和頁面；
* 用戶在網站的停留時間、跳出率、回訪者、新訪問者、回訪次數、回訪相隔天數；
* 注冊用戶和非注冊用戶，分析兩者之間的瀏覽習慣；
* 用戶所使用的搜索引擎、關鍵詞、關聯關鍵詞和站內關鍵字；
* 用戶選擇什麼樣的入口形式（廣告或者網站入口鏈接）更為有效；
* 用戶訪問網站流程，用來分析頁面結構設計是否合理；
* 用戶在頁面上的網頁熱點圖分布數據和網頁覆蓋圖數據；
* 用戶在不同時段的訪問量情況等：
* 用戶對於網站的字體顏色的喜好程度。

5. 什麼是用戶行為數據

在討論什麼是用戶行為數據之前，我們先來簡單看下什麼是數據。
數據是信息，是從某個角度對某個事物的定量描述。數據無處不在，無窮無盡，但是我們卻不是任意的漫無目的的收集。任何一種數據的收集都要從實際分析的問題出發。例如，我現在暫停寫作，起來泡一杯茶就是一個事件。如果我想要分析泡茶次數對於寫作效率的影響這個問題的話，泡茶事件的次數這個數據就是有意義的。於是，我在泡完這杯茶之後，對泡茶這個事件自增一（我們先不討論數據的存儲問題）。如果，我還想要分析泡茶的時間對寫作效率的影響的話，那麼我在起來泡茶的時候，還應該記錄一個泡茶的具體時間。在這個例子中，可以看到數據收集的一個非常重要的原則，那就是：以終為始！具體來講就是根據所要分析的問題，來確定需要哪些數據。這個策略在後面詳細討論數據實施方法論的文章還會涉及，這里先按下不詳細展開。

什麼是用戶行為數據
互聯網的興起徹底改變了人與人之間的溝通和交流方式。生活在21世紀的人們可以非常簡單的通過滑鼠的點擊，觸摸屏的觸按等行為打開一段視頻、購買一件商品、閱讀一篇文章。這些網站、移動應用本質是一種媒體、一種媒介，從信息傳播的角度和傳統的紙媒、電視相比並沒有多大的不同。唯一的不同之處在於：網站、移動應用這種新興的互聯網數字媒體允許用戶在其之上交互，通過用戶的交互行為，幫助用戶完成網站、移動應用想要用戶完成的事情，比如購買商品、閱讀文章、觀看視頻等。網站和移動應用想要用戶在其之上完成的事情在數字營銷行業被稱為：轉化（Conversion）。正是這個唯一的不同導致了一個問題或者說是一種需求的出現，那就是：網站和移動應用需要思考應該怎樣設計和優化自身來讓用戶獲得更好的體驗，幫助用戶完成轉化，從而提升用戶進行交互的效率，提升轉化率。為了討論和解決這些問題，用戶行為數據的價值就被網站和移動應用的設計者們重視了起來。

6. 請羅列用戶行為數據

請羅列用戶行為數據：指在獲得app注冊用戶基本數據的情況下，對有關用戶相關的行為數據進行統計、分析，從中發現用戶使用app的規律，並將這些規律與產品及營銷策略等相結合。

1、用戶的來源地區、來路域名和頁面。

2、用戶在網站的停留時間、跳出率、回訪者、新訪問者、回訪次數、回訪相隔天數。

3、注冊用戶和非注冊用戶，分析兩者之間的瀏覽習慣。

4、用戶所使用的搜索引擎、關鍵詞、關聯關鍵詞和站內關鍵字。

獲取數據：

一種非常傳統、非常普遍的方式就是通過寫代碼去定義這個事件。在網站需要監測用戶行為數據的地方載入一段代碼，比如說注冊按鈕、下單按鈕等。載入了監測代碼，我們才能知道用戶是否點擊了注冊按鈕、用戶下了什麼訂單。

所有這些通過寫代碼來詳細描述事件和屬性的方式，國內都統稱為「埋點」。這是一種非常耗費人力的工程，並且過程非常繁瑣重復；但是大部分互聯網公司仍然僱傭了大批埋點團隊。

7. 如何用商業思維分析用戶行為數據

如何用商業思維分析用戶行為數據

數據這么多，各類數據的表達不一樣，具體應該如何處理?有人說：「產品初期，活動為輔，處理數據在於穩定。」有人說：「產品中期，活動為主，處理數據在於調控。」有人說：「產品末期，活動為核，處理數據在於激勵。」還有人說：「處理產品數據要先四步走!」

第1步：看整體數據，主要看整體數據有何異常，以及哪些數據的趨勢較好(例如，整體數據，游戲人數穩定，月收入對比極端)

第2步：看細分數據(例如，細分數據，游戲新增用戶和流失活躍付費用戶成正比，新增用戶不付費，大R流失嚴重)

第3步：結合數據分析(例如，分析數據，付費玩家為什麼流失?沒有付費競爭?還是付費後達到游戲金字塔頂端失去樂趣?)

第4步：根據數據行動(例如，更新版本，開展玩家召回活動，換量….)

估計這樣的知識各位同學早已經倒背如流。在這篇文章中，作者將和運營童鞋們一起深入發掘數據價值以及互聯網中的商業思維。筆者認為：數據≠數學!如果你用函數思維看游戲，那隻能說你數學不錯;在互聯網行業，必須將用戶行為數據與商業思維相結合，才能創造互聯網價值。

最近看了某工作室高層頻繁辭職，項目組陸續被裁，各大獵頭忙著搶人的新聞，最近又和HR交談，得知現在某網的簡歷已經漲到15塊錢一份;初步看來，沒什麼關聯，細細品味，關聯又很大，如果將思維轉換，則又是另一種景象……

以智聯為例，網站主要看注冊量，及硬廣/守株待兔的套路，HR買簡歷去智聯，不一定能拿到中意的簡歷;而獵頭可謂是聞風而動，往往主動行動，掌握了大部分的高質量簡歷，不僅省了錢，也拿到了好的資源;把握市場動向，培養商業敏感性，將此原則代入到游戲中不難發現，若一款MMO游戲的用戶大量流失(因為托?關服?其他…)而作為另一款MMO產品運營的你能提前敏感的嗅到這縷商業氣息嗎?如果不能，則用戶重返渠道(其他游戲)，那你無疑只能繼續守株待兔，懇求渠道施捨流量，這無疑是失敗的。

當然，我們無法從別人後台調取數據，那麼一般從哪裡看其他游戲的數據走向呢?看競品論壇，游戲更新力度，看論壇用戶活躍度，都能看出一絲端倪，然後深入接觸用戶，一切自然水落石出，至於如何拉攏用戶，自然是因人而異。

2. 培養數據的衍生敏感性

如果市場上的牙刷銷量增加了，你能感覺到牙膏的銷量也會增加嗎?如果放在互聯網市場，不難看出一個很悲觀的事實，牙刷銷量增加，一夜之間，白玉牙刷，象牙牙刷，卡通牙刷，瑪瑙牙刷等等產品一夜崛起，最後通貨膨脹，大家都沒得做。

對於這種情況，是開發者的心態問題，所以筆者無法說什麼;本段主要說的是數據的衍生敏感性，例如一件稀有裝備從100元漲到200元，那麼產出稀有裝備的副本/特殊地圖的進場道具也會從10元漲到20元;道具上漲，玩家的充值力度就得加大;玩家充值力度加大，ARPU值隨之提升，如何最大化的提升arpu值;從產品層面來說，加大充值活動力度，調整裝備產出概率，抓住用戶需求，投其所好，實現利益最大化;而不是裝備增值，便增加多種裝備，這樣只會適得其反。

3. 換位思考看數據

有些CP選渠道，會很重視流量這個東西，無論產品怎樣，只要渠道流量好，便一個勁地上渠道，鋪推廣，搞營銷….

流量這東西，講究的是適不適合，渠道流量再多，那也不是你的，即使是你的，那也不是你一個人的，換個角度思考;從渠道的角度看產品，渠道看產品，看轉化，看付費，看留存;知根知底，數據這東西是雙向的，只不過彼此看的角度不同，你若真想要量，至少得用產品數據交換渠道數據。

換個角度來說，若產品的各類數據較高;最好摸清楚用戶是從那個渠道來的，主要貢獻的用戶群體是誰?這樣一來，產品設計可以更傾向用戶喜好，這樣投其所好的行為是提升轉換率的一種好方法。(以MMO混服為例，區分用戶可給包打上渠道標識，簡單易懂)

4. 用商業思維看行為數據

行為數據，即用戶行為佔有率，例如活躍度，留存率，付費率…

商業思維，即利益分析，例如用戶周期價值，用戶可挖掘價值的探索性…

例如，兩個公會沖突，游戲內打得火熱，公會成員拼活躍，比等級;公會會長拼裝備，比充值，兩方打得火熱，不死不休，無論是在線還是充值都達到了一個可觀的水平;作為運營，你怎麼辦?如果你什麼也不做，在那裡偷偷樂呵，並且沾沾自喜;筆者讀過一本書，書里說過一句話：「坐著就是為了等死!」如果你不信，次月兩個公會和好，或者一個公會被趕出遊戲，後悔也晚了。

「你想坐著等死嗎?」如果不想，就得學會用商業思維看待行為數據;例如，這兩個幫會的競爭平台有哪些?論壇?貼吧?哪些人在活躍，哪些人在付費?影響他們的人是誰?他們是否還有可繼續發掘價值?

如何平衡這種關系?皮球效應很重要，壓得越狠，彈得越高，什麼都不管，只會越彈越低，歸於平靜;目前游戲較為常見的就是托這種催化劑;的確，托是起到了一定作用，但是治標不治本;如果用商業思維去思考，以天涯貼吧為例，話題已經存在，真實的用戶已經存在，那麼口碑營銷是很容易實現的，通過原有用戶的話題，吸引潛在用戶，帶來更多的商業利益;通過對用戶習慣(例如：愛湊熱鬧)和人性弱點(例如：地位越高，越好面子)的把控，製造一場營銷，此類營銷效果顯著，最重要的是不要錢!

很簡單的一次用戶行為，很常見的用戶行為數據，換個角度分析，或許就是一場商業營銷!

5. 通過數據看用戶與產品關系

很多人對固定的數據很看重，arpu等核心數據形成了一套標榜，無數人逐條核對，衡量自己的產品好壞，無數運營以此核對，衡量運營的成功與否，如果你僅僅是為了KPI，那你是成功的，如果你還想做的更高，那這是遠遠不夠的。

用戶與產品關系，多數同學還定義在用戶定位、產品定位上;再深入進去，就是一套的核心數據考核，運營流程….

筆者認為，數據、用戶、產品;三者形成一種三角關系，可以探索的方面太多太多，例如：一個用戶在線5分鍾，一個用戶在線10分鍾，他們有什麼不同?如果將10分鍾定義為活躍用戶，5分鍾用戶和10分鍾用戶的在線目標在哪?什麼等級段的用戶在什麼時間段留存多少時間?這些很雜，也很容易被忽略。

再舉個例子，同一時間內，若某用戶一次性購買兩個寶石，他是算一次性購買?還是重復購買?不要小看此類數據，用戶單次購買和分次購買直接決定用戶的需求量，同樣的數量面前，區間價值很大!

最後換個行業思考，編劇行業對劇本有一個定義，劇本只有5分鍾!這個5分鍾說的不是電影周期，而是你只有5分鍾去打動你的用戶，若五分鍾不行，用戶便會失去耐性;游戲也是一樣，回到開頭所說，一個用戶在線5分鍾，一個用戶在線10分鍾，他們的區別不僅僅在於時間的差別，更在於產品的時間粘性，以此為例，若開場動畫很精美，進入游戲畫面也很贊，用戶用10分鍾去沉迷於此，是很容易的情況，若開場的新手引導繁瑣拖拉，則引導5分鍾也無法支持。

終上所述，通過數據看用戶與產品關系，通過數據發現問題，通過用戶整理問題，通過產品解決問題，這不僅僅涉及到運營，更涉及到策劃，美術等各個部門，畢竟產品不是上線就交給運營了，一個團隊，團結合作才是重點!

數據很多，也很雜，他們彼此形成一張關系網，觸一發而動全身;至於具體如何理解，不同的人有不同的領悟，只能說一句：「數據很重要!重要的不是他的演算法多麼准確，而是接地氣!他告訴我們，接下來，該怎麼做!」

以上是小編為大家分享的關於如何用商業思維分析用戶行為數據的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

8. 影響排名的用戶行為數據有哪些

網站流量、Alexa排名】這兩個因素是最鍾、誤差最大的，其中Alexa排名因為其樣本分布不均勻、容易作等特點，與網站真是流量往往有很大的誤差，不過總體流量也是在一定程度上說明網站的受歡迎程度，因此這一類用戶行為的總和也是在影響著排名的。

【網站粘度】根據網站粘度的一些指標，如彈出率、訪問時間、訪問頁面數等等，但這些也都是可以被工具條記錄。當彈出率越低，用戶停留時間越長，訪問的頁面數越多，可以說明網站的用戶體驗是不錯的，因此用戶的行為反應出的是用戶體驗，所以也是跟網站的排名鍾關聯的。

》牌的搜索】當一個商家的品牌名稱被多用戶搜索或者是多次搜索，這個品牌網站可能是用戶希望找到的官網，排名也會相應提升。當然，有時候我們可能會看到品牌名稱在關鍵詞設置上沒有出現優化的詞彙，但是優化時的排名還是很不錯的，這鍾說明了用戶行為對排名有一定的影響。

9. 用戶行為數據分析有哪三個層次

做用戶行為分析的基礎是獲得用戶行為數據，例如用戶頁面停留時間、跳轉來源等等。這些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些計算才能拿到的。一般來說用戶訪問時的一些信息都是以日誌的形式打到web容器的日誌空間中去，這其中包含了最通用的一些訪問信息以及一些自定義的日誌打點。

題主提到了大數據技術中對用戶行為進行分析，那麼可以假定網站或者App的訪問量是比較傲多的。由於系統流量比較大，計算維度又比較多，後續數據消費者的需求增長比較快，所以對計算分析平台有了一定的要求。具體表現為：
1.負載能力。流量增大以後帶來的壓力是多方面的，比如網路帶寬的壓力、計算復雜度帶來的壓力、存儲上的壓力等等。一般來說這些都是比較顯而易見的，會對產生比較直接的影響，比如計算實時性下降、消息出現了堆積、OOM等等。為了解決這一現象，一般來說會選擇一些分布式的框架來解決這個問題，比如引入分布式計算框架storm、spark，分布式文件系統hdfs等。
2.實時性。在系統資源捉襟見肘時消息的實時性會立即受到嚴重影響，這使得部分演算法失效（例如對計算和收集上來的數據進行行為分析後，反饋到推薦系統上，當整體響應時間過場時會嚴重影響推薦效果和准確度）。對於這個情況來說可能會選擇storm這種具有高實時性的分布式流式計算框架來完成任務。
3.系統管理和平台化相關技術手段。在大數據情景下，企業內數據環境和應用環境都是比較復雜的，用戶行為分析應用不是一成不變的，那麼就要求用戶行為分析這種多變的應用在復雜環境中能有效生存，這包括演算法數據材料的獲得、系統運維、系統任務調度、系統資源調度等等，相關的技術很多時候要求團隊自研，但也有ganglia、yarn、mesos這類開源系統可以參考或者直接使用。
4.數據鏈路。企業技術環境一般來說是非常復雜的，一層一層交錯在一起，遠不是一句MVC三層架構能夠概括得了的，為了避免消息流通呈復雜的網狀結構，一般會考慮應用服務化、企業服務匯流排（ESB）及消息匯流排來做傳輸，有興趣的話題主可以網路一下這幾個方向的技術和開源工具。
5.應用快速生成工具。我個人認為在大數據環境下應用都擺脫不了一個快速開發的要求，用戶行為分析也是如此，這時候要考慮對接一些開源的分布式數據分析演算法庫而不是通過自己去實現，比如像spark ml，mahout這類的庫用得好能減少很多工作量。

10. 即時數據,社交數據,行為數據,用戶屬性數據的區別

摘要 1、用戶基本屬性數據