1.1 用户行为分析与画像的概念

前面已经逐级阐述了“用户分析”“用户行为分析”“用户在线行为分析”概念的递进关系。下面所提及的用户行为分析都特指狭义的“在线行为数据”方向的用户分析。

用户行为分析是指针对用户在网站、手机App、微信公众号等在线渠道上真实发生的在线访问行为数据，进行各种维度的统计分析，从而识别出不同用户的访问轨迹或访问规律，并将这些分析得出的规律结合到营销或运营场景中，持续地提升营销或运营效果。

这些在线行为通常包括“浏览网页”“启动App”“点击按钮”“切换页面”等操作，通过某些技术手段，对这些行为动作进行数据采集、存储与统计加工，加工之后的分析结果会以各种可视化（如指标报表、饼图、曲线图等）的形式进行呈现，以便我们去解读。例如，我们在应用市场上发布了一款供读者阅读文摘的App之后，通过技术手段支撑的用户行为分析方法，可以清楚地知道“每天有多少人在使用这个App”“用户更喜欢进入哪个栏目阅读”“用户分布在哪些城市”，以及由这些行为特征所推测的用户年龄阶段、个性偏好等。将这些统计或分析的结果以“标签”的形式表述出来，即可形成如图1-2所示的通过在线行为分析出的用户画像。当然，在用户分析领域，画像是一个更为宽泛的概念，它不仅可以用于描述用户，也可以用于描述商品、文章等其他对象。例如，商品的尺寸、重量、品牌、材质等都可以用来描述商品的画像，而文章的分类、作者、风格、字数等可以用来描述文章的画像。

经过一段时间的用户行为分析后，上文提到的疑问将逐一得到解答。例如，“我的用户集中在深圳、广州地区”“他们更喜欢从热门推荐栏目进入阅读”“每天只有几百人使用这个App，这与其他的资讯类App相比有很大的进步空间，我应该加强宣传推广”。那么，接下来我们会“面向深圳、广州地区集中投放宣传，以此吸引更多人下载并使用这个App”“持续关注每天新增的用户，以此确认投放宣传的效果”“增加对推荐栏目内容的更新频次，让用户体验更多新鲜有趣的资讯文章”。

图1-2 通过在线行为分析出的用户画像

这就是一个从分析行为数据，到获得若干启发，再到配合营销执行的完整链路。在这个链路中，我们通过“提出问题”“思考问题”“解决问题”的方式列举了几个实际的场景，这将帮助我们从实际应用的角度来理解用户行为分析的概念。用户行为分析并不是特指一种结论，而是一个过程。在这个过程中，获取和统计行为数据需要计算机提供技术方面的支撑，而提出问题与探究原因则需要人的参与和思考，解读分析结果与验证思考结论又需要执行一系列营销动作来进行观察与比对。因此，解读用户行为分析的结果必须要结合具体的运营经验，不可将其单纯地理解为一组工具或一套公式。