大數(shù)據(jù)背景下互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析

一、用戶行為分析概念:

是指在獲得網(wǎng)站訪問(wèn)量基本數(shù)據(jù)的情況下，對(duì)有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析，從中發(fā)現(xiàn)用戶訪問(wèn)網(wǎng)站的規(guī)律，并將這些規(guī)律與網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)策略等相結(jié)合，從而發(fā)現(xiàn)目前網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中可能存在的問(wèn)題，并為進(jìn)一步修正或重新制定網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)策略提供依據(jù),滿足網(wǎng)站的用戶需求，提升網(wǎng)站信任度。

二、用戶分析的主要意義：

1、把握網(wǎng)站整體布局顏色等。

2、分析用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)站調(diào)整。

3、掌握大多數(shù)網(wǎng)站用戶心理。

4、進(jìn)一步修正或重新制定網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)策略提供依據(jù),滿足網(wǎng)站的用戶需求，提升網(wǎng)站信任度。

三、重點(diǎn)分析數(shù)據(jù)：

用戶在網(wǎng)站的停留時(shí)間、跳出率、回訪者、新訪問(wèn)者、回訪次數(shù)、回訪相隔天數(shù)；注冊(cè)用戶和非注冊(cè)用戶，分析兩者之間的瀏覽習(xí)慣；用戶所使用的搜索引擎、關(guān)鍵詞、關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞和站內(nèi)關(guān)鍵字；

用戶選擇什么樣的入口形式（廣告或者網(wǎng)站入口鏈接）更為有效；用戶訪問(wèn)網(wǎng)站流程，用來(lái)分析頁(yè)面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是否合理；用戶在頁(yè)面的上的網(wǎng)頁(yè)熱點(diǎn)圖分布數(shù)據(jù)和網(wǎng)頁(yè)覆蓋圖數(shù)據(jù)；用戶在不同時(shí)段的訪問(wèn)量情況等。

1、訪客流量分析：

用戶群：用戶者主要所在區(qū)域，24小時(shí)之內(nèi)有多少回訪。

訪問(wèn)者：訪問(wèn)主要來(lái)源哪個(gè)區(qū)域，如國(guó)家、省份、城市。

訪問(wèn)量：分析網(wǎng)站月訪問(wèn)，日訪問(wèn)，時(shí)訪問(wèn)，來(lái)確定網(wǎng)站的高峰是在是何月何日何時(shí)。

瀏覽量：訪客在一定時(shí)間內(nèi)所瀏覽內(nèi)容，日最大瀏覽量多少，日最小瀏覽量多少。

流量來(lái)源：分析網(wǎng)站是從哪方便來(lái)的流量。

流量頁(yè)面：哪些頁(yè)面主要引來(lái)的流量。

訪問(wèn)者分析：在24小時(shí)的回訪次數(shù)，訪客瀏覽多少頁(yè)面，網(wǎng)站中逗留時(shí)間。

訪客訪問(wèn)分析：用戶電腦所采用的系統(tǒng)語(yǔ)言，所使用的瀏覽器，屏幕尺寸，屏幕顏色位數(shù)。

搜索引擎：搜索引擎是提供信息查詢的工具，通過(guò)分析網(wǎng)站來(lái)源關(guān)鍵詞，來(lái)確定搜索引擎用戶主要關(guān)注網(wǎng)站哪些方面。

廣告效果分析：廣告效果、性價(jià)比分析、成本分析、轉(zhuǎn)化率等 

惡意點(diǎn)擊分析：損耗分析、防御策略等等

2、訪問(wèn)量分時(shí)段分析：

通過(guò)分析不同時(shí)段的訪問(wèn)量、用戶情況找出幾個(gè)業(yè)務(wù)訪問(wèn)高峰時(shí)段，再對(duì)它們進(jìn)行重點(diǎn)分析。時(shí)段可以為分不同的顆粒：小時(shí)、一周各天，一月中各個(gè)階段，一年中的各個(gè)階段。通過(guò)它們可以找出線上營(yíng)銷(xiāo)的時(shí)間點(diǎn)，也可以借助其它的分析手段，分析這些時(shí)段共性，哪些用戶群體在哪些時(shí)段為重要消費(fèi)群。

3、消費(fèi)內(nèi)容分時(shí)段訪問(wèn)量分析：對(duì)消費(fèi)內(nèi)容進(jìn)行分類(lèi)，再通過(guò)時(shí)段分析，不同的內(nèi)容分類(lèi)代表了不同的消費(fèi)群體的消費(fèi)習(xí)慣，借助其它機(jī)構(gòu)的一些分析，或者相關(guān)行業(yè)的分析，找出不同群體的消費(fèi)時(shí)段，可以開(kāi)展更好的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。

4、用戶本身的分析：涉及多個(gè)平臺(tái)整合,就是分析用戶的年齡，學(xué)歷，性別，工作的性質(zhì)。

四、重點(diǎn)分析方法：

1、基于服務(wù)器日志收集和分析用戶行為數(shù)據(jù)的方法

目前,對(duì)于網(wǎng)站來(lái)說(shuō), 自動(dòng)獲得用戶行為數(shù)據(jù)最流行的方法之一是基于服務(wù)器日志的方法(Serverlog) ,就是通過(guò)從w eb服務(wù)器所產(chǎn)生的日志文件來(lái)獲取有用的數(shù)據(jù)。服務(wù)器日志文件就是用來(lái)記錄w eb服務(wù)器的活動(dòng), 提供了詳細(xì)的客戶和服務(wù)器的交互活動(dòng)日志,其中包括客戶的請(qǐng)求和服務(wù)器的響應(yīng)。通過(guò)日志文件收集到的數(shù)據(jù)形式依賴于具體的w eb服務(wù)器類(lèi)型, 不同的w eb 服務(wù)器產(chǎn)生的信息是不一樣的。

1.1　基于服務(wù)器日志方法的優(yōu)點(diǎn)通過(guò)日志文件可以獲得很有價(jià)值的網(wǎng)站使用情況的數(shù)據(jù)。① 日志文件是由w eb 服務(wù)器自動(dòng)生成, 所以花費(fèi)比較小。 ②與人為建造的可用性實(shí)驗(yàn)室環(huán)境相比, 通過(guò)日志文件獲得的數(shù)據(jù)更能夠反映真實(shí)環(huán)境下用戶的真實(shí)情況。 ③與只對(duì)幾個(gè)用戶在幾小時(shí)內(nèi)進(jìn)行的測(cè)試所獲得的數(shù)據(jù)相比,通過(guò)日志文件獲得的是大量的用戶在相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)的行為數(shù)據(jù),這對(duì)分析用戶的行為是十分有利的, 可以利用數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)對(duì)用戶進(jìn)行分析。 ④開(kāi)發(fā)基于日志文件的數(shù)據(jù)分析工具相對(duì)比較容易, 花費(fèi)也不是太大。

1.2　基于服務(wù)器日志方法的缺點(diǎn)基于日志的方法對(duì)于網(wǎng)站的可用性研究來(lái)說(shuō)還存在著很多不足之處,由于日志文件就是被設(shè)計(jì)用來(lái)產(chǎn)生站點(diǎn)級(jí)的性能統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù), 因此不可避免的是,日志文件所提供的數(shù)據(jù)與用來(lái)分析網(wǎng)站可用性所需的大量數(shù)據(jù)相比會(huì)有所不足,對(duì)于研究潛在的可用性問(wèn)題只能提供少量的數(shù)據(jù)甚至還可能提供一些誤導(dǎo)性的數(shù)據(jù)。這是因?yàn)橐坏﹚ eb服務(wù)器把用戶請(qǐng)求的頁(yè)面發(fā)送出去之后, 如果用戶不發(fā)出請(qǐng)求,則頁(yè)面和用戶之間發(fā)生了什么w eb 服務(wù)器并不記錄。

2、客戶端收集和分析用戶行為數(shù)據(jù)的方法

由于通過(guò)日志文件獲得的信息會(huì)出現(xiàn)失真的情況,而且有很多重要的數(shù)據(jù)只通過(guò)日志文件很難獲得,這些信息對(duì)研究網(wǎng)站的可用性問(wèn)題卻很重要,因此為了進(jìn)一步獲得更多的有價(jià)值的可用性數(shù)據(jù), 發(fā)現(xiàn)更多的網(wǎng)站可用性問(wèn)題,逐漸產(chǎn)生了很多技術(shù)用于從客戶端(page- side)直接獲得用戶與網(wǎng)站的交互情況。由于是直接從客戶端獲得數(shù)據(jù), 所以,能夠獲得大量的難以從服務(wù)器端獲得的用戶行為數(shù)據(jù), 這對(duì)進(jìn)一步分析用戶瀏覽網(wǎng)站行為,改善潛在的網(wǎng)站可用性問(wèn)題提供了更大的幫助。

2.1　客戶端收集用戶行為數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)

①由于用戶是在真實(shí)的環(huán)境下所進(jìn)行的操作(如在家里或辦公室) ,減少了人為地干擾因素, 因此獲得的數(shù)據(jù)更加真實(shí)。

②與基于日志文件的方法相比, 從客戶端收集到的數(shù)據(jù)更加精確,能夠克服如上描述的很多問(wèn)題。

五、用戶行為分析對(duì)上層決策的作用：

1.快速的故障定位.提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維效率

網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析系統(tǒng)由于保存了所有用戶的數(shù)據(jù).可以按用戶護(hù)、位置區(qū)、鏈路、路由、用戶群組等過(guò)濾條件靈活在詢指定的數(shù)據(jù)，從而快速定位故障原因，提高網(wǎng)絡(luò)故障處理效率。系統(tǒng)還提供智能故障診斷功能，可自動(dòng)分析發(fā)生故障的路徑和原因，結(jié)合專業(yè)的故障專家?guī)?，自?dòng)給出解決建議。

2.實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)視，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)主動(dòng)維護(hù)

網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析系統(tǒng)以圖形方式實(shí)時(shí)顯示設(shè)備關(guān)鍵性能指標(biāo)的運(yùn)行趨勢(shì).實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)細(xì)化到秒級(jí)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警。通過(guò)對(duì)用戶歷史數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，及時(shí)掌握用戶情況。這樣在故障處理前，就能主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和解決網(wǎng)絡(luò)故障，從而實(shí)現(xiàn)主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)維護(hù).支撐乖要用戶的通信監(jiān)護(hù)、敢大活動(dòng)的通信保障工作。

3．強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)分析，輔助網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析系統(tǒng)支持進(jìn)行全面的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析和網(wǎng)絡(luò)流量分析。通過(guò)引導(dǎo)式的關(guān)聯(lián)分析、靈活的組合統(tǒng)計(jì)分析，從不同角度以圖表方式直觀呈現(xiàn)分析指標(biāo)，逐層深入，快速定位影響網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的根源。系統(tǒng)提供網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)預(yù)測(cè)功能．可依據(jù)歷史數(shù)據(jù)變化模型，推測(cè)絡(luò)后續(xù)發(fā)展趨勢(shì)，提前預(yù)警，及時(shí)擴(kuò)容，為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供有力支撐。

4．深度的用戶分析，支撐精細(xì)化運(yùn)維

系統(tǒng)可分析和監(jiān)控用戶的業(yè)務(wù)使用情況。通過(guò)對(duì)用戶行為分析數(shù)據(jù)的深度挖掘分析，為精細(xì)運(yùn)維提供支撐。