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
企业精细化管理，是企业为适应集约化和规模化生产方式,建立目标细分、标准细分、任务细分、流程细分,实施精确计划、精确决策、精确控制、精确考核的一种科学管理模式。这种管理模式要实现生产、经营、安全上“精谋细划”，合理配置资源，科学安排生产，提高质量，降低损耗，实现安全生产；经营上“精打细算”，眼睛盯着市场，从市场需要出发，组织生产经营，降低营销成本，采购贷比三家，追求效益最大化；管理上“精雕细琢”，充分调动人的积极因素，运用现代管理手段和方法，把预算管理、成本管理、资金管理、技术管理、设备管理、安全管理等抓细抓实；技术上“精益求精”，强化科学技术是第一生产力的观念，重视科技创新和技术改造，大力推广新技术、新工艺、新材料、新设备，加大科技投入，加快科技成果向现实生产力转化的步伐，增强企业发展后劲。 精细化管理的内涵是：精确定位，精益求精，细化目标，量化考核。“精确定位”是指对每个单位、部门和岗位的职能职责都要规范清晰、有机衔接；“精益求精”是要求对待工作标准高、要求严，做到尽善尽美；“细化目标”是指以任务进行层层分解，指标落实到人；“量化考核”是指考核时，做到定量准确，考核及时，奖惩兑现。精细化管理的核心和灵魂是：持续改进，不断创新，追求永无止境。
要真想贯彻落实公司的“公司化运作、集约化发展、精细化管理”的工作思路，适应公司发展的要求，不断提高公司整体管理水平，必须先要做份《精细化管理工作实施方案》。 实施精细化管理，能使不断提升公司整体管理水平的重要举措，也是针对公司管理现状，切实解决目前存在问题的重要工作方法。其指导思想是：在认真学习精细化管理方法论的基础上，通过深入分析公司各类管理工作中存在的问题，以全面提升执行力、提高效率和效益为出发点，围绕公司中心工作，运用科学适当的管理工具和方法，把“精、准、细、严”落实到管理工作的每个环节，不断提高公司整体管理水平，内强素质，外树形象，培育精细文化，为公司的可持续发展而努力。 实施精细化管理，其具体要求是在公司日常管理工作中，做到“八化”，即以下“八化” 1、细化：任务分解要细化（横向到个人，纵向到时间）；布置工作要细化（符合SMART原则）；制定计划要细化（符合5W2H原则）；指挥、指导要细化（有效沟通原则）。 2、量化：绩效衡量标准要量化或行为化，不能量化或行为化的指标不能作为关键绩效指标。 3、流程优化：要本着复杂问题简单化，简单问题流程化和规范化的思路，不断改进和优化关键业务流程，提高结
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。
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%。
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？
信用卡存量客户精细化运营管理 近几年来，随着消费金融在我国的普及和推广，作为银行零售领头羊的信用卡业务也得到了爆发式的增长，累计发卡量和人均持卡量均持续增加，授信总额不断攀升。但随着市场竞争的日趋激烈，信用卡客户的客群不断下探，同时在金融监管不断加码和行业健康合规发展的大背景下，互联网金融、P2P的行业洗牌和业务调整，也导致了次级下沉客户向银行信用卡业务的传导，共债风险持续增加，全社会逾期半年未偿信贷总额和各行信用卡不良均呈现抬升趋势。因此，各银行的信用卡发卡增速均有所放缓，信用卡业务开始进入存量客户精细化运营管理时代。 一、为什么需要对存量客户进行运营管理？ 信用卡申请人经过层层审批之后，如果满足银行的各项发卡政策要求和资质要求，银行便会为申请人发放信用卡。从此刻开始，该申请人便成为信用卡业务的存量客户。银行作为盈利机构，其信用卡业务的所有收益均来自于存量客户，包括年费、刷卡消费的佣金收入、分期业务的手续费收入和循环信用的利息收入等等。银行若想提高信用卡业务的利润率，追求利润最大化，必须从成本和收入两方面考虑问题，即在尽可能提高营业收入的同时，尽量减少各成本项，而成本项中很大一部分来自于因客户逾期导致的风险损失。因此好的运营管理，既需要银行持续提升客
户价值，又需要提高贷中风险管理能力。客户价值提升，通过卡片激活、默客促活、产品营销响应、客户流失预警和客户价值评估等方式方法，提高发卡客户的刷卡用卡及提现用款，提高客户对循环信用、取现、消费分期、额度外现金贷等高价值产品的使用率，从而整体推高营业收入。贷中风险管理，通过提前预判客户在还款能力和还款意愿上的变化，并根据这些洞察，采取相应的干预措施，以防止信贷资产的风险恶化，从而减少未来因逾期导致的风险损失。综上，银行信用卡业务的存量客户管理至关重要，好的运营管理在不断提高营业收入，降低未来风险损失的同时，提高客户黏性，使得客户持续为银行创造价值。 二、与传统运营方法相比，精细化运营有哪些不同？ 鉴于信用卡存量客户管理的重要性，各家银行都非常重视存量客户管理和运营，但管理能力和运营水平参差不齐，好多银行目前依然使用较传统的运营方法。传统运营方法主要有如下特点： ?运营管理主要依赖于业务人员经验，通过简单的业务规则进行风险预警，且无法对业务规则进行定期评估和优化；?客户用卡环节，缺乏动态额度调整策略或者调额体系，用卡体验不佳，易造成客户流失； ?价值提升环节，没有工具和抓手，对高价值产品的交叉营销，采取“广撒网，多捞鱼”，对所有客户都营销，效果不佳且浪费营销资源；
基于智能视频分析的监控平台建设方案 随着国家经济的提高，城市和城市化进程在不断的发展，各种社会矛盾和暴力事件逐渐增多，政府和相关部分对加强城市各地联网型监控系统越来越重视，当前城市和小区监控系统建设使用监控录像存储，事件发生后调取查阅的方式，这种方式在一定程度上满足了社会的需求，但是无法避免事态趋于恶化，在此背景下，具有智能视频行为分析的监控平台建设就显得尤为重要。 智能视频技术让安全警卫部门能通过摄像机实时自动“发现警情”并主动“分析”视野中的监视目标，同时判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁，对已经出现或将要出现的安全威胁，及时向安全防卫人员通过文字信息、声音、快照等发出警报，极大地避免工作人员因倦怠、脱岗等因素造成情况误报和不报，切实提高监控区域的安全防范能力。 现有各大监控系统厂商和信息化科技公司都研发出大量的智能视频分析软件，可以分为两大类，基于嵌入式DSP 智能分析系统和基于计算机末端处理的智能分析系统。 一．基于嵌入式DSP的处理优点
1、DSP方式可以使得视觉分析技术采用分布式的架构方式。在此方式下，视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），这样，可以有选择的设置系统，让系统只有当报警发生的时候才传输视觉到控制中心或存储中心，相对于计算机末端处理方式，大大节省的网络负担及存储空间。 2、DSP方式下视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），此方式可以使得视觉分析单元直接对原始或最接近原始的图象进行分析，而后端计算机方式，计算机器得到的图象经过网络编码传输后已经丢失了部分信息，因此精确度难免下降。 3、视觉分析是复杂的过程，需要占用大量的系统计算资源，因此计算机方式可以同时进行分析的视觉路数非常有限，而DSP方式没有此限制。 二．在对比上述两种处理模式的优缺点基础上，提出基于DSP嵌入式处理和末端计算机处理两种系统结构.
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
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
讲授专家：李勇 培训对象：1、互联网时代，希望学习互联网电商运营的人士； 2、企业内与产品、客户接触的管理、营销、服务人士； 3、企业内从事营销与服务工作的相关人士； 4、希望开展平台运营的企业相关人员； 课程时间：1天(6小时） 课程背景： ?互联网发展到现在，每一个领域都有不少相同或相似的产品或平台。决战红海，用户为王，可是人海之中，用户在哪？怎么长期留住用户？用户流失了怎么办？是运营！ ?平台从0到10000的运营该如何规划？层出不穷的渠道、方法该怎么去合理有效的为我所用？那些刷爆朋友圈、直击心扉的运营活动是如何策划的？如何让互联网平台中脱颖而出，成为了崭新的探索领域。 本课程亮点： ?互联网平台竞争极为激烈，在各大网络平台都存在的情况下，如何能让我们的平台脱颖而出，根据产品的定位，如何做好竞争对手的数据分析、如何做好运营策略，如何掌握活动运营，用户运营，渠道运营中的各项数据的分析方法，本课程将详细介绍以上部分，理论结合实际案例，课程落地性极强。 课程收益： 培训完结后，学员能够： ?了解互联网平台运营的基础方法； ?掌握互联网平台用户数据运营的策略； ?掌握互联网平台数据管理和渠道运营的策略； ?掌握并了解数据分析的方法和工具以及数据报告的撰写；
5、内容运营中10个营销常见的用户心理效应 6、文案中的常识陷阱。 案例详解：如何做好一个引爆互联网的产品营销活动。包括拼多多，京东到家等案例。 单元六产品互联网化运 营要点 1、如何让抖音走进运营厅 2、如何借助事件营销打开传播 3、如何用小程序+社群形成电话红包裂变 学习和了解怎 样做好产品的 品牌运营策略 单元七异业商户合作技 巧 1、什么是合作场景 案例：从汪峰上头条看场景选择 2、挖掘异业合作中蕴藏的机会 3、异业合作如何获取客户关注 4、如何在合作中洞察消费者的购买动机 练习：本章实践思考 学习互联网时 代异业联盟场 景的具体应用 讲授老师介绍： 李勇 ?山东大学研究生计算机专业 ?10多年互联网电商平台运营实战经验 ?10多年企业管理与培训经验 ?上海鲸工网COO ?易车产品VP ?互联网产品及运营专家 ?互联网营销与策划专家 ?国际职业培训师行业协会认证高级讲师 曾供职于：华为高级督导，百度产品经理，易车（车后）VP，鲸工网COO 曾服务的客户： ?运营商： 1）广东移动、浙江移动、北京移动、上海移动、湖南移动、湖北移动、成都移动、广东移动南方基地、四川移动、上海电信、贵州电信、湖北省电信、武汉电信、辽宁电信、北京电信、上海联通、深圳联通、深圳移动、湖南联通、黑龙江移动…… 2）南京咪咕互动、上海咪咕、中移在线、铁塔公司、中移苏研、电信爱音乐公司…..
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 (4) 2.功能简介 (4) 二.Webtrends网站运营分析解决方案 (6) 1.分析方法论 (6) 1.1.网站运营分析的核心 (6) 1.2.传统网站运营分析的不足 (6) 1.3.Webtrends网站经营分析方法论 (7) 2.基础数据 (8) 2.1.Web server日志 (8) 2.2.嵌入代码采集日志 (8) 2.3.基础数据建议 (9) 3.基本分析功能 (10) 3.1.网站综合访问情况分析 (10) 3.2.网站频道、栏目和页面分析 (12) 3.3.广告及市场营销活动分析 (14) 3.4.搜索引擎分析 (16) 3.5.产品及服务分析 (18) 3.6.访问来源追踪及地理分析 (19) 3.7.访客行为分析 (20) 3.8.用户群细分 (23) 3.9.流媒体及WAP分析 (24) 3.10.网站效能分析 (25) 3.11.网站技术分析 (26) 4.SmartView：在线展示网站访问情况 (26) 5.自定义报告及第三方数据关联 (27) 6.访客历史分析 (27) 7.二次开发接口 (28) 8.其他功能 (28) 三.总体技术方案 (31) 1.webtrends体系结构 (31) 1.1.体系结构图 (31) 1.2.系统运行机制 (32) 1.3.与网站的接口 (33) 2.B/S结构设计 (34) 3.安全管理 (34) 4.审计管理 (35) 5.回滚分析 (35) 6.备份及恢复 (35) 7.自动运行，无需人工干预 (35) 8.分布式体系 (35) 9.支持多种日志文件 (36)
电子商务精细化运营从商品精细化管理开始 从2011年下半年起，听到最多的就是电子商务要精细化运营，说电子商务营销推广需要精细化、供应链需要精细化等等，但我觉得电子商务精细化营运其核心在于商品精细化管理。而商品精细化管理主要分三大块内容；商品结构表、商品属性以及商品流通全过程精细化管理。 一．商品结构表 首先是按照产品“大类、中类、小类”结构清晰，如图（丝巾丝巾系列、薰衣草系列）,其实基本上产品类别分清楚了之后，WEB端的货架和首页布局的基本轮廓也就出来了； 其次是产品角色分类（目标性产品、常规性产品、形象产品）分清重点产品和次要产品,这样运营、推广都可以聚焦，集中力气发力于一点上去，以点带动面的发展。 最后是要产品详细信息梳理和深挖产品价值及卖点，能够刺激客户的购买欲望同时引导消费者快速下单购买。
二．产品属性表 产品属性的作用如下图 由上图，我们可以看的出来；商品属性的效用对于电子商务运营是广泛而且深远的，无论是WEB端的还是仓储供应链上的管理，商品属性都展示了它的重要性；
三．商品流通全过程精细化管理 所谓商品管理就是零售商在正确的时间、正确的场合、正确的价格向顾客提供正确数量、正确商品的程序，是以满足顾客需求，达到公司财务为目标。从采购、入库、上架、营销推广、销售、售后以及财务核算无不涉及到商品管理，虽然都涉及到商品管理，但其实每个节点、每个过程，每个相关工作人员所关注的商品信息点也是不一样的，如下图所示；
要达到商品全过程精细化运营的效果我觉得相关工作人员要做好每个流通过程中节点的控制和对接，下面就简单介绍下商品全过程精细化运营个环节的重点关注内容和作用； 1. 采购；根据企业计划，选择优秀的供应商，供应商选择顺序依次为制造商-代理商-批发商-商贸公司，选择好的商品（销量大、毛利高、吸引人、价值高、名特优新）满足市场需求 2. 仓库管理；确保仓库财产安全，准确掌握库存信息以及产品库位，提升仓库拣货发货的速度和效率 3. 上架；调查研究消费者关注商品那些属性，客户关注的属性优先在WE B端展示，并提炼宝贝描述，突出产品价值和卖点 4. 营销推广人员；熟知产品结构，熟知产品价值和卖点，根据产品结构比例和产品价值挖掘，做到精准营销，提升营销推广的ROI 5. 客服；要熟知那些产品是活动产品，那些产品是目标性产品，那些产品是高端形象产品，熟知产品详细信息，熟知产品的卖点和价值所在，能够快速回答客户的问题，提供优秀良好的服务和激情，提高咨询转化率，树立公司良好形象 6. 财务人员；能够熟悉的知道产品销售价、分销价、成本价，快速的算出公司的应收应付账款，给公司提供优化产品线的财务报告决策依据 要点； 1.打造企业商品管理体系，建立适合企业的产品结构表和商品属性应用表 2.电商企业必须根据市场需求和产品状况打造出一条从采购、入库、上架、推广、客服、售后到财务的工作流程和标准，提高公司整体营运效率，只要这样，整个
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。
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)
大华驾驶行为分析解决方案
大华驾驶行为分析解决方案 方案简介 大华驾驶行为分析系统是大华车载视频解决方案的一部分。既能独立使用，自成系统，又能和车载监控系统融为一体。驾驶行为分析系统采用先进的图像处理技术、人脸特征识别分析技术以及定位技术和无线通讯技术，实现了对驾驶员的行为进行实时分析和报警，并且通过无线传输网络达到远程监管和统计分析的目的。 驾驶行为分析系统适用于两客一危、公交等需要对司机驾驶行为进行实时分析和报警的场景，目前已在浙江舟山等地得到实践应用。 如图所示，安装在车上的驾驶行为分析前端和监控中心的管理平台互相配合，完成对驾驶员的驾驶行为分析，这里的大华管理平台是集监控管理和驾驶行为分析管理于一体的综合性管理平台。 功能介绍 目前已实现的驾驶行为分析有： ?疲劳报警（眯眼睛、打哈欠） ?视线长时间脱离路面报警
?超速报警 ?脱岗报警 ?打电话报警 ?抽烟报警 ?摄像头遮挡提醒 除此之外，系统还能对车辆的行驶状态进行检测，目前可以检测的驾驶行为有： ?车道偏离告警 ?车道保持能力下降报警 ?前向碰撞预警 ?车距检测与警告 ?行车录像及上传 ?急加速、急减速、急刹车提醒 ?高速过弯提醒 驾驶行为管理平台具备驾驶行为的统计和查询等功能。支持按报警类型查询、报警起止时间查询，报警状态查询、处理起止时间查询、处理状态查询，并能生成驾驶行为报表，协助管理人员对司机的管理。 客户价值 ?保障人员安全 无论是司机还是营运企业都希望能安全驾驶，本系统就是为安全驾驶而生。 实现企业所辖车辆联网管理，尽可能减少人力成本，提升企业管理效率。 ?减少经济损失 我国每年交通事故频发，其主要原因是人为过失，占事故总数的90%以上。通过对司机驾驶行为的分析和管理，能大幅度降低事故的发生，减少损失。 ?实现运营企业对司机和车辆的高效管理 公司监管人员通过管理平台可以随时查看车辆的运行情况，随时对驾驶员的驾驶行为进行统计和分析，进行奖惩措施，极大提高了对司机的管理效率。 ?体现对司机的人文关怀和提升企业的社会形象 通过技术手段减少事故发生，本身体现出对司机和乘客的人文关怀。降低事故发生率，
用户行为数据分析项目计划书 2011/5/4 修改记录
目录 一、项目背景 (5) 二、相关术语 (5) 1. Web数据挖掘 (5) 1)Web数据挖掘分类 (6) 2) Web数据的特点 (7) 3) 典型Web挖掘的处理流程 (7) 4) 常用的数据挖掘技术 (7) 5) Web商业智能BI（Business Intelligence） (8) 2. 网站流量统计 (10) 3. 统计指标/术语 (10) 4. 用户分析-- 网站用户的识别 (13) 5. WEB日志的作用和缺陷 (15) 6. 漏斗模型（Funnel Model） (17) 7. 目前提供此服务产品/企业 (18) 三、项目目的 (18) 四、项目需求 (18) 1. 页面统计 (18) 2. 用户行为指标 (19) 3. 潜在用户特征分析 (19) 4. 指定User Cookie的分析 (20) 5. 用户趋势分析 (20) 五、项目系统设计 (20) 六、项目详细设计 (21) 1. 数据收集 (21) 2. 数据模型 (22) 1) 统计PV量(趋势) (22) 2) 消重统计独立IP量/ IP的平均访问页面量(趋势) (22) 3) 消重统计独立UV量/ UV的平均访问页面量(趋势) (23) 4) 统计URL的访问来源Ref的量/ Ref排行(趋势) (23) 5) 统计Ref=URL的去访URL*/跳出的量/ 去访/跳出排行(趋势) (23) 6) 统计分析/预测/规律特定用户的行为(趋势) (24) 7) 统计新访客/老访客(趋势) (24) 8) 页面平均停留时间/ 页面平均时长(趋势) (24) 9) 搜索引擎列表 (24) 10) 搜索引擎关键词 (25) 11) 搜索引擎关键词(各搜索引擎) (25) 12) 老用户回头率（用户黏性） (25) 13) 新增用户增加/流失（用户黏性） (25) 14) 不活跃用户激活（用户黏性） (26) 15) 用户浏览深度（用户黏性） (26)
构建现代化运营体系全面提升精细化管理能力 农行北京分行党委书记、行长易映森 2011年11月01日运营集中作为商业银行经营转型和流程银行建设的重要内容，对于提高客户服务水平、增强风险控制能力、提升经营发展质量具有重要作用。 近年来，围绕总行“3510”发展战略和2010年运营工作会议提出的“全行深化运营改革、加快后台中心建设、推进…三大集中?”的要求，农行北京分行结合自身实际，坚持以“市场入主流、同业创一流”发展战略为目标，以“效率、质量、安全”为原则，精心组织、加快推进运营集中改革。经过几年的艰辛探索和扎实工作，到2010年末，基本搭建起以“集中作业中心、集中监控中心、集中授权中心、集中清算中心、现金中心”五个中心为主体的运营体系。 实施运营集中再造作业模式 为适应外部竞争环境的快速变化及客户差异化服务的需求，国内银行纷纷开展了以专业化经营、流程化管理和精细化运作为特征的后台业务集中运营。 所谓后台运营集中，即借鉴工序化作业、工厂化生产的理念，将基层机构网点和一线营销部门的非营销及服务职能逐步剥离，实现营业机构部分非实时交易的全部集中处理，使前台员工得以将更多时间和精力投入客户营销服务；通过建立集约化运营平台，实施专业化运作管理，将资金清算、单证、放款、资金配置、授信等后台业务处理及支持保障职能逐步上收到后台集中处理。 运营集中通过后台业务的集中化处理、规范化运作、流水线作业，能够极大地提高业务处理效率和质量，降低运作成本。通过不断细化和完善柜面业务事前预防、事中监控、事后监督措施，构建起全面、立体的操作风险防控体系。运营集中改变了网点的作业模式，实现由“一手清”、“全流程”的传统作业模式向非即时业务上收集中处理模式的转变，使网点后台业务量和后台人员大幅减少，营销人员占比明显上升，为营业网点真正实现从交易主导型向服务营销型转变创造了有利条件。 在全流程的架构中，运用企业规模经济的原理，借鉴工序化生产、系列化产品和标准化操作，建立前中后台相互分离、相互制约的运作体系是流程银行建设的重要内容，更成为现代商业银行追求规模经济、提升与维持竞争力的重要手段。因此，近年来大型商业银行纷纷将后台运营集中作为商业化改革和经营转型的重要手段。 实现四个转变坚持四个创新 近年来，农行北京分行深化运营改革，积极推进以“三大集中、五个中心”为主要内容的后台中心建设，取得了阶段性成果。具体来说： 实现四个转变，业务处理效率全面提高。运营集中借鉴工业化的理念再造作业模式，建立起以客户为导向的集中化、自动化、电子化和标准化的运营平台，大幅提高了授权、监控、业务查询和柜面业务处理效率。第一，实现了由分散化、小批量向集约化、规模化的转变。集中模式打破了时空限制，并通过批量运作，实现了规模经济。单笔授权业务耗时由分散授权时的2至3分钟缩短到现在的25秒左右，日人均授权业务量约480笔，远远高于传统模式下各级主管日均40笔的授权业务量。集中作业中心日人均处理同城票据交换提回业务580多笔，明显高于网点分散处理时的业务量。第二，实现了由手工操作向自动化运作的转变。监控中心建立了计算机辅助“一对多”的高效事后监督模式，利用OCR影像识别技术，实现了营业机构会计凭证影像数据与ABIS交易流水逐笔自动核对。第三，实现了由实物管理向影像化和电子化管理的转变。运营集中广泛采用影像识别技术，将会计凭证、客户身份信息、预留印鉴转化为影像信息，实现了档案移交、销毁、查询调阅等环节的电子化、规范化、一体化和会计实物档案的集中、统一管理，极大地提高了业务查询和业务处理效率。第四，实现了柜面业务处理全流程向单纯受理的转变。作业中心