彩铃用户调查报告
2005年4-5月国内权威研究机构计世资讯联合中国最大的IT门户网站－天极网，并协同计世网、计算机世界、中国经营报等媒体对中国移动用户的“彩铃”业务消费心理和行为进行了网上问卷调查。
2005年4-5月国内权威研究机构计世资讯（CCW Research）联合中国最大的IT门户网站－天极网，并协同计世网、计算机世界、中国经营报等媒体对中国移动用户的“彩铃”业务消费心理和行为进行了网上问卷调查。共回收有效问卷1038份，用户范围覆盖国内的27个省区（直辖市）。取得了大量的一手数据。现将部分调查成果公布如下：
一、彩铃业务用户渗透率已经超过10%，用户群初具规模
在本次调查的移动用户中，正在和曾经使用过彩铃业务的用户占30.3%，综合考虑本次调查的方式和样本误差，保守估计中国彩铃业务的渗透率已经超过10%，如果按照2004年中国移动用户3.4亿的规模计算，中国彩铃用户数规模超过3400万，已经成为移动语音业务、短信业务之后的新的业务增长点。
2004年国内彩铃业务市场规模已经突破10亿元，虽然与短信百亿以上的市场规模相比还存在相当大的差距，但是市场增长速度则是超过了100%，成为移动增值业务发展的新的动力。
图表 1 中国移动手机用户彩铃业务使用情况
二、彩铃用户的年龄结构合理，用户基础广泛
调查显示，在不同年龄段的手机用户中，彩铃的使用率存在差异，中青年人群使用比例较高，与原来普遍认为彩铃主要用户是青春、时尚的青少年的观点相悖，在25~30岁年龄组和35岁年龄组中，分别有4 9.2%和43.8%使用过彩铃，高出其他各年龄组。但是这种差距并不明显，说明当前的彩铃业务受到不同年龄段用户的欢迎，与其他移动业务相对具有更广泛的用户基础。
图表 2 不同年龄手机用户的彩铃使用比例
三、好奇和追求时尚是用户使用彩铃的最主要原因
与其他移动增值业务相比，彩铃业务更具备时尚的元素，并具备大规模传播的特性。调查显示，因为好奇而使用的用户比例达到40.7%，追求时尚的用户比例达到33.9%，受到身边朋友影响而使用的比例也达到8.5%。
图表 3 彩铃用户使用原因分布
四、网络是用户开通和更换彩铃的主要方式
与短信使用主要采用点对点的方式不同，六成以上的彩信用户倾向与通过网络的方式来开通和更换彩
铃。12530作为运营商彩铃开通和下载的主要渠道并没有得到大多数用户的认同。选择的便宜性和丰富的内容是吸引用户采用网络的主要原因。
图表 4 彩铃用户开通和更换彩铃的方式
五、彩铃用户网站选择余地大，选择倾向不集中
彩铃用户在选择彩铃网站的时候选择余地大。由于彩铃的快速发展，相应的提供彩铃内容的网站也如雨后春笋一样涌现出来。调查结果显示，新浪、TOM和腾讯是彩铃用户最倾向选择的前三位的网站，选择比例分别为19.1%、14.7%和13.2%。而全天通、掌上灵通和龙腾阳光等网站也吸引了大量的用户。
图表 5 彩铃用户选择彩铃网站分布
六、彩铃用户兴趣更换频繁，但忠诚度不高
由于彩铃用户追求时尚和好奇心强的特点，其对于彩铃的兴趣也不断变化。调查显示，彩铃用户的铃声更换频率主要集中在2周—1个月，占全部用户的29.4%。铃声更换的频繁一方面也为彩铃产业的发展提供了丰富的土壤，另外一方面也对彩铃内容提出了更高的要求。
图表 6 彩铃用户更换彩铃频率分布
但与此同时，彩铃用户的业务忠诚度不高。有35.3%的用户表示不会长期使用彩铃。这意味着彩铃与短信业务的重要区别在于后者属于用户必要业务，而前者的业务对用户来说可有可无。只用通过业务内容的不断创新才能对用户保持长久的吸引力。
七、信息费贵和终端不支持是制约彩铃发展的两大瓶颈
当前彩铃业务的收费主要采用月租费和信息费结合的方式。无论对彩铃的潜在用户还是现实用户来说，彩铃费用过高都已经成为制约其使用的最主要原因。调整资费标准已经成为彩铃业务继续发展的必然选择。
对于潜在用户而言，没有使用彩铃的原因主要包括信息费高、月租费高、没有兴趣、手机不支持等。其中与资费相关的原因占到46.7%，此外由于对业务内容和使用方法不熟悉的比例也占到了8.7%。
图表 7 潜在用户没有使用彩铃的原因分布
彩铃现实用户对资费的满意比例仅为47.1%，有超过48.5%的用户由于资费原因在考虑取消彩铃服务。调查显示，5元以下的月消费水平是大多数用户能够接受的资费标准，比例为72.1%。
图表 8 彩铃现实用户对彩铃费用的态度
八、彩铃市场前景广阔，资费、渠道和版权等方面亟待调整
通过上述调查，我们认为彩铃在国内的前景相当好，业务自身具备了很多有利于普及的特点和优势，已经成为短信之后运营商和移动增值业务提供商的又一个金矿。调查中，没有使用彩铃业务的用户当中，有47.2%的用户表示在近期内可能会使用该项业务，这也意味着2005年彩铃业务的用户数将继续保持高速的增长，市场规模将突破40亿元。但是在彩铃的发展过程中，资费、渠道和版权等方面的制约因素也将更
加突出，如资费过高，用户获取相关的渠道单一，销售方式偏重于网络，流行歌曲类的彩铃在版权方面尚不规范等等。如果这些问题不能有效解决，将相当程度上影响彩铃业务的健康发展。
背景资料：
“IT第一调查”是由中国权威IT研究咨询机构计世资讯联手《计算机世界》、《中国经营报》主流媒体及中国最大的IT门户网站天极网并协同IT专业网站计世网共同打造的专业调查，此调查旨在系统梳理用户意见和要求，深入了解行业用户应用需求、消费用户消费行为，为各产业阶层提供专业化分析与预测，为中国IT产业发展提供支持，为厂商的决策提供依据。
中国移动客户行为分析 配额记录表： T.1 整体而言，你会怎样评价中国移动这家公司提供的产品和服务呢？您认为是… (访问员注意：读出所有答案，但不要读“拒答”和“不知道”) 非常好 (5) 很好 (4) 好 (3) 一般 (2) 差 (1) 拒答 ..................................................................................................... 8（终止访问） 不知道 .................................................................................................. 9（终止访问） B.1 过去六个月内, 您都使用过哪些业务? (包括您在这六个月内曾使用过，现在可能没有用) ( C.1 请问您有没有通过营业厅、网站、热线、短信、邮寄帐单等渠道获取过您手机的话费信息？ 有......................................................................................................... 1继续访问 没有 ..................................................................................................... 2跳问D4题 D.1 请问您是否亲自交手机话费？（单选） 是 (1) 否......................................................................................................... 2跳问E1 D.2 请问您最常通过什么渠道交您的手机话费呢？（单选，不读出交费方法） 中国移动的营业网点 (1) 中国移动发行的交费卡/充值卡 (2)
用户行为分析解决 方案
用户行为分析解决方案
目录 一. 简介 ............................... 错误!未定义书签。 1. 特点 ..................................................................... 错误!未定义书签。 2. 功能简介 ............................................................. 错误!未定义书签。 二. Webtrends网站运营分析解决方案..................... 错误!未定义书签。 1. 分析方法论.......................................................... 错误!未定义书签。 1.1. 网站运营分析的核心 ................................. 错误!未定义书签。 1.2. 传统网站运营分析的不足.......................... 错误!未定义书签。 1.3. Webtrends网站经营分析方法论 ................ 错误!未定义书签。 2. 基础数据 ............................................................. 错误!未定义书签。 2.1. Web server日志........................................... 错误!未定义书签。 2.2. 嵌入代码采集日志 ..................................... 错误!未定义书签。 2.3. 基础数据建议 ............................................. 错误!未定义书签。 3. 基本分析功能...................................................... 错误!未定义书签。 3.1. 网站综合访问情况分析.............................. 错误!未定义书签。 3.2. 网站频道、栏目和页面分析...................... 错误!未定义书签。 3.3. 广告及市场营销活动分析.......................... 错误!未定义书签。 3.4. 搜索引擎分析 ............................................. 错误!未定义书签。 3.5. 产品及服务分析 ......................................... 错误!未定义书签。 3.6. 访问来源追踪及地理分析.......................... 错误!未定义书签。 3.7. 访客行为分析 ............................................. 错误!未定义书签。 3.8. 用户群细分 ................................................. 错误!未定义书签。
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
XX手游用户行为调查报告 篇一：手游用户偏好调研报告 手游用户偏好调研报告 手机游戏自诞生以来就广受人们的关注和喜爱，手游在经历了前几年超常规的快速增长后，市场规模从XX年亿增长到XX年的亿，虽然增速已经开始下滑，同比增速最高是XX年的%，其次就是XX年的%。 尽管XX年的同比增速%创造了历史新低，但是市场规模还是达到了亿元，为了了解广大用户对手游的认识以及消费和需求，为了更好地改进手游，设计了此次调查。 一、调查数据分析 1. 用户的性别和年龄 在此次的数据收集中，男女的性别比例是%：%，基本上 符合这次数据收集的男女比例要求。在年龄的数据收集上，20岁及以下占%，21—25岁占%，26—30岁占%，31—40岁占%，40岁以上占%，不能达到平衡度，这可能是因为对手游有兴趣的都是年轻人，所以数据的结果的比例与期望的平衡比例出现了偏差，但是这并不影响数据的代表性。 1. 用户的月收入或者生活费 在此次的数据收集中，1000元以下的占%，1001—XX 元占%，XX—3000元占%，3001—5000元占%，5001—8000元
占%，8001—10000元占%，10001—XX0元占%，XX0元以上占%，不方便透露占%。 由此看出，收入较低的还是占大多数，因此，应当适当开发成本较低或者消费较低的游戏。 1. 用户使用的手机系统 在此次的数据收集中，Android系统使用人数最多，占%，其次就是IOS系统，占%，Windows Phone占%, black Berry 系统占%，其他占%。 由此看出，智能系统在手机用户中广泛使用，其中Android系统是使用最为普遍的手机系统，当然，IOS系统也不可小觑，这点在虽然在数据收集中没有体现出来，但是，从周围人到是可以看出来。所以说，游戏开发商应该在目标市场上多向Android系统倾斜，其次是IOS系统，尽量少开发Windows Phone和其他系统的游戏。 1. 用户每天玩手游的时间 %的用户玩手机游戏时间在一小时内，%在1-2小时，%在2-3小时，%在3-5小时，%在5小时以上。 由此可见，手机用户在手游上花的时间还是相对较长的，所以说，这更加需要好的手游来满足广大用户的需求。 1. 用户常玩的或者会尝试的手游类型以及喜欢的画风 动作格斗%，卡牌类和休闲类都是%，角色扮演和塔防类%，其他占%，战斗策略、音乐类都占%，体育竞技%。
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。
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？
基于用户行为分析的经营建议对用户行为进行分析，从而引导经营的建议。 一、套餐营销 针对用户的业务使用情况进行分析，目前消费值接近现有套餐的用户，并结合其业务使用情况，可以向用户推送短信，或者通过客服人员电话回访，邀请用户升级至更高金额的套餐，提高我们的收入。 二、用户使用偏好（闲时流量等业务） 1、时间标签 针对用户的使用习惯打上时间标签，可以推销特定的闲时流量或者闲时语音业务。并与联通商议闲时业务的价格问题。 2、业务标签 向联通申请对我们开放用户的IUPS接口数据，初期可以只要一些区分数据业务大类的数据，比如用户是使用流量进行下载类业务、浏览类业务、社交通信类业务，甚至可以具体到用户是在使用QQ还是微信，可以针对各类业务来推销定向流量业务。甚至可以和联通以及第三方公司单独商议定向流量的价格问题。
3、位置标签 向联通申请对我们开放用户详单中的业务发生位置信息、账单金额水平和业务使用情况，对用户进行各类营销。 三、精细运营，精准营销 通过尽可能多的用户数据，如用户手机型号、地理轨迹、业务使用偏好、时间标签甚至流量使用时的搜索关键字等，可以结合多行业进行精准运营和营销。 四、需要的数据内容 对于以上这些内容，可以一步一步的来展开： 1、套餐营销和用户时间标签的闲时业务包可以利用现在的数据展开操作。 2、位置标签需要联通提供用户详单中的LAC、CI信息，并对应到联通基站 工参中的经纬度信息和天线方向角信息来确定。 3、业务标签需要联通提供IUPS数据中比较基本的业务分类信息，可以分为 几个大类：网页浏览、E-mail、下载类、社交软件类（可细分QQ、微信、微博等）、导航业务、流媒体视频、支付类APP、游戏类等等。 4、用户终端IMEI数据，在多个分析中均可能会用到。 5、如果进行到最后一步多行业运营、营销，则可能还需要更深入的用户搜索 关键字一类的内容，来进行更深入的分析。 针对IUPS数据，由于这些数据均是由信令解码后得出的，所以从联通取得
信利SensitiView宽带用户行为分析系统 技术建议书 西安信利软件科技有限公司（版权所有）
目录 1、简介 (3) 1.1.开发背景 (3) 1.2.术语： (3) 2.项目概述 (4) 2.1.产品简介 (4) 2.2.商业机会 (4) 2.3.系统组成 (4) 2.4.子系统功能描述 (5) 2.5.运行环境 (8) 3.系统总体架构 (9) 3.1.系统目标 (9) 3.2.技术方案说明 (9) 3.3.网络拓扑图 (10) 3.4.网络拓扑说明 (11) 3.5.系统整体结构图 (11) 3.6.系统中各服务器介绍 (12) 3.7.模块清单 (13) 4.各模块说明 (14) 4.1.数据采集模块 (14) 4.1.1 功能概述 (14) 4.1.2 模块设计要素说明 (15) 4.1.3 结构 (15) 4.1.4 详细功能说明 (16) 4.2.数据汇总存储模块 (17) 4.2.1模块功能概述 (17) 4.2.2模块设计要素说明 (17) 4.2.3结构 (17) 4.2.4详细功能说明 (18) 4.3.数据分析处理模块 (18) 4.3.1模块功能概述 (18) 4.3.2模块设计要素说明 (18) 4.3.3详细功能说明 (18) 4.3.4程序逻辑流程 (19) 4.4.数据展示模块 (19) 4.4.1功能描述 (19) 4.4.2模块设计要素说明 (21) 4.4.3结构 (21) 用户信息管理：对用户信息进行查询、统计等。 (22) 4.4.4程序逻辑 (22) 4.4.5系统页面设计 (22) 5.其他接口说明 (24)
上网行为管理的定义 帮助互联网用户控制和管理对互联网的使用，包括对网页访问过滤、网络应用控制、带宽流量管理、信息收发审计、用户行为分析； 为什么要管理上网行为 “随着互联网的发展，它已经到了必须控制和管理的时代，因为网上充满了错误的信息、虚假的信息，和非民主的力量。”----蒂姆?伯纳斯?李（互联网之父） 水能载舟亦能覆舟!互联网一方面能够帮助企业提高生产力、促进企业发展；另一方面也在企业管理、工作效率、信息安全、法律遵从、IT投资等方面给企业提出了严峻的问题与挑战。 问题1：网速为什么越来越慢？ 在办公室里经常会听到有人抱怨“网速为什么这么慢？”，几乎所有的企业都存在这样的问题。那么企业花钱租用的10M甚至100M带宽都被用在哪里了？为什么带宽不断扩充，而网速并没有明显改善？ 真相：带宽资源也许正被滥用! 根据联通公司发布的一份调查显示：以迅雷、BT、eDonkey、KaZaA等为代表的P2P应用，消耗了40%以上的有效网络带宽。而在企业租用的有限带宽里，充斥着大量P2P下载、网络电视等应用流量，导致大量带宽被非工作应用所占用。而且，由于P2P的应用特征，使得企业高额投资的带宽成了互联网公共服务。 谁？在什么时间？可以拥有多少带宽资源？可以使用哪些网络应用？ 问题2：网络安全事故为什么防不胜防？ “堵漏洞、砌高墙、防外攻、防内贼，防不胜防”，防火墙越“砌”越“高”，入侵检测越做越复杂，病毒库越来越庞大，身份系统层层设保，却依然无法应对层出不穷网络安全威胁，难道那么多安全产品都是摆设？ 真相：安全隐患来自内部员工! 无论如何豪华的防线，一个漏洞就可以毁灭所有一切。Meta Group发布研究报告称：“持续增长的安全威胁源自您的员工”。内部人员通过互联网与外部通讯时，可能会引入含有恶意的或者攻击性的内容，如若未能得到监测和控制，这将成为企业的一大隐患。并且充满诱惑的网络资源往往是风险的发源地。 谁？在什么时间？是否可以上网？是否阻止访问可能含有安全风险的网络内容？ 问题3：办公室为成了免费网吧! 据一项调查显示，普通企业员工每天的互联网访问活中40％与工作无关，对色情等非法网站的访问量70％都发生在工作时间。上班时间“上网休闲”已经成为普遍现象，聊天、游戏、炒股、购物、BBS、电影、博客等无时无刻不在抢占正常的工作时间，办公室因此沦为不需要花钱的“网吧”。 谁？在什么时间？可以用什么应用？不可以访问什么网站？ 约束员工在互联网上的行为，其实是在帮助员工匡正工作行为，丢弃不好的习惯，成为一个
●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
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
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
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)
事实上，互联网用户浏览网页的习惯和顾客浏览商店中物品的习惯没有多大差别。用户打开一个新的页面，扫视一些文字，并点击第一个引起他兴趣的链接。在这过程中，页面上有大量的区域用户甚至完全没有看过。大部分用户在页面上寻找他感兴趣且可点击的内容，一旦发现目标，点击行为就会发生，但如果页面不符合期望，后退或关闭按钮也将马上被点击。 用户是如何浏览你的网站的 1. 大部分时候用户并非在阅读屏幕上的内容，而是在扫视。 用户习惯扫视和快速寻找页面上一些能够引导他理解内容的关键点。 2. 不要考验用户的耐心 当一个页面不能满足用户的期望时，离开就在所难免。希望通过添加相关内容来丰富页面和留住用户往往效果不佳甚至适得其反。一屏页面上承载的信息越多，认知的负担就会越重，就需要花费更多的时间去处理信息，如果这些信息中还有些不是用户期望的，那就还要花额外的精力将这些多于信息从注意力中剥离。Jakbo Nielsen 的研究结论也表明：一个页面上的认识负担越重，导航和浏览就会越困难，用户离开并寻找其他替代品的可能性就越大。 3. 用户并不做最佳选择 用户并不是在搜寻找到最佳选项的最快途径，他们也并非用线性的方式来阅读屏幕上的内容（有顺序地从一个模块到另一个模块）。当用户找到第一个合理的选项，或者一旦找到了可能的目标内容，立即点击的可能性会非常大。其实，用户是在寻找能让他们觉得够用
或者合适的内容，而非寻找最佳的选择，理由也很直观，让用户自己去做最佳选择需要花费不少时间和精力，那已经在考验用户的耐心了（选择即成本）。 来自eyetools 的图片，可以看出用户浏览时的关注点和非线性的浏览轨迹。 Jakbo Nielsen的F形浏览热区 Jakbo Nielsen曾对232位用户浏览几千个页面的过程中的眼动情况进行追踪，发现用户在不同站点上的浏览行为有明显的一致性，将浏览热点可视化后呈现出类似F形的图案。这种浏览行为有三个特征： 1. 用户首先会在内容区的上部进行横向浏览。 2. 用户视线下移一段距离后在小范围内再次横向浏览。 3. 最后用户会在内容区的左侧做快速的纵向浏览。 PS.显然，用户的浏览行为并非精确的包含这个三个过程，有时候，在这三个过程之后，还会在底部有横向浏览的热点，使得整个浏览热区图看上去更像E而不是F。也有时候，用
上海商学院 东方财富传媒和管理学院 科研项目申请书 课题名称网络精准广告传播中的用户行为分析 课题申请人谭俊洪 申请人所在单位机关党总支/复旦大学新闻学院 填表日期2013年11月10日 申请者的承诺： 我承诺对本人填写的各项内容的真实性负责，保证没有知识产权争议。如获准立项，我承诺以本表为有约束力的协议，遵守上海市哲学社会科学规划办公室的相关规定，按计划认真开展研究工作，取得预期研究成果。上海市哲学社会科学规划办公室有权使用本表所有数据和资料。 申请人（签章）：谭俊洪 2013年11月10 日 填写数据表注意事项 一、本表数据将全部录入计算机，申请人必须逐项认真如实填写。填表所用代码以当年发布的《上海市哲学社会科学规划课题申报数据代码表》为准。 二、表中粗框内填代码，细框内填中文或数字。若粗框后有细框，则表示该栏需要同时填写代码和名称，这时须在粗框内填代码，在其后的细框内填相应的代码内容。 三、有选择项的直接将所选项的代码填入前方粗框内。 四、具有高级专业技术职务者不填第一推荐人姓名、专业职务、工作单位，第二推荐人姓名、专业职务、工作单位两行。 五、部分栏目填写说明：
课题名称：应准确、简明反映研究内容，最多不超过40个汉字（包括标点符号）。 课题类别：按所选项填1个字符，例如：“B”代表“一般课题”。 学科分类：粗框内填3个字符，即所报学科代码的2个字符加专业代码的1个字符；细框内填所报学科专业名称。例如，申报哲学·宗教学科伦理学专业，则在粗框内填“ZXG”，在 其后的细框内填入“伦理学”字样。 工作单位：按单位和部门公章填写全称。如“华东师范大学哲学系”不能填成“华师大哲学系”或“华东师大哲学系”；“上海社会科学院部门经济研究所”不能填成“上海社科院部门所”或“社科院部门所”等。 通讯地址：必须填写详细，包括路名、村名、弄号和门牌号，不能以单位名称代替通讯地址。注意填写邮政编码和联系电话。 参加者：必须填写真正参加本课题研究工作的学者，不含课题申请人，不包括科研管理、财务管理、后勤服务等人员。栏目不够时可另加页。 预期成果：预期取得的最终研究成果形式，限选报2项。例如，预期成果为专著和研究报告的，填入“A”和“B”。字数以中文千字为单位。 申请经费：以万元为单位，填写阿拉伯数字，注意小数点位置。
摘要 随着信息化时代的来临，移动通讯市场的竞争越来越激烈，抢占市场份额、提高客户与企业之间的黏度是移动通讯企业一直的目标。消费行为分析是客户关系管理的重要组成部分, 传统的分析都是借助于经济学的基本理论进行的,没有进行定量的研究,结果存在一定的局限性。在新技术不断发展的今天,数据挖掘技术作为一项强大的数据分析技术, 在客户关系管理中的应用正得到越来越多人的关注。在以客户为中心的竞争环境中，如果既能拥有大量的信息，就能在激烈的竞争中取得优势。数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识进行数据分析， 从而发现潜在信息的技术。对客户进行细分能够帮助企业从更加深入全面的角度洞察客户、 了解客户价值取向，基于这种洞察在合适的时间通过合适的渠道向合适的客户提供量身定做 的产品套餐。基于此背景提出了该课题。 如何从大量的消费者消费记录中发现消费者的消费行为，对移动通讯企业提高客户的满意度 等有着重要的战略意义。本文基于数据挖掘的移动通信消费者消费行为的研究以数据进行驱 动，对移动通讯消费者消费行为进行了相关分析，基于已处理的数据，进行消费者细分。通过 K-Means、Two-Step 和 Kohonen 聚类方法，分别进行聚类，最终选择了 K-Means 的细分结果作为消费者细分准则，得到五类消费者，即重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、 一般价值客户和低价值客户。本文第一章首先阐述了数据挖掘的相关理论，并对消费者行为分析 进行分析，第二章阐述了数据挖掘理论，介绍了数据挖掘的特点和数据挖掘的一般过程 以及数据挖掘的特点。第三章进行了消费者行为分析，包括客户关系的管理、CRM流程、消费者行为分析和消费者细分的方法，以及移动通讯企业的消费者细分问题。第四章描述了移动通讯消费者细分的案例，进行了数据预处理消费者聚类，以及细分客户消费行为分析。第五章进行了移动通讯消费者的相关性分析，包括消费者购买的相关性消费者消费行为的分 析，在第六章进行了总结与展望。本文在移动通讯消费者购买倾向上共进行了CART算 法、 CHAID算法和 C5.0 算法，这三种算法进行处理，最终的二道重要保持客户和年龄关系较大， 重要挽留客户和消费频率关系较大，重要发展客户则和最近一次消费时间相关性高，一般价值客户和消费频率与消费金额有关，低价值客户则和性别有一定关系。针对此，在展开营销策划时，可以针对性进行营销。j6j7f6o1k3 。 关键词： RFM、客户细分、数据挖掘、CART算法、消费者行为
基于通信数据的移动用户行为分析 [摘要] 认为分析移动用户行为特征与分类，对移动应用个性化服务的改进具有重要的参考价值。基于国内电信运营商随机抽取某市一万移动用户一周的日志记录，其中含有4万余条通话记录和200余万条网络请求，每条请求包含对应的基站标号以及基站地理位置。本研究从消费能力、通话量、网络请求量、位移量四个维度从这批数据中提取14种基本特征指标。利用K-Means聚类方法将移动用户区分成规律通话型、随机上网型、居家节约型和随机高消费型等四类用户模型。 [关键词] 用户行为分析;移动用户研究;聚类分析;数据挖掘 [分类号] G35 1 引言 随着移动通信技术的迅猛发展和广泛应用，移动终端大量普及于民众，也产生了大量用户信息记录，如何利用大数据来了解移动用户行为与习惯特征的研究不断涌现。通过对移动用户的分析与了解，许多企业与政府部门可以依据结果提供各式各样的服务与应用方案。移动用户行为分析通常是指基于地理信息涉及用户访问网络、通话的行为规律与活动研究。电信运营商通过获取用户访问移动互联网、使用移动应用及通话的行为规律,能够有效地配置网络资源并提供具有针对性的服务。 近年来，针对桌面端日志挖掘的研究层出不穷，[15, 16, 17]都是针对桌面端web服务的后台日志挖掘入手，通过分析用户访问页面的占比、用户访问的页面顺序等对用户的行为进行建模。而针对移动用户的行为分析研究则在很多方面借鉴了桌面端的研究，同时利用移动端设备的地理位置位置记录，挖掘出用户移动轨迹模式，找出轨迹中重要的位置并结合通信数据、互联网日志数据以及移动应用数据作为研究的基础，分析挖掘移动用户的需求、行为、兴趣，甚至是通过预测用户的目的地、推测用户下一步即将到达的位置以便提供针对性的推荐服务[1， 13]。传统的移动用户轨迹分析，多数利用软件采集仿真数据，属于细时空粒度下的数据，即可以采集到用户一天中连续时间段的位置数据。Y.Zhu等作者着眼于用户位置数据中经常出现的地点，并根据出现时间来推测用户所处的位置是家还是公司[2]。此外，S.Akoush和A.Sameh则通过指定时间粒度，聚类用户在多日同一时间段的行动轨迹，利用稀疏数据拟合出用户在这时间段移动轨迹的目的[3]。研究用户的移动轨迹，实现预测用户下一步位置目的的方法，包括利用贝叶斯算法、聚类、数据挖掘方法等。实际上，电信运营商服务器上的数据是粗时间粒度的，唯有请求通信或上网时才会被记录，因此用户位置变化是不连贯的，具有随机性、稀疏性的特点，不能支持用户行为轨迹直接且连续的刻画描述。谭均元等人提出了生活熵概念作为用户移动轨迹规律程度的度量[4]，采用了个人多天时段移动序列的算法来弥补实际数据的这种不足，即通过对多天数据的分析来获得更准确的用户移动轨迹。S.A.Shad则结合地理信息与用户提供的上下文语义信息来增加预测准确性[5]。梁鹏等作者则透过在WAP网关进行数据采集，并对数据进行数值分析和拟合,最后得到用户行为的统计性特征来建立用户行为
用户行为数据分析的三个层次，你真的了解吗？ 在这样一个「数据驱动」的时代，很多产品团队都选择在产品早期就引入或搭建数据分析平台，并希望能够通过数据驱动产品的快速成长，但即便如此，大多数的初创企业还是难逃失败的厄运。除去战略、经营等导致企业死亡的情况，数据分析的「深度不够」也是让产品铩羽的重要原因——大多数企业构建的数据分析平台仅仅能看一些统计指标——而这并不足以指导产品改进，并使之走向成功! 产品数据分析的三个层次 对产品用户和行为数据的研究可以大致划分为宏观层、微观层和中间层三个层次： 宏观层：由一系列的数据指标构成。如产品每日的「活跃用户数」、「新增用户数」、「订单数量」、「点赞的次数和人数」、「次日或7日留存率」等，这些指标能够帮您从整体上把握产品的运营状况; 微观层：由产品中每个用户及其行为的细节数据构成。如每一个用户的年龄性别……、他在什么时间打开应用、做了什么、他的购物车里都有哪些商品等，这些数据可以让您去深入的了解和理解每一个用户以及用户的行为? 中间层：中间层由一系列相互关联的分析方法、模型以及相应的数据构成。如行为分析、漏斗、留存、细分、画像洞察等等。 决定成败的「中间层」
「中间层」是至关重要的一层——针对您产品和业务目标展开的大部分分析，都需要在中间层的方法模型支持下完成。这是因为： ?宏观层的数据指标过于概括，虽然可以帮您了解产品的整体状况，却很难基于这些指标直接构建出切实的产品改进策略; ?而微观层的行为的数据量实在太大，海量细节让人无从下手。 如果，中间层能够基于丰富的维度提供有效的方法和模型，您就有机会对存在问题的宏观数据指标进行逐级深入的剖析(Drill down)，逐步缩小问题的范围和人群，甚至深入微观层洞察相关的用户及行为，直至对问题原因得到清晰的认识(或有效猜测)——并据此构建出产品改进策略并逐步改进，产品就有机会走向成功。 相反，如果中间层缺失，或提供的方法模型不能支持您对问题指标进行足够的剖析，您就只能回到「看数据→拍脑袋」的老路上去，产品快速增长并最终走向成功的几率将因此降低。 典型实例剖析 以一款假想的「视频分享社区」产品为例：