如何做用户行为路径分析

[我市实践科学发展观的路径分析]科学发展观是中国特色社会主义理论体系的重要组成部分，是我国经济社会发展的重要指导方针，是发展中国特色社会主义必须坚持和贯彻的重大战略思想。深入学习实践科学发展观不仅...+阅读

如何做用户行为路径分析

用户行为一直是网站优化关注的重点，分析网站用户行为，对提高网站的转换率帮助很大，至少你知道用户需要什么，接下来你应该怎么去满足这些行为。目前几乎90%上的网站几乎都销售为主，无论是产品还是服务，都的为了销售。当然还有一些是需要用户参与网站的某些调查，但是一般专门为这些行为做的网站还是比较少， seo培训下面主要分析用户的购买行为。在做SEO的朋友当中，可能有50%不会卖东西，但是我相信100%的都会买，我们这里也是研究购买者的行为，所以每个人都很可以平等参与，从购买者的角度去分析。如果你对某一些方面的产品感兴趣。但是不知道拥有这种功能的产品名称甚至具体型号，这在营销专家来看，是属于“初级需求”，他们使用经济术语“需求” 来描述当一个购买者对某物质的需要，处于这一阶段的用户遇见了问题，但是不知道是否有相关产品或服务可以帮助他们解决；或者在很多方案中却不知道如何选择（选择性需求）；甚至是知道某一产品能解决自己的问题，正在需找某一喜好的品牌或适合自己的某一型号。

这就是购买者行为。初级需求用户行为一个处于“初级需求”的用户，在他准备进入“选择性需求”之前，他可能正在努力寻找关于可以解决他目前问题的有效方法，这个时候他对产品并不敏感，而对信息特别喜好。

用户及任务分析报告

1. 绪论1.1 基本概念1.1.1 校园网网络工程的背景1.1.2 概念、定义1.1.3 校园网网络工程的特征与优势1.1.4 网络工程的体系结构1.1.5 校园网网络工程的建设目标1.2 校园网网络工程建设的阶段任务1.2.1 校园网网络工程布线阶段1.2.2 校园网网络设备安装、调试阶段1.2.3 网络系统测试阶段1.2.4 网络工程验收阶段1.3 校园网网络工程建设的重要意义1.4 国内计算机网络工程建设的现状1.4.1 国内计算机网络发展迅速1.4.2 校园网网络工程建设存在的主要问题2. 校园网网络工程建设的原则与策略2.1 校园网网络工程建设的指导思想和原则2.1.1 指导思想2.1.2 建设原则2.1.3 建设策略2.2 组织机构与队伍2.2.1 组织机构设立的原则及职能2.2.3 管理与技术人员队伍建设3. 网络工程网络平台架构研究3.1 计算机网络技术选型3.1.1 技术选择的原则3.1.2 技术路线3.1.3 设备选型3.2 应用系统建设与集成3.3 校区网络工程信息资源建设与共享4. 校区网络工程方案研究与可行性研究4.1 校园网网络工程有何应用建设与集成4.1.1 信息标准建设4.1.2 统一数据库平台4.1.3 统一门户平台4.1.4 统一身份认证平台4.2 校园网系统安全设计5. 校园网络工程实施5.1 建立项目实施管理机构5.2 施工准备5.3 竣工验收5.4 实施进度表5.4.1 横道图5.4.2 网络图6. 校园网网络工程费用概算6.1设备费6.2软件费6.3材料费6.4人工费6.5管理费6.6监理费6.7培训费6.8其他应用支付的费用

用户及任务分析报告电脑常识

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大数据之如何进行用户行为分析

而消费者们作为这场游戏中的弱者，不断地被这些真假价格战挑逗着和引导着。然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。最典型的当属全球电子商务的创始者亚马逊（Amazon.com）了，从 1995 年首创网上售书开始，亚马逊以迅雷不及掩耳之势，彻底颠覆了从图书行业开始的很多行业的市场规则及竞争关系，10 年之内把很多像 Borders 以及 Barnes and Noble 这样的百年老店被逼到破产或濒临破产。亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘。

何为“用户行为信息”（User Behavior Information）呢？简单地说，就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表（Wish List）、购买、使用减价券和退货等；甚至包括在第三方网站上的相关行为，如比价、看相关评测、参与讨论、社交媒体上的交流、与好友互动等。和门店通常能收集到的购买、退货、折扣、返券等和最终交易相关的信息相比，电子商务的突出特点就是可以收集到大量客户在购买前的行为信息，而不是像门店收集到的是交易信息。在电商领域中，用户行为信息量之大令人难以想象，据专注于电商行业用户行为分析的公司的不完全统计，一个用户在选择一个产品之前，平均要浏览 5 个网站、36 个页面，在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达数十次。

如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。而放到整个中国电商的角度来看，更意味着每天高达数千 TB 的活跃数据。正是这些购买前的行为信息，可以深度地反映出潜在客户的购买心理和购买意向。例如，客户 A 连续浏览了 5 款电视机，其中 4 款来自国内品牌 S,1 款来自国外品牌 T;4 款为 LED 技术，1 款为 LCD 技术；5 款的价格分别为 4599 元、5199 元、5499 元、5999 元、7999 元；这些行为某种程度上反映了客户 A 对品牌认可度及倾向性，如偏向国产品牌、中等价位的 LED 电视。而客户 B 连续浏览了 6 款电视机，其中 2 款是国外品牌 T,2 款是另一国外品牌 V,2 款是国产品牌 S;4 款为 LED 技术，2 款为 LCD 技术；6 款的价格分别为 5999 元、7999 元、8300 元、9200 元、9999 元、11050 元；类似地，这些行为某种程度上反映了客户 B 对品牌认可度及倾向性，如偏向进口品牌、高价位的 LED 电视等。

亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。例如：当客户浏览了多款电视机而没有做购买的行为时，在一定的周期内，把适合客户的品牌、价位和类型的另一款电视机促销的信息通过电子邮件主动发送给客户；再例如，当客户再一次回到网站，对电冰箱进行浏览行为时，可以在网页上给客户 A 推荐国产中等价位的冰箱，而对客户 B 推荐进口高档价位的商品。这样的个性化推荐服务往往会起到非常好的效果，不仅可以提高客户购买的意愿，缩短购买的路径和时间，通常还可以在比较恰当的时机捕获客户的最佳购买冲动，也降低了传统的营销方式对客户的无端骚扰，还能提高用户体验，是一个一举多得的好手段。纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。

他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。