●曹 梅1,2
,朱学芳
1
(11南京大学 信息管理系,江苏 南京 210093;21南京师范大学 教育技术系,江苏 南京
210097)
用户信息行为的研究方法体系初探
3
摘 要:本文从研究方法学的角度,初步构建了用户信息行为的研究方法体系,揭示其基本特征和走
向,并详细阐述了各类实用数据采集技术和分析方法。
关键词:用户;信息行为;研究方法
Abstract:The paper constructs a tentative user inf or mati on behavi or research method syste m fr om the pers pec 2tive of research methodol ogy 1Its basic features and trend are discussed 1Vari ous data acquisiti on and analysis meth 2ods are expounded 1
Keywords:user;inf or mati on behavi or;research method
3本文为2008年教育部人文社会科学项目的系列研究成果之一,项目编号:08JA870009。
胡昌平、乔欢等在《信息服务与用户》中专门介绍了信息服务与用户研究的基本方法,包括直接调查与间接调查方法、统计测量分析、抽样方法、比较分析法、相关分析法、回归分析法、德尔菲法、马尔科夫分析法等,并通过实例分析揭示各类方法在情报学用户研究中的具体应用方式[1]。胡岷撰文介绍了当前在国外及我国台湾地区,研究人员在进行用户检索行为研究时惯常使用的研究方法,包括:问卷调查法、访谈法、小组讨论法、实验法、观察法、出声思维法和记录分析法等7种。胡岷认为,用户调查是用户研究中最重要的研究方法[2]。笔者认为,这些研究方法的归纳缺乏一定的科学体系,有必要从研究方法学角度,对用户信息行为研究方法的体系进行整体架构。
1 研究方法体系及其特征
111 研究方法体系
从研究方法学角度而言,研究方法包括研究策略、数据采集、分析方法三大部分[3]。研究策略是一种对内容研究而言的整体性方法,典型的研究策略有调查策略、定性策略、案例或行动研究策略以及实验策略等;典型的数据采集方法包括:结构化问卷调查、访谈、采访、小组讨论、出声思维等定量或定性的方法;在分析方法上,有统计分析、归纳性内容分析、数学分析等典型方法。见表1。
就用户信息行为研究方法而言,本文在相关文献分析
表1 用户信息行为研究方法体系
研究策略
数据采集分析方法
调查策略结构化问卷半结构化访谈定性策略主题采访观察法小组讨论时间线访谈出声思维法用户小组日志实验策略标准实验准实验设计网络策略系统日志文件
网络工具采集日志社会标签
统计测量分析: 描述性统计
回归分析比较分析相关分析归纳性内容分析:
话语分析关键事件分析数学方法:
马尔科夫分析法
基础上,尝试给出了一个研究方法体系。其中,在教育学和社会学中经常采用的“案例与行动研究”在信息行为研究中应用较少,未纳入该体系;而“网络策略”则因其特色应用而纳入进来,一些以计算机系统日志、网络日志采集工具、网络链接、社会标签等为代表的新数据采集技术正逐步应用到信息行为研究中来。
112 “走向定性”的特征
总体而言,20世纪80年代信息查寻理论和元理论方面的发展(如意义建构法)使研究策略和数据采集方法的重点发生了必要的转变[3],呈现“走向定性”的特征。
1960—1985年实验性信息查寻研究明显的特点是使
用了基于结构化问卷和访谈进行数据采集的定量调查,有
关调查方面的研究性文章占80%以上[3]。结构化的数据收集方法支持定量的数据分析,但需要对现象的研究进行预先假设,如果在数据采集、研究现象的关键维度方面有所忽略,结果也许是致命的。整个信息检索行为并非简单的线性行为活动,它涵盖有复杂的认知和情感因素在其中,研究的目的在于尝试解释人们所面对真实信息情景的复杂性,并就影响用户检索行为的各因素及其相互关系予以深入的分析。W ils on认为定性方法特别适合于引发信息查寻行为的需求研究[3]。半结构化或无限制的采访被推荐用于数据采集,例如,用户的独白、对话或访谈记录经文字的转译后可捕捉用户反应情景,这些话语资料经研究者逐一编码、归类便可实现对所观察现象的整合。因此,用户信息行为研究中越来越多地采用深入访谈、小组讨论、出声思维、观测、用户小组以及日志等定性方法,定性方法比调查表需要付出更多努力,但更能详尽分析信息需求。但是,“走向定性”不是不作分析的借口,相反,综合应用定量和定性两种方法是必要的选择。
113 描述性研究和解释性研究
在信息行为研究中,描述性研究多,而解释性的研究少。定量调查的研究结果往往是描述性的,能够确定观察到的现象的特征或者现象之间的相关性,但是一般找不出因果关系。Vakkari提出,信息查寻的定性方法通常不以解释为目的,而是以理解行动者及其行动特征为目的。他还指出,需要仔细考察信息查寻现象的构件(或变量)之间的关系及其所支持的行动[3]。因此,在信息行为的研究中,对情境、情景、任务过程、行动者、信息、查寻过程、来源、系统以及信息利用关系的了解既需要描述性的研究方法,包括定性方法和定量调查,也需要解释性的研究方法,比如:现场和受控的实验设计。
2 数据采集技术
211 结构化调查问卷
从已有用户研究来看,作为数据收集的手段和行为分析的基础,用户调查已成为其最重要的研究方法。用户的普及得益于它们的易用性和廉价,并且支持定量分析。在用户信息行为的调查策略中,常用的数据采集方法有:结构化调查问卷、访谈、小组讨论等;调查内容则围绕对用户个人特征(如性别、年龄、专业、认知类型等)、信息需求、信息查寻动机、查寻方式、查寻策略、查寻困难、结果评价等方面展开。一般地,问卷发放有传统的邮寄、当面递送等人工方式,现在也可以利用网络这一方便快捷的交流工具,将问卷放到网上或经由网络交流工具如QQ 等让网络用户自由填写。不过一些研究者认为,仅依靠电子方式的调查会导致错误的结论[2],最好将人工发放和电子发放结合起来。
有时候调查问卷与实验法同时进行。一般研究者常会把其分成两部分,一部分放在查寻前,调查内容一般包括对用户个人特征及查寻意图等背景资料,用户只有填完这部分问卷才可以进行信息查寻;一部分放于行为后,用以调查用户行为过程的体验和对查寻结果的满意度及评价,等等。
相关研究案例很多,如Ellis和Haugan使用半结构采访考察一家国际石油天然气公司内研究人员的信息查寻行为[4];胡昌平等采用结构化问卷,对科研人员信息查询行为调查分析,揭示网络环境下高校科研人员一些信息行为特征[5]。
212 访谈
访谈法也是用户研究中最常用的调查方法,有结构化访谈和主题访谈两种方式。该方法更注重研究目的的需要而不是样本的代表性,其调查对象常常是那些具备研究所要求的经历,特别是高层的难以征集的有某种经验或特性、并愿意接受采访的人。问卷调查主要收集行为表面以及行为者人口统计特征方面的数据,而深入的访谈则可让研究者获得现象背后的定性数据,比如人们对检索结果的预期值和实际评价,以避免量化数据不足解释影响行为发生和变化的深层因素。林丽娟认为:针对特定用户进行的深入访谈,可以详细记录用户的人口特征、认知形态、学习使用过程中思路的变化与概念形成及知识建构的方式[2]。
访谈也可分信息查寻前和查寻后。查寻前的访谈(开放式和非结构化的)用来了解用户的需求、过去的查寻经验和检索行为以及自我评价等,而查寻后的访谈主要问及用户对本次查寻的感觉和他们是否找到需要的信息,等等。后继访谈也可用来确定用户是否按意愿行事。对访问者来说提问可以帮助他们判断隐藏在某一行为背后的意图。
213 小组讨论
小组讨论法是一种定性研究方法,其主要特点是强调小组内成员间的互动,通过集体访谈来了解参与者的想法及其原因,从而使得研究者可以接触到参与者的观念、态度和意见,等等[2]。小组讨论法一般先由研究人员征集志愿者,在确定对象符合自己的研究条件后,比如是否近期内有过图像查寻行为,将其分组。讨论开始时由研究人员指定讨论的话题,之后便由参加者自由讨论。同访谈法一样,这种方法一般都配以录音供研究人员分析用。小组讨论法有助于探索和发现那些人们很少了解的论题,它可以发现问题的新视点,调查参与者行为发生的背景。例如, Es posit o等人利用小组讨论法去获取大学生使用某些网站
的理由以及他们希望系统做出哪些改进等信息[6]。
214 时间线访谈
戴文(Dervin)创造了一种时间线(Ti m e L ine)访问调查法[2],此方法注重与应答者相关的、过去发生的关键事件,也称关键事件研究法。采访应答者提出问题或忧虑的状况,该状况再沿时间回溯上去,形成一种情形的再创造,可以发现阻碍进程的信息缺口以及所寻求的帮助和行动措施。时间线访问法一般使用开放式问题,分三部分:①过去一个月中遇到的问题或忧虑关心之事;②处理某一特别问题的详细过程;③被访人将如何处理4个假设的状况。这种方法的长处在于过去真实而具体的情节有助于了解真实的信息问题和查寻过程,缺点在于是一种回溯性的,可能会影响应答者对过去事件的报告。He wins对关键事件研究法在医学信息学方面的应用进行了综述[7]。215 观察法
观察法用在信息行为的研究中,指研究人员在信息查寻、检索现场或直接或利用特定的辅助工具对用户的行为过程进行观察并记录测量的过程,可基于真实场景的观察,也可在基于模拟场景的观察,后者在信息行为研究中较多采用,一般采用行为录像的方式录制被试搜索行为全过程的视频,然后对视频回放、编码分析。观测法一般配合实验法使用。例如,Goodru m等设计用户搜索实验,观察用户网络图像查寻过程中的状态转移,发现行为模式和查寻策略[8];朱明泉等采用实验室观测法记录被试完成不同类型的信息搜索任务,进行数据分析探讨用户与网络交互的行为模型[9]。观测法既可使研究人员把观察的事实同研究对象所处的情境联系起来,又能对查寻过程进行直接、真实、具体的了解。然而观测法有一个挑战,就是研究人员要想仔细观察用户的动作步骤而不为人所知是很困难的。
216 出声思维法
出声思维法是指用户在检索过程中,大声将其进行的行动和思考过程用语言表达出来,所有的独白被录音,之后研究者再根据录音做进一步的定性分析。整个过程中研究者只能以观察者伫立一旁,除提示用户出声外不可与他们交谈。出声思维法可以帮助研究者精确详细地了解用户伴随行为变化的思维过程。例如,Yang的研究中的出声思考协议包括要求调查对象描述他们在解决给定问题时的想法。通过对口头数据的记录和分析,找出受试者在问题解决过程中的目标导向和信息查寻模式[10];王佩玲等借助屏幕抓取软件和对用户出声思考的录音,创建一种过程跟踪方法,采用统计测量和话语分析方法,研究用户—网络交互的查寻行为模型[11]。这种方法的不足之处在于,首先用户由于要去考虑表达词汇,思维多少会受影响,严重的可能会中断甚至改变原先的思维进程;其次,用户可能会在出声的同时有意识调整自己的行为,存在行为典型性减弱的风险。出声思维实验之前必须有一个训练过程。217 实验法
实验可以定义为一种研究环境:研究人员在这个环境中能够准确地说明或“控制”在研究中普遍存在的各种条件,它是检验因果关系假设的最适宜的技术。用户查寻行为研究中一个重要内容就是尝试确定各种影响行为的因素,而这往往依赖于现场或受控的实验设计。实验法并不一定基于严格的实验室环境,在行为研究领域更多采用的是一种“准实验”设计,准实验设计是在自然的信息查寻环境下利用自然发生的事件作为自变量来设计实验的。常见的程序是:根据研究目的创设信息查寻的环境,如特定的检索系统或范围、给定不同的查寻任务等,跟踪用户的查寻过程和结果,从各个不同维度来分析比较,结合用户个人特征、查寻任务的分析,找出各因素间的因果或相关关系。例如,Isenberg基于模拟用户实验分析专家和新手在解决问题过程和质量之间的区别,采用出声思维和话语分析方法[12];黄丽霞通过实验,探讨网络环境下对不同类型的问题人们选择的第一检索策略[13];Fuku mot o基于开放任务/封闭任务的图像查寻的比较研究[14]。
218 网络数据采集
利用网络技术来采集反映用户信息行为的各类数据,包括:特定的信息检索系统内嵌的日志文件,利用网络监控工具来采集某个系统的用户行为日志,网络社会标签集等各种形式。一些系统不仅保存了系统的响应,同时也保存了用户在键盘和鼠标的所有输入。它可以提供用户做什么而不是说什么的数据,数据的生成完全不受研究的影响,同时数据收集也不受研究者左右。这种方法能提供详细的用户与系统的交互信息,获得一些群体特征和面向系统的特征。例如,Jansen和Sp ink等人对Excite搜索引擎的用户分析[15];王建勇等对“天网”中英文搜索引擎查寻日志的分析[16];沙勇忠等使用网络计量工具W ebTrends 对某科研机构网站的W eb日志文件处理,提取有关科研人员信息行为的量化指标进行实证分析[17]。这种方法的缺陷也很明显:不能将检索与特定的用户联系起来,无法反映用户特性与检索行为之间的关系,从而无法获知用户检索的真实意图和对检索结果的满意度。所以很多研究者在实际研究中往往还会结合其他方法。值得注意的是, W eb210环境下社会网络标签成为新的体现用户信息需求和行为特征的网络数据,得到很多研究者的关注。例如, Yoon采集并分析Flickr网站的图像标签集,揭示用户标签所呈现的概念分布及其语义空间,为构建面向用户的图像分类体系寻求有效途径[18]。
3 分析方法
很多论著中对各种数据分析方法都有阐述,本文出于体系完整考虑,对用户信息行为研究中的主流并且较具有特色的分析方法稍作介绍。
311 统计测量分析
利用社会学中的统计测量方法获取用户特征资料。在有关问题中,对这些特征资料稍加归纳、整理和分析便可以得出直观而明确的结论。其中,描述性统计、比较分析、相关分析、回归分析等是其中常用的分析思路。
312 归纳性内容分析
归纳性内容分析是使用归纳方法发展出的关于现象理论的定性方法学[3],体现扎根理论的具体应用。特别适合于从数据中衍生出理论而非证实既有理论,即通过对数据的系统分析或“编码”,揭示出它的特性和关系。对于现实生活中信息问题状态的识别,配合半结构化访谈、时间线访谈、主题采访、出声思维法、网络日志文件等数据采集而进行归纳性内容分析是有效的组合。它是最重要的定性分析方法。
话语记录分析是归纳性内容分析中的一种特例,即对用户的话语文本进行归纳,可能是谈话,是对信息查寻的关键事件的回顾,是关于信息行为的时间线访谈结果,也可能是认知的出声思考等。
313 马尔科夫分析
马尔科夫在用数学方法分析布朗运动的过程中发现了后来被称之为马尔科夫链的随机现象,创立了马尔科夫分析理论。在信息行为研究中,常用马尔科夫链理论来分析用户查寻信息的连续过程,发现一些稳定的行动模式或其他信息查寻的规律等。例如,Chen和Cooper利用马尔科夫分析法,研究网络信息系统中的用户信息利用模式[19]。
4 结束语
本文对用户信息行为研究中的各种实用研究方法进行了系统归纳;构建了一个初步的方法体系,并揭示了该领域方法体系的走向和特征;研究策略中的核心部分之“数据采集技术”得到了详细介绍并辅以研究个案解释,希望能够为用户信息行为的研究提供方法上的参考。□
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作者简介:曹梅,女,1977年生,博士生,讲师。
朱学芳,男,1962年生,教授,博士生导师。收稿日期:2009-09-16
数据挖掘实验报告基于用户网站点击行为预测
...数据挖掘实验报告. (1) 一．概要： (3) 二．背景和挖掘目标： (3) 三．难点分析： (4) 四．难点解答： (4) 五．数据采集： (5) 六．分析方法： (6) 七．数据探索： (8) 7.1数据无效： (8) 7.2数据缺失： (8) 八.数据预处理 (9) 8.1数据清洗 (9) 8.2数据丢弃 (10) 8.3数据转换 (10) 九．挖掘过程： (11) 9.1计算用户爱好 (11) 9.2基于协同过滤算法进行预测 (12) 十．结果分析： (13) 十一.实验总结 (14) 11.1数据的采集 (14) 11.2在试验过程中遇到的问题 (14) 11.3解决方案以及改进 (14) 11.4数据挖掘学习体会： (15)
一．概要： 这次的数据挖掘我们团队做的是基于用户网站点击行为预测，其中遇到的问题有数据量大，机器难以处理，含有时序关系，特征难以描述等，我们运用正负样本比例平衡的方法和时间衰减函数来解决这些问题，运用到的算法有基于协同过滤算法进行预测。 二．背景和挖掘目标： 随着互联网和信息技术的快速发展，广告的精准投放一直是各大广告商面临的问题。点击网络广告的一般有两类人。第一种是不小心点错的，相信大部分人都是不喜欢广告的，但由于网络的互动性，仍然会有部分人把广告当内容点击，其中网站诱导用户点击占了很大一部分比例。第二种是真的想看广告内容，这部分人对广告的内容感兴趣，或是符合他们的需求，才会点击网络广告。认真去研究这两类的行为，进行广告个性化的投放将产生巨大的价值。 基于这个背景，本次课题我们进行了网站点击行为的数据挖掘。数据来自网络，包含了2015年1月1日-2015年6月22日间广告曝光和点击日志。目的是预测每个用户在8天内即2015年6月23日-2015年6月30日间是否会在各检测点上发生点击行为。 利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种知识。在许多情况下，用户并不知道数据存在哪些有价值的信息知识，因此对于一个数据挖掘系统而言，它应该能够同时搜索发现多种模式的知识，以满足用户的期望和实际需要。此外数据挖掘系统还应能够挖掘出多种层次（抽象水平）的模式知识。数据挖掘系统还应容许用户指导挖掘搜索有价值的模式知识
用户研究方法 先了解用户研究的目的 在互联网领域内，用户研究主要应用于两个方面： 一，对于新产品来说，用户研究一般用来明确用户需求点，帮助设计师选定产品的设计方向； 二，对于已经发布的产品来说，用户研究一般用于发现产品问题，帮助设计师优化产品体验。在这方面，用户研究和交互设计紧密相连，所以你还需要了解一下交互设计的基本知识。 用户研究有很多很多方法，一般从两个维度来区分，一个是定性到定量，比如用户访谈就是定性，而问卷调查就属于定量；前者重视用户行为背后的原因，后者通过数据证明用户的选择。 另外一个维度是态度到行为，比如用户访谈就属于态度，而现场观察就属于行为，从字面上也可以理解，用户访谈是问用户觉得怎么样，现场观察是看用户实际怎么操作。 其中每一种方法比如问卷设计，展开讲又会是一篇长长的文章，具体需要你自己学习了。
由于我刚刚从交互设计转入这个行业，分析这块也学非常粗浅。但同样一份报告，通过不同的分析方法可以得到很多不同的信息，比如通过交叉分析法，可以知道不同年龄段的用户的习惯，蛮好玩的。 刚刚进入这个行业，一知半解，说得不对请指正。 进入这个行业半年之后，体会非常深刻的一点是： 你要非常熟悉产品 如果你要做游戏的用户研究，那你就得熟悉游戏，如果你要做移动产品的用户研究，你要熟悉移动产品。熟悉产品才能深挖背后的原因，调研结果才能落到地上，才能给设计、决策提供参考和依据，否则会飘到天上去。 所以如果你对某一特定类别的产品感兴趣，多花点心思了解一下。既懂用研又熟悉产品的人才是企业亟需的，但这种人实在太少了，如果你能够做到这点，找工作不会是难事。 工作了一段时间有了新的体会，和大家分享一下： 不要被数据蒙蔽了 我们最近做过一个关于浏览器的调研，其中有一个问题是问用户觉得哪个浏览器界面更好看，结果出来的数据跟我们的预期差很远，选择IE的比例也蛮高的的。 经过交叉分析发现，大部分用户选的是他正在用的浏览器，即，用户的选择受了熟悉程度的影响，但仍有部分用户没受此影响，比如猎豹、chrome，认为它们好看的比例远超过了实际在使用它们的比例。
一、什么是用户行为分析： 用户行为分析：在获得网站访问量最基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据。 以上只是很多种情况中一种———-针对网站的用户行为分析。那么，对于目前的互联网行业成千上万的产品，我们又该如何重新定义用户行为分析呢？重新定义的用户行为是什么呢？ 1、分析用户行为，那我们应该先确定用户群体特征； 2、用户对产品的使用率。网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等；移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等； 3、用户使用产品的时间。比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。 综合以上说说的几点，其实用户行为分析可以这样来看：用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据（包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等）进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。 二、用户行为分析方式都有哪些？ 既然是对用户的行为进行分析，那么在得到数据后，我们需要如何进行行为分析呢？分析方式有哪些呢？这里我们主要从几个维度来分析：方式、侧重、优缺点。应该具体从何开始呢？我们先说说用户行为分析的方式： 1、网站数据分析。通过对每个模块的点击率、点击量、访问量进行数据捕获，然后进行分析； 2、用户基本动作分析。用户访问留存时间、访问量等； 3、关联调查数据分析。主要在电商上的相关推荐、你可能喜欢等等； 4、用户属性和习惯分析。对用户属性和用户习惯两个维度进行分析。用户属性包括性别、年龄等固有的；用户习惯包括用户的一起喜爱度、流量习惯、访问习惯等等； 5、用户活跃度分析。 综合以上可以概括为：以数据分析为导向、以产品设计反馈为导向、以对用户的调查为导向。通过上面的分析方式，我们需要整理出每种方式的分析侧重点。那么，下面我们谈谈用户行为分析的侧重点，主要有以下几点： 1、网站数据分析的侧重点：数据监测、挖掘、收集、整理、统计。 2、用户基本动作分析侧重点：统计用户基本信息，比如：性别、年龄、地域，分析用户群体； 3、关联分析侧重点：分析数据为精准营销提供数据支撑； 4、用户活跃度侧重点：主要是用户的使用频率进行分析，可以得出分析为什么用户喜欢使用这个产品这个功能。 三、用户行为分析的工具有哪些？如何做好用户行为分析？ 工欲善其事必先利其器，我们知道了我们需要做什么事情，那么我们应该用什么工具来提高效率呢？
网站分析 从网站的用户层面，我们根据用户访问的行为特征将用户细分成各种类型，因为用户行为各异，行为统计指标各异，分析的角度各异，所以如果要对用户做细分，可以从很多角度根据各种规则实现各种不同的分类，看到过有些数据分析报告做了各种用户的细分，各种用户行为的分析，再结合其他各种维度，看上去内容绝对足够丰富，但很难理解这些分析结果到底是为了说明什么问题，也许作为一个咨询报告反映当前整体的趋势和用户特征确实合适，但如果真的要让数据分析的结果能够引导我们去做些什么，还是要在做用户细分前确定分析的目的，明确业务层面的需求。 既然要做基于用户细分的比较分析，自然是为了明确某些用户分类群体的行为特征与其他用户群体的差异。这里主要从指导内容层面的调整为导向，通过比较各用户细分群体对内容需求的差异，优化内容运营，将优质的内容或者符合用户偏好的内容推荐给相应的用户。 既然是基于用户细分，首先明确用户的细分规则，这里举例3类细分：流失用户与留存用户、新用户与老用户、单次购买用户和二次购买用户，基于这3类细分，对每个分类的用户购买商品进行比较分析，明确哪些商品更加符合用户的预期。 当然，要区分流失用户和留存用户，首先必须对用户流失有一个明确的定义，关于流失用户的定义可以参考博客之前的文章——网站的活跃用户与流失用户。有了定义我们就可以做统计和细分了，还是以电子商务网站为例，电商网站的内容就是商品，我们基于每个商品计算购买这些商品的用户中购买后造成流失的用户比例，如下： 这里的指标定义应该比较明确，每个商品的流失用户比例应该是购买该商品后流失的用户数在所有购买该商品的用户中的占比，但只知道每个商品的流失用户比例无法评价这个商品是否对用户保留有促进作用，或者在一定程度上造成了用户的流失，只有通过与总体水平的比较才能得出相应的结论。所以这里需要重点解释的是“与总体比较”这个数值是怎么计算的到的，这里的百分比不是直接相减的结果，而是一个差异的幅度体现，这里假设总体用户流失率为56%，那么以A商品为例，与总体比较的结果是：( 58.13% –56% ) / 56% = 3.80% ，使用同样的计算方法也可以得到其他商品与总体比较的差异幅度。最后就是展示，在Excel里面通过“条件格式”里面的数据条功能可以直接展现出图中的效果，非常方便。
●曹 梅1,2 ,朱学芳 1 (11南京大学 信息管理系,江苏 南京 210093;21南京师范大学 教育技术系,江苏 南京 210097) 用户信息行为的研究方法体系初探 3 摘 要:本文从研究方法学的角度,初步构建了用户信息行为的研究方法体系,揭示其基本特征和走 向,并详细阐述了各类实用数据采集技术和分析方法。 关键词:用户;信息行为;研究方法 Abstract:The paper constructs a tentative user inf or mati on behavi or research method syste m fr om the pers pec 2tive of research methodol ogy 1Its basic features and trend are discussed 1Vari ous data acquisiti on and analysis meth 2ods are expounded 1 Keywords:user;inf or mati on behavi or;research method 3本文为2008年教育部人文社会科学项目的系列研究成果之一,项目编号:08JA870009。 胡昌平、乔欢等在《信息服务与用户》中专门介绍了信息服务与用户研究的基本方法,包括直接调查与间接调查方法、统计测量分析、抽样方法、比较分析法、相关分析法、回归分析法、德尔菲法、马尔科夫分析法等,并通过实例分析揭示各类方法在情报学用户研究中的具体应用方式[1]。胡岷撰文介绍了当前在国外及我国台湾地区,研究人员在进行用户检索行为研究时惯常使用的研究方法,包括:问卷调查法、访谈法、小组讨论法、实验法、观察法、出声思维法和记录分析法等7种。胡岷认为,用户调查是用户研究中最重要的研究方法[2]。笔者认为,这些研究方法的归纳缺乏一定的科学体系,有必要从研究方法学角度,对用户信息行为研究方法的体系进行整体架构。 1 研究方法体系及其特征 111 研究方法体系 从研究方法学角度而言,研究方法包括研究策略、数据采集、分析方法三大部分[3]。研究策略是一种对内容研究而言的整体性方法,典型的研究策略有调查策略、定性策略、案例或行动研究策略以及实验策略等;典型的数据采集方法包括:结构化问卷调查、访谈、采访、小组讨论、出声思维等定量或定性的方法;在分析方法上,有统计分析、归纳性内容分析、数学分析等典型方法。见表1。 就用户信息行为研究方法而言,本文在相关文献分析 表1 用户信息行为研究方法体系 研究策略 数据采集分析方法 调查策略结构化问卷半结构化访谈定性策略主题采访观察法小组讨论时间线访谈出声思维法用户小组日志实验策略标准实验准实验设计网络策略系统日志文件 网络工具采集日志社会标签 统计测量分析: 描述性统计 回归分析比较分析相关分析归纳性内容分析: 话语分析关键事件分析数学方法: 马尔科夫分析法 基础上,尝试给出了一个研究方法体系。其中,在教育学和社会学中经常采用的“案例与行动研究”在信息行为研究中应用较少,未纳入该体系;而“网络策略”则因其特色应用而纳入进来,一些以计算机系统日志、网络日志采集工具、网络链接、社会标签等为代表的新数据采集技术正逐步应用到信息行为研究中来。 112 “走向定性”的特征 总体而言,20世纪80年代信息查寻理论和元理论方面的发展(如意义建构法)使研究策略和数据采集方法的重点发生了必要的转变[3],呈现“走向定性”的特征。 1960—1985年实验性信息查寻研究明显的特点是使 用了基于结构化问卷和访谈进行数据采集的定量调查,有
中国搜索引擎用户行为研究报告 篇一：XX年中国网民搜索行为研究报告 XX年中国网民搜索行为研究报告 （XX年8月） 中国互联网络信息中心 目录 摘要 1. 2. 3. 4. 5. 第一章 1. 2. 3. 4. 第二章 1.................................................. ................................................... ..........................................5 中国搜
索引擎市场现状................................................. .. (5) 搜索引擎用户PC端搜索行为................................................. ........................................5 搜索引擎用户手机端搜索行为................................................. ......................................6 不同终端用户搜索行为对比................................................. ..........................................6 搜索引擎用户广告接受度................................................. ..............................................7 研究设计................................................. ................................................... ...................8 研究对象................................................. ................................................... .......................8 研究内
用户研究工作中的14 个经典方法 时间：2013-02-05 02:51 来源：百度商业UED 作者：百度商业UED 历时2 个多月的编撰和设计，# 用研方法传遍中国# 在今天将告一段落; 经过仔细的梳理与总结，@百度商业UED 的用户研究工程师们将用户研究工作中的经典方法一一总结出来，与大家分享讨论，感谢和我们微博互动的同学们，也欢迎更多对用户体验感兴趣的同学加入讨论，大家共同努力、共同进步! 1 、【眼动& 脑电研究】将眼动仪和脑电设备联机同步，可以知道用户是如何看的，以及当时的心理活动。
［眼动&脑电研究】 V眼动研究是用户研究常用的方法，但是数据比较单一.需要结合其他数据进行解转* 2. 脑电记录仪能记录太脑的活动.其含有犬■的心理倍息、以不同的诅形反映岀来. 3*適过数据分析，我们可以将大脑夏杂的电信号转化为一垂简单前曲 堆.可収抿据这条曲线来解谏用户的”奠实想济”? 2、【可用性测试】想知道可用测试是什么？可用性测试的目的&作用？适用的场景？测试所需的人数？
【可用性测试】 ft 么是可曲性测试？ 可用性臭“轻宦的用户枉特進的?用.有效即、画豪的彊用产昂这到轻罡的冃择” 可fflrtwitfi 让用户夜一定iSiTflEffl 严品.由国阳桂工程沁打用户的構件醴旌、 零进持規察' 记堆和攜豐.以此搖评洁产品的闻用性网駁? 可用性测试的作用与目的？ 炭现用户在使用产品时需求、偏好、岛点、路径、习惯等t 为进一步 设计提供思路.节言开发成本石 可用性测试需要多少人？ 一股fW 况下，6个测试帛户大约可发现8典的可用性冋題，个 测试用户即可* 3、【信噪比原则】 如何清晰的为用户呈现信息 ？如何降低信息噪音，突出美妙的主旋律 正确识别信息噪音，有效降低噪音，传递清爽的用户体验 puhcj SE 世zp a 亡专 d
网络环境下用户信息行为分析的现状研究 一、引言 随着互联网的普及和网上资源的丰富，网络用户增长迅速，工信部称，截至2012年第三季度，中国互联网用户达5.5亿人，同比增长44.1%，总规模达5万亿人民币，同比增长13.7%。网络环境下的用户信息行为与传统用户信息行为相比较，发生了很大的变化，无论是从网络接入方式、网络接入地点、上网时间还是从网民的年龄、性别、学历、职业等都呈现出不同的特性。[1]这对互联网的安全和管理都提出了严峻的考验，同时网络带宽和网络中流量迅猛增加，网络用户增长速度加快，因此如何在网络用户不断增加的情况下实现网络中海量数据的有效存储和处理以及发现网络数据中存在的网络攻击并做出有效的判断和处理成为网络安全研究的重点。[2]因此，有必要在网络环境下加强对网民上网行为的分析。 二、国外对网络用户信息行为分析的研究 国外对网络环境下用户行为的研究起步于20世纪80年代，主要是通过研究用户的行为特征和规律来实现网络监测和网站的优化。当前，国外对网络用户行为特征的研究转向单个网站的用户访问内容以及特定的目标人群的网络访问行为，从而实现网络体系结构的改进和网络资源的优化。国外研究网络环境下用户行为的模型主要有以下几种：用来刻画系统可见的外部行为的时序模型LOTOS；通过观测到的概率分布来表现观测向量的隐马尔科夫模型HMM；用于分析网络复杂性的网络用户行为模型GOMS；以及采用表格结构来描述用户和界面交互实体的UAN模型。[3] 三、国内对网络用户信息行为分析的研究 我国对网络用户信息行为分析的研究尚处于初步阶段，主要通过对服务器日志分析挖掘用户在查询、检索等方面所具有的行为特征，从而为入侵检测、网络行为审计以及网络复杂模型的分析等提供参考，从而实现网站优化、预测网络行为以及保障网络安全等。[4] （一）网络环境下用户信息行为的涵义 关于网络环境下信息行为的涵义，没有一个特定的概念，学界有很多不同的
网易个人电子邮箱用户行为研究报告 网易邮件事业部
目 录 C O N T E N S 第一章 报告说明第二章 报告摘要第三章 报告正文研究背景 数据来源 报告概念说明 报告摘要 一、接入方式 1.网络位置 2.操作系统 3.屏幕分辨率 4.浏览器 二、邮箱使用行为 1.使用目的 2.外部访问来源 3.登录及收发信时间分布 3.1年分布 3.2月分布 3.3周分布 3.4日分布 4.登录、收发信频率及地区分布 4.1登录 4.2发信 4.3收信 三、垃圾邮件接收情况 1.用户对垃圾邮件的态度 1.1用户接收过的垃圾邮件类型 1.2用户对垃圾邮件的态度 1.3用户对垃圾邮件的感知 2.垃圾邮件发送时间分布 2.1周分布 四、邮件营销现状 1.用户对营销邮件的态度 1.1用户对推广方式的接受程度 1.2用户对营销邮件的接受程度 a.用户对各类营销邮件的接受程度 b.影响用户打开营销邮件的因素 c.用户对营销邮件发送频率的接受程度 d.网易邮箱用户对不同邮件夹的处理方式 2.营销效果分析 2.1送达率 2.2打开率 2.3举报率 五、用户属性 1.性别结构 2.年龄结构 3.学历结构 4.职业结构 5.收入结构 6.婚姻状况 7.地域结构 04 04 05 06 07 07 07 09 10 11 11 11 14 14 14 15 16 18 18 20 21 22 22 22 23 23 24 24 3.垃圾邮件地域来源分布 26 26 26 27 27 28 28 29 30 30 30 31 32 32 33 33 33 34 34 35 25 网易个人电子邮箱 用户行为研究报告 2013
用户研究方法概述 用户研究的方法和工具众多。本文从几个不同的角度对用户研究方法进行划分，并给出了一些常见的用户研究方法的概念和使用范围。 1. 用户研究的态度研究方法和行为研究方法 态度研究的目的通常是理解或者获知用户使用产品的目标和观点。用户使用产品的目标揭示了用户使用产品的原因，以及用户想通过产品实现的价值；用户使用产品的观点透露了用户使用产品后的感受。常用的用户态度研究方法有深度访谈、焦点小组、卡片分类、参与式设计、问卷调查（CATI、CAPI、CLT等）。 行为研究的目的通常是通过跟踪/收集用户的产品使用数据来了解用户实际使用行为，并发现问题。与用户的态度相比，用户的实际行为能显示出更多与用户有关的信息，是用户真实使用情况的表现，同时也显示用户在使用产品时的普遍倾向。常用的用户行为研究方法包括现场观察研究方法、实验室可用性测试方法、数据挖掘方法（例如兴趣偏好挖掘、行为轨迹挖掘、行为趋势预测等）。 2. 用户研究的定性方法和定量方法 定性研究是从小规模的样本量中发现新事物的方法，通过与少数用户（例如10到20个）的互动来得到新想法或揭示以前未知的问题。定性研究的一般性目的是解释用户行为的原因，发掘用户的新见解。常见的定性研究方法包括深度访谈、焦点小组、卡片分类、参与式设计、现场观察研究方法和实验室可用性测试方法等。 定量研究是用大量样本来测试和证明观点的方法，通过分析大量数据，找出具有统计学意义的趋势，从而映射出全部用户的真实情况。定量研究可帮助验证通过定性研究发现的假设。常见的定量研究方法则主要是前面提到的问卷调查方法和数据挖掘方法。 3. 用户研究的显意识方法和潜意识方法 前面1和2提到的用户研究方法绝大多数属于显意识的研究方法，不再赘述。现在已经开始有学者研究潜意识的用户研究方法，其基本观点是用户的行为只有5%是由显意识决定的，剩下95%是由潜意识决定的（可能有些夸张）。潜意识研究方法包括隐喻引诱技术、图片投射技术、内隐测量方法等。目前这些潜意识的
网络用户行为研究 摘要：随着信息技术和互联网的深入发展，互联网日益成为人们工作、学习和生活的一部分。互联网，即广域网、局域网及单机按照一定的通讯协议组成的国际计算机网络。互联网是指将两台计算机或者是两台以上的计算机终端、客户端、服务端通过计算机信息技术的手段互相联系起来的结果，人们可以与远在千里之外的朋友相互发送邮件、共同完成一项工作、共同娱乐。 关键词：网络 正文：网络用户是指在科研、教学、生产、管理、生活及其它活动中需要和利用网络信息的个体和群体。应该说凡具有利用网络信息资源条件的一切社会成员都属于网络用户的范畴。网络用户既是网络信息的使用者，也是网络信息的创造者。网络用户行为大致可分为五大类，网络用户行为意识、网络用户信息行为、网络用户行为模式、网络用户行为管理和网络用户行为规范。 一、网络用户行为意识 意识在本质上是物质在人脑中的主观映象。意识是物质的产物，但不是物质本身。从物质器官看，意识是特殊的物质——人脑的机能。 世界万物的存在、运动和变化是意识的表现形式，我们通过观察世界和万物的存在、运动和变化，就可以发现意识，发现世界和万物的一般规定、一般规律和隐藏的部分。意识是存在、运动、变化、行为的本质、统帅、指挥者。没有意识就没有存在、运动、变化、和行为。 人的行为也是有意识的行为。人的行为是在人脑的指挥下发生和进行的，准确的说是在人脑产生的意识指挥下发生和进行的。什么是人的意识？人的意识是人的组成部分，是人体行为表现出来的规定和本质，是人脑产生和发出的指挥人体行为的意向、意念、欲望、理想、方案和命令。 二、网络用户信息行为 对于用户信息行为，国内的定义大多是针对传统信息用户的比较宽泛，主要有几种： 1、信息行为主要是指人类运用自己的智慧，以信息为劳动对象而展开的各种信息活动，即人类的信息查询、采集、处理、生产、使用、传播等一系列过程。 2、信息行为是在动机支配下，用户为了达到某一特定的目标的行动过程。 3、用户信息行为是在认知思维支配下对外部条件做出的反映，是建立在信息需求和思想动机基础上，历经信息查寻、选择、搜集各过程，并为用户吸收、纳入用户思想库的连续、动态、逐步深入的过程，如明确信息需求实质、选择适当的信息系统、制定正确的检索策略等。 所谓网络用户信息行为就是网络用户，在信息需求和思想动机的支配下，利
淘宝用户行为数据分析报告（例）
01 分析背景 选取了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约500名随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢），数据量约5万，分析了用户行为与商品规律。 02 分析思路
03 分析过程 3.1 前提 数据来源：阿里天池。 分析工具：MySQL 8.0，Navicat for MySQL。绘图工具：Excel。 对数据进行数据清洗后再进行进一步分析，处理过程略，下文中仅显示数据处理后结果，不展示处理过程。 3.2 整体数据 3.2.1 数据体量 3.2.2 整体数据概览 3.2.3 日均数据概览
从图中数据可以看出，12月2日和12月3日的日访客数和点击数较前几日更多，可能由于这两日为周末，且双十二临近，但访客数与点击数的提升并未影响成交量，因缺少后续数据，故暂时推测为这是为双十二活动预热。 3.3 用户分析 3.3.1 复购率和跳失率
复购率=购买次数>1的用户/所有购买用户 跳失率=点击次数为1的用户/所有点击用户 从复购率可以看出，一半以上的用户有复购行为，且跳失率为0，说明淘宝对用户有足够的吸引力，让用户停留。 因仅有9天的数据，对用户复购时间特征没有足够的数据进行分析，因此没有对复购时间特征进行分析。 3.3.2 用户行为分析 用户行为可分为四种：点击、收藏、加购、购买，对这四类行为进行分析。
因用户购买途径有4种：点击-购买；点击-收藏-购买；点击-加购-购买；点击-收藏-加购-购买。因此，从上图中暂时无法判断点击、收藏、加购与成交数的关系，需进一步分析。 将用户成交方式分为四类：仅有点击行为；仅有收藏行为；既有收藏行为又有加购行为；仅有加购行为。分别计算出这四类人群的成交率。成家率=有下单行为的该类用户/该类用户总人数。可以看出，有收藏加购行为的和仅加购用户的购买率相较另外两者更高，因此，可以推测，用户的加购行为在一定程度上可以提高成交率。 3.3.3 用户时间分布分析 以日为单位对用户行为进行分析，可以看出，加购量与点击量几乎呈正相关趋势，收藏数与点击数相关性也较好，而购买量则与其他量没有呈现出明显的相关性。由前文我们已经推测，12月2日与12月3日点
《用户调研用户研究方法与规范》 产品留存上不来了，或者说产品新上线了一个功能，但是最终的效果没有大家想象中的那么好。这个时候，老板可能会说，我们做一次用户调研吧，了解用户到底想要什么，为什么会出现这样的情况？ 真正做好用户调研这件事情，才能从用户的口中了解更多更有用的信息，从用户的视角帮忙我们更好地完善产品，提升产品的数据指标。关于用户调研，主要会从以下几个部分入手，如下图： 这过程中，我会重点和大家分享下关于问卷设计的一些思考，欢迎大家多多指教。
一、明确调研目的 对于运营来说，调研一定是奔着解决或者找到某个问题发生的原因去的。 可能是产品留存率不高，也有可能用户付费率不高，也有可能用户对于某个功能完全无感，导致最终结果与预期偏差较大，于是为了找到某个问题出现的原因，甚至找到解决某个问题的办法，这个时候有些运营就会选择用户调研的方式去了解用户某个行为背后的深度原因。 而这些问题，一定是从运营数据出来的，从数据中结合用户行为去分析数据可能出现的原因。现在心里做一些预设，后续在用户调研中在针对用户去做深入的调研访谈。 二、确定调研对象，方式 明确调研目的之后，接下来就是明确调研对象和方式了，明确这些之后，我们才能更好地去做针对性的调研，找到出现问题的真正原因。比如某一款产品的3天留存率一直不高，第2天到第3天的时候，从数据折线图中可以看出，这是一个急剧下降的拐点。所以针对3日留存率这个
问题，我们确定我们的调研对是2日活跃但3日不活跃用户，找到用户在第3天流失掉的原因：是没有找到产品的Aha时刻，还是其他什么原因？ 如果我们需要针对一款新产品去做用户调研的话，也是根据新产品的目标用户去做筛选，找到潜在目标用户，了解潜在目标用户的真正需求。接下来应该明确调研的方式了，是选择线上问卷，电话访谈，还是深入面对面访谈的方式？这3种调研方式各有各有的好，各有各的弊端，根据现实情况去选择即可。访谈效果依次是面对面访谈＞电话访谈＞线上问卷，而访谈的操作难度则是完全相反的。一般来说，面对面深入访谈一般发生在产品初期，这个时候对于产品的定位，以及用户的痛点都不太明确，需要通过这样的方式更好地去了解这些用户的需求，更好地将产品包装给用户。 三、设计调研问卷 这个部分是最重要的一部分，甚至也是决定一个用户调研是否成功的关键。一般来说，如果是网上的针对所有人的问卷，那么这一套问卷一定是针对目标用户逐一筛选，往下漏的一个过程，比如想针对一款工具产品调研用户留存差的原因，首先需要明确用户是否是工具产品大类的目标用户，其次是用户是否是该工具产品的用户，从大到小，逐一筛选。不过如果都是在自己产品内，或者针对自己的用户去做调研，那么就不存在上边的筛选过程。
新媒体产业研究报告：用户行为分析 新媒体用户对新媒体的认知 中投顾问《2016-2020年中国新媒体产业投资分析及前景预测报告》指出，新媒体用户行为表现如下特征：新媒体用户对新媒体的认知仍存模糊。 新媒体相对于报刊、户外、广播、电视四大传统媒体，是新的技术支撑体系下出现的媒体形态，如数字杂志、数字报纸、数字广播、手机短信、移动电视、网络、桌面视窗、数字电视、数字电影、触摸媒体、手机网络等。 大部分人对新媒体范畴有一个较为合理的认知。但仍旧存在着对新媒体范畴理解的模糊：27.6%的人认为户外媒体是新媒体，24.0%和23.8%的人分别认为纸质杂志和纸质报纸属于新媒体，21.5%的人认为广播电台属于新媒体，20.9%的人认为不能联网的电视属于新媒体。 图表中国新媒体用户对新媒体范畴认知分布 数据来源：中投顾问产业研究中心 新媒体使用率 一、新媒体正在逐步取代传统媒体成为使用率最高的媒体形态 新媒体正在逐步取代传统媒体成为使用率最高的媒体形态。常使用的媒体形态中，使用视频类网站/客户端/App的新媒体用户从五年前的24.7%，提高到最近三个月的64.9%；新闻客户端从五年前的15.1%提高
到近三月的58.6%；互联网电视和音频类网站/移动电台App也有相似的趋势。相比之下，以纸质报纸，纸质杂志，电视，广播电台等传统媒体的用户使用比例下跌明显。 图表新媒体用户媒体选择分布 数据来源：中投顾问产业研究中心 二、互联网电视拥有率超过传统电视拥有率 我国新媒体终端普及程度已经较高，新媒体用户群体使用多种新媒体终端设备和跨屏使用行为也较高。数据显示，新媒体用户互联网电视拥有率达48.9%高于传统电视47.3%，智能手机仍然是拥有率最高的新媒体终端。目前智能手机的拥有率已经相对较高，互联网电视和平板电脑的拥有率将会进一步提升。 三、跨屏时代——近七成用户看视频的同时“玩手机” 68.5%的新媒体用户在观看视频的同时“玩手机”，38.5%的新媒体用户选择同时使用笔记本电脑或者台式电脑。看电视时“多任务”现象的普遍存在，在观看视频的同时，互联网用户会用其他设备进行在社交网络交流等行为。 针对电视媒体和视频的多任务现象，相关行业可以创造方式实现多屏互动，比如可以在社交网络上广泛传播，通过互动等方式吸引观众注意力，从而提高媒体的触达率。 图表中国新媒体用户观看视频伴随行为 数据来源：中投顾问产业研究中心
用户行为指标分析 目录 1. 了解用户，对用户进行分类 (2) 1.1了解用户的黏性、活跃度和产出 (2) 1.2对客户进行等级划分 (2) 2.分析客户留存，找出提高方法 (3) 2.1对流失客户进行调研 (3) 2.2留存率关注前两周 (4) 2.3提高前八周的留存率 (4) 2.4通过产品复购检验有效留存 (4) 3. 分析客户流量，侧面了解产品 (5) 3.1关注产品浏览情况，发现产品热销OR参数Bug (5) 3.2关注用户实时活跃度，进行有效时段的信息推送 (5) 3.3优化用户访问最多的3个界面，推介新产品 (5) 4. 分析环节转化率，优化获客渠道 (5) 4.1量化各个步骤的转化率 (6) 4.2波士顿矩阵评价获客渠道 (6) 5.行为分析中有效指标汇总 (6) 5.1基于客户的指标 (6) 5.2基于留存率的指标 (6) 5.3基于流量的指标 (7) 5.4基于转化率的指标 (7) 所有企业的运营根本是用户，用户是一个企业持续运营下去的源泉，如果没有用户，企业必将死亡。因此，用户行为分析就变成了最重要的事情，比你的招聘计划，年度规划等等重要的多。 那么，想研究用户行为单纯靠想是不行的，用户在我们的网站、app上浏览之后，唯一留下的不是脚印，而是数据。当然，前提是你的企业足够重视数据，对用户的行为数据进行了监测和留存。如果你做了这一步，恭喜你，你已经超越了60%的同行竞品。 用户行为其实涵盖了我们所有日常进行的数据分析。让用户的行为数据，指导运营、指导产品迭代更新、甚至可以指导企业内部运作和各部门的竞争。 事实上，用户行为数据分析中，最重要的就三点： 1)用户从哪来？（渠道流量、渠道转化率） 2)用户都经过了哪里？（访问路径、注册路径、停留时间、跳失率、访问深度） 3)用户为什么留下/离开？（导致流失的原因、各页面转化率、页面跳失率、各页面交互和体验、用户活跃量、用户粘性。） 只要抓住这几点，就能全面分析出当前产品的用户行为。细分下来，可以做以下分类： 1)了解用户，对用户进行分类：了解研究对象； 2)分析客户留存，找出提高方法：从结果找原因；(购买产品的客户) 3)分析客户流量，侧面了解产品：从过程找原因；(客户关注的产品) 4)分析环节转化率，优化获客渠道：从源头找原因；(客户的来源渠道)
网络环境下用户的信息行为研究 1.引言 在当代计算机网络技术的飞速发展下，网络用户的规模越发扩大，网民的信息选择行为也越发复杂。目前最具有代表性的是Internet(互联网)，它提供了一种获取信息、共享资源的革命性新途径，打破了信息流通与共享的时问限制与地域限制，实现了“时空压缩”，从而使人类真正进入一个双向互动、平衡交换的理想状态。网络不仅从根本上改变着现有的生产结构、产业结构、劳动结构，而且也极大地影响着人们的生活方式、交往方式、工作方式、学习方式乃至思维方式，并导致人的价值观和伦理观的深刻变革，从而使一种新型的社会一网络虚拟社会应运而生。 在网络用户方面，截至2010年5月，中国网民人数达到4.04亿；互联网普及率达到28.9%，超过世界平均水平，使用手机上网的网民达到2.33亿人。网络用户的数量的不断增多，让互联网成为人们实现资源共享和信息交流的最重要传播媒介之一。在应用方面，随着社会对互联网的认识进一步加深，用户对互联网的应用也逐渐从传统的浏览新闻、查询信息、收发邮件等方面向更深、更广的领域发展，电子政务、网上银行、在线购物、网络短信、网络游戏、远程教育等各种网络应用深入到我们的工作、学习和生活的各个角度。其中超过66%的中国网民经常在网上发表言论，每天人们通过论坛、新闻评论、博客等渠道发表的言论达300多万条。 在研究方法上，国内外己经在网络用户信息需求的研究理论和应用方而积累了一定数量的研究成果，研究方法相对多元化，研究对象及内容范围较广，对于网络用户需求的内容、类型、特点、需求群体、影响因素、基于用户模型的网络用户需求挖掘等方而的研究成为研究热点。用户模型研究是典型的网络用户信息需求应用的研究。国外比国内更加注重技术应用问题的研究，国内研究的理论探讨较多。但从总体上看，目前研究仍存在一些问题。 因此，有必要将数据源、分析内容、分析方法与分析口的有机地统一起来，探讨网络环境下的用户的信息行为。这样将有利于对用户信息行为实行有效地管理和控制，也是为了提高互联网络服务的质量和效率，让系统化的网络用户信息行为的研究提到日程上来。 2.网络用户信息行为含义 对于用户网络信息行为的界定，有很多不同的说法，这里选择了一下几个有代表性的定义。【1】 ⑴曹双喜和邓小昭：“我们认为网络用户信息行为指网络用户在信息需求和思想动机的支配下，利用网络工具进行网络信息查询、选择、吸收、利用、交流和发布的活动。” ⑵魏力更：“因特网用户的信息行为主要指用户的网络检索行为。网上检索行为是指用户通过特定的网上信息检索工作来满足特定信息需求的行为。它主要包括：信息获取途径的选择（如E-mail、数据库、搜索引擎、网站链接等）、检索提问式的编制和重构、布尔操作符的使用、网页浏览与存取技巧、检索问题的解决、检索结果的评价、由任务类型决定的检索时间等。” ⑶李书宁：“网络用户信息行为是网络用户，在信息需求和思想动机的支持下，利用网
网购活跃用户特征及行为习惯的分析报告 一、女性、未婚比例高于非网购用户；19-35岁用户是主体；学历水平整体较高；华东、华南地区用户比例高；中低收入者为主 二、大龄网民激增‘偏爱B2C网购，相对于3C产品，服装鞋帽等“网购大户”则并不太受大龄用户青睐。 三、有36.5%的网络用户表明主要是通过朋友了解的，居第一位。而通过媒体和广告了解的占比之和达到了45.7%； 100-500元的网购用户占绝大多数，其中100-200元的占比达41.3%，200-500元占39.7%。金额在100元以下的网购用户也占了16.1%，500-1000元、1000元以上的占比则分别是7.6%和5.3%，这说明网购用户平均一次花在网购上的金额相对较少，低价商品在网购中仍占主导地位 对于网上购频率，多数网购用户选择了“看情况而定”，说明用户网上购具有很大的随意性，这类用户占比高达58%。除此之外，回答“大约一月一次”占比最高，为28%，另有9%选择了“大约一周一次”，5%选择了“大约半年一次”。 四、网购交易金额达1.85万亿元 20-29岁成网购主力；手机购物用户比例大46.1% 未来 呈现PC购物的替代之势 五、女性用户网络购物频次整体上高于男性用户；女性用户网络购物常购服装类商品，比 例远高于男性用户 六、消费人群的人格分类 胆汁质的人最典型的特点是冲动和易怒，很情绪化，俗话说没长大。这类人购物特别根据当时的心情，受情境的影响，不喜欢特别复杂和理性的信息。针对这类消费者，促销员就应该激励他鼓动他，让他一冲动就买了，千万不要跟他争辩，他会很容易跟你吵架。 多血质的人最典型的特点是开朗和乐观，很稳定，对问题的看法比较全面和正向。这类人购物相对比较独立，既有理性思考又有感性情绪，促销员对这类顾客更多的是支持和赞赏，不用太多推销，要多给他选购空间。当然这类人一般购物都有同伴，所以还可能从同伴身上找到商机和支持。
产品各个阶段的用户研究. 第一阶段：产品策略研究阶段。这一阶段的主要目的是分析用户趋势和细分用户群体。对于分析用户趋势，是指从宏观视角整体了解用户、市场及技术等方面的发展与变化趋势，明确未来发展的机会点，主要采用的方法是案头研究。细分用户群则是为了准确掌握各细分用户群的态度和行为特征，为产品生命周期各阶段的用户研究建立一致的用户细分基础，主要采用的方法有深访、座谈会、数据分析和挖掘方法（聚类分析、回归分析等）。 第二阶段：产品概念生成和概念评估阶段。首先是分析目标市场现状，即针对某细分用户群作针对性的深入研究，了解目标用户群当前所处的总体市场环境、用户发展现状、竞争态势和国内外实践经验和成功案例，为下一步的需求挖掘和概念测试提供指导性的信息参考，采用的主要方法是案头研究。然后是挖掘用户需求，即深入了解细分用户群对产品的需求，挖掘潜在需求，发现未被满足的需求，确定典型目标人群的需求特征，选择具有一定潜力和可行性的需求关注点，为生成新的产品概念提供用户需求信息，采用的主要方法是座谈会、问卷调查等。第三是评估产品概念，即深入了解用户对概念的评价、反馈和期望，从用户侧获取产品概念设计和优化的方向，评估和筛选出具有市场潜力的产品概念，同样是采用座谈会、问卷调查等方法。最后是识别目标用户，即建立目标用户识别的模型，从内部海量用户数据中去发现新产品概念面向的目标用户，分析目标用户的特征，主要是采用内部数据分析和挖掘的方法（如分类、预测等方法）。 第三阶段：产品设计和评估阶段。首先是要了解用户对产品设计的期望和要求，为产品设计提供参考，以保证产品的原型和成品设计过程以用户为中心，并符合用户预期，完成产品原型设计，主要采用的方法是卡片分类、参与式设计、用户体验测试（如眼动跟踪等）。其次是评估产品原型，即产品设计的初始原型完成之后，从用户角度评价产品原型及其可用性，找出存在的问题，并提出相应的建议解决方案，为产品原型的迭代优化提供方向，主要采用的方法是专家评审和可用性测试。 第四阶段：产品测试与试商用阶段。本阶段的主要目的是了解产品试用的反馈，了解或发现用户使用行为特征及使用障碍，总结归纳用户的使用习惯或偏好，为产品正式商用前的产品改进提供重要的用户反馈信息，确保产品的功能、界面、
用“信息行为”为关键字进行精确检索得到原始文献342篇， 一、信息行为的概念 1、胡昌平认为信息行为是人类特有的一种行为,系指主体为了支配某一特定的信息需求(如科研、生产、管理等活动中的信息需求),在外部作用刺激下表现出来的获取、查询、交流、传播、吸收、加工和利用信息的行为【胡昌平,乔欢.信息服务与用户〔M〕.武汉:武汉大学出版社, 2001.】 2、冷伏海指出信息行为的含义可以从行为主体、外界刺激、主体目标和主体活动等方面加以领会。从主体的活动角度看,信息行为是各种信息活动的结合体。【冷伏海.市场信息资源
与市场信息行为〔M〕.北京:北京图书馆出版社, 2000.】 3、白海燕认为用户信息行为是在认知思维支配下对外部条件作出的反映,是建立在信息需求和思想动机基础上,历经信息查寻、选择、搜集各过程,并为用户吸收、纳入用户思想库的连续、动态、逐步深入的过程,如明确信息需求实质、选择适当的信息系统、制定正确的检索策略等【白海燕,赵丽辉.网络环境下的用户信息行为分析［J］.燕京大学学报(哲学社会科学版), 2002, (2).】 4、曹双喜认为信息行为是用户响应和满足自身信息需求的行动和历程【曹双喜邓小昭网络用户信息行为研究述略［J］情报杂志2006.2 】 5、魏力更：“因特网用户的信息行为主要指用户的网络检索行为。网上检索行为是指用户通过特定的网上信息检索工作来满足特定信息需求的行为。它主要包括：信息获取途径的选择（如E-mail、数据库、搜索引擎、网站链接等）、检索提问式的编制和重构、布尔操作符（AND，OR，NOT和NEAR）的使用、网页浏览与存取技巧、检索问题的解决、检索结果的评价、由任务类型决定的检索时间等【魏力更. 高校网络用户信息需求与信息行为研究［J］. 情报资料工作，2005，（5）：103-105.】 6、李书宁：“网络用户信息行为是网络用户，在信息需求和思想动机的支持下，利用网络工具，进行网络信息检索、选择、交流、发布的活动【李书宁. 网络用户信息行为研究［J］. 图书馆学研究，2004，（7）：82-82.】 7、马力认为：“网络用户行为是一个广义的概念，它是指用户在使用网络资源所呈现出的规律。网络行为可以用某些特征量的统计特征或特征量的关联关系定量或定性的表示，可以在应用层、传输层及网络层有不同的表现【马力. 一种Internet 的网络用户行为分析方法的研究［J］. 微电子学与计算机，2005，（7）：124-126.】 8、喻华林认为：“从广义上讲，网络用户信息查寻行为是指用户在使用网络信息资源时所呈现出的特点及规律，通过特定的检索方法和技术，用某些特征量的统计特征或特征量的关联关系定量或定性来表示。从狭义上讲，网络用户信息查寻行为就是网络用户在信息需求和思想动机的支配下，利用网络工具，进行网络信息检索、浏览和选择的活动【喻华林. 网络用户信息查寻行为研究［J］. 机电产品开发与创新，2006，（3）：107－108.】 信息行为概念多样化的原因既源于信息行为本身的复杂性，因为信息行为是一个多元化、多层次、多功能的综合体，也因为各研究者实际需要的不同及其认识角度的不同。虽然为想成统一的定义，但是借助这些定义，有助于把握信息行为的本质属性，而且这些定义还为