用户行为分析

　　16058322王超

　　首先，让我们了解用户行为分析

　　1. 为什么要进行用户行为分析？

　　仅通过进行用户行为分析，您才能了解用户画像并了解网站上各种浏览，单击和购买背后的商业真相.

　　简而言之，分析的主要方式是关注客户流失，尤其是对于那些需要转化的网站. 我们希望用户上来后不会迷路，也不会离开. 与许多O2O产品一样，用户在购买产品时也会获得大量补贴. 一旦钱花光了，用户就走了. 此类产品或商业模式不好. 我们希望用户能够真正找到该平台的价值，并不断进取并不会失去它.

　　2. 用户行为分析有助于分析用户流失的方式，原因及流失的地方

　　例如，最简单的搜索行为: 当某个ID搜索关键字，查看哪个页面，结果以及购买ID时，整个行为非常重要. 如果他对中间的搜索结果不满意，他肯定会再次搜索，然后在找到结果之前将关键字更改为其他关键字.

　　3. 用户行为分析还能做什么？

　　拥有大量用户行为数据并定义事件后，可以将用户数据划分为按小时，天，用户级别或事件级别划分的表. 该表用于什么用途？一种是了解用户最简单的事件，例如登录或购买，还知道哪些是高质量用户，哪些将失去客户. 每天或每小时都可以查看此类数据. ，

　　第二，掩埋点的作用

　　1. 大数据，从复杂数据的背后挖掘和分析用户的行为习惯和偏好，找到更符合用户“品味”的产品和服务，并根据用户需求进行调整和优化. 这是大数据的价值. 而且对这些信息的采集和分析无法避免“埋伏点”

　　2. 隐蔽点是在需要的位置采集相应的信息，就像高速公路上的*敏*感*词*一样，它可以采集车辆的属性，例如: 颜色，车牌号，型号等，并且还可以采集车辆的行为例如: 您是否闯红灯，按下了线路，汽车的速度，驾驶员在开车时接听电话等，每个掩埋点都像一个*敏*感*词*，采集用户行为数据并进行数据的多维交叉分析，可以真正地还原开发用户使用场景和挖掘用户需求，从而提高用户整个生命周期的价值.

　　

　　三，埋点的类型

　　新闻埋藏工具: 代码埋藏点，视觉埋藏点，“无埋藏点”

　　根据掩埋点的位置: 前端/客户端掩埋点，后端/服务器端掩埋点

　　1. 完全埋入点（也称为无埋入点）: 通过SDK采集页面上的所有控制操作数据，并通过“统计数据屏幕”配置要处理的数据的特征.

　　示例·应用场景

　　它主要应用于简单页面，例如短期事件中的登录页面/主题页面，并且有必要快速测量点击分配的效果等.

　　2. 可视化的隐埋点: 嵌入式SDK，可视化的圆选择以定义事件

　　为了方便产品和操作，学生可以直接在页面上直接盘旋以跟踪用户行为（定义事件），并且仅采集点击操作即可节省开发时间. 就像卫星航空摄影一样，不需要安装*敏*感*词*，数据量很小，并且它支持在本地获取信息. 因此，JS可视化掩埋点更适合以下情况:

　　示例·应用场景

　　2.1. 短而平坦且快速的数据采集方法: 活动/ H5等简单页面，业务人员可以直接盘旋，操作没有门槛，减少了技术人员的干预（从今以后世界和平），这种数据采集方法便于业务人员尽快掌握页面上关键节点的转换，但用户行为数据的应用相对较浅，无法支持更深入的分析；

　　2.2. 如果页面是临时调整的，则可以灵活地将其添加到埋入点，可以用作代码埋入点的补充以及时增加采集的数据

　　3. 代码嵌入点: 嵌入式SDK，定义事件和添加事件代码，按需采集，业务信息更加完整，数据分析更加集中，因此代码嵌入是基于业务价值的行为分析.

　　示例·应用场景

　　3.1. 如果您不想在采集数据时降低用户体验

　　3.2. 如果您不想采集大量无用的数据

　　3.3. 如果您想采集数据: 更细的粒度，更大的维度以及更高的数据分析准确性

　　然后，考虑到业务增长的长期价值，请选择代码掩埋点

　　4. 服务器端埋入点: 它可以通过接口调用来构造数据，从而支持其他业务数据的采集和集成，例如CRM和其他用户数据，因为它是直接从服务器端采集的，因此数据更加准确和适合本身具有采集功能的客户可以将采集与客户采集相结合.

　　示例·应用场景

　　4.1. 通过调用API接口将CRM和其他数据与用户行为数据集成，以从多个角度全面分析用户；

　　4.2. 如果公司已经拥有自己的掩埋系统，那么它可以通过服务器端集合直接上载用户行为数据以进行数据分析，而无需维护两个掩埋系统；

　　4.3. 连接历史数据（埋入点之前的数据）和新数据（埋入点之后的数据）以提高数据准确性. 例如，在访问客户以采集客户之后，在导入原创历史数据之后，先前访问该平台的现有用户将不会被标记为新用户，从而减少了数据错误.

　　四，如何选择掩埋点

　　

　　数据采集只是数据分析的第一步. 数据分析的目的是深入了解用户行为，挖掘用户价值并促进业务增长. 因此，最理想的掩埋解决方案是基于不同的业务，场景和行业特征，并根据自己的实际需求，以互补的方式组合掩埋点，例如:

　　1. 代码掩埋点+完全掩埋点: 当需要对目标页面进行整体点击分析时，在细节中一一掩埋这些点的工作量相对较大，并且在经常优化和调整目标页面时，更新埋藏点不应低估数量，但是复杂页面中存在盲点，无法用所有埋藏点采集. 因此，代码掩埋点可以用作采集用户核心行为的辅助工具，以实现准确且跨领域的用户行为分析；

　　2. 代码埋入点+服务器端埋入点: 以电子商务平台为例，用户在支付过程中将跳至第三方支付平台，需要通过交易数据来验证支付是否成功在服务器上. 此时，通过将代码埋入点和服务器端埋入点结合起来，可以提高数据的准确性；

　　3. 代码嵌入点+可视嵌入点: 由于代码嵌入点的工作量很大，因此可以通过核心事件代码嵌入这些点，并且可视化的嵌入点可以用于采集其他方法和补充方法.