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？
1、? 百度站长统计。网站流量统计、用户访问统计、页面访问统计；
2、??Cnzz、google analytics等统计工具；
要做好用户行为分析，除了需要对数据进行很好的分析处理外还要有一颗把握用户心理特征的心，知道用户的真实想法，只有这样才能做好准确的分析
基于沙漏模型的移动互联网用户行为分析
沙漏中间是用户行为分析的两个抓手：用户个体画像和用户群体特征。用户个体画像可通过
手机号进行用户识别，并以“打标签”的方式为每位用户建立用户特征宽表，从而方便移动互联网业务运营单位通过建模分析找到目标用户，迎合其个性化需求，实施个性化的客户策略。
（二）
模型应用一：
基于用户行为的受众兴趣营销
以某电信运营商的移动互联网业务营销为例。两个移动互联网业务“WO视讯”和“音乐”希望能够实现个性化营销，数据分析的关键在于沙漏模型中的数据建模部分需要为用户或者会用群打上概念标签。
1、用户群体特征建模。
（1）分类模型：分类模型对类别未知的用户进行预测，以判断其属于哪个类别的概率比较高。
（2）关联模型：关联模型研究产品购买的关联性，即购买A产品的同时是否会对B 产品也感兴趣。
2、用户个体画像建模。
基于多个IT支撑系统的静态和动态数据，对可接触的用户进行个体画像，能够颗粒度更细地判断其是否为“wo视讯”或“WO音乐”的目标客户，以便进行针对性营销。
3、个性化营销应用展示。
（1）优选推送方案：对照客户画像和“wo视讯”的目标客户特征，显然小A是“WO视讯“的目标客户，可小A偏好时段是11：00-11：30之间，可通过网站弹窗方式，向
小A推荐体育类手机视频
（2）实施交叉营销：基于前文的关联规则，小A成功订购“体育”频道后，可再次向他推荐“娱乐”频道，或者将“体育频道”和娱乐频道打包，捆绑销售，给予一定的
折扣优惠。
（3）个性化呈现：在小A登陆登陆统一门户后，可重点展示“wo视讯”产品，尤其是体育类视频内容，同时，统一门户的页面也切换为他喜欢的蓝色。
（4）挖掘种子用户。通过客户社会网络分析，小Z的手机通话主要集中在5个号码，且通话频率相当高。因此，可将小Z作为“wo音乐”产品的种子用户，在小Z登陆统一门户后，定向推送促销信息，成功推荐5个好友订购WO音乐全曲下载，次月返话费20元。
模型应用二：移动互联网的产品优化
大量用户行为数据的搜集与分析，还能使运营单位准确、迅速地发现与用户使用感知相关，的产品问题，有助于产品优化和进行用户对产品的态度预测等分析。例如，在一些关键操作流程上，用户使用是否顺畅？主要操作过程中涉及到的产品页面布局、信息框架、命名标识方面，用户是否存在使用障碍等。下面以优化移动互联网门户网站为例，介绍利用用户行为数据进行产品优化的应用。
1、用户行为采集与建模。根据数据分析的目标进行页面数据采集，并识别用户行为的群体
特征，发现大量用户在某一个节点的异常行为，触发产品优化需求。
（1）页面之间的路径关系分析：用于改进WAP网站信息框架，分析常用任务的设计路径与用户操作习惯是否匹配。如用户通常访问“页面1-页面3-页面5”完成一个操作路径。
（2）频道关联分析：即分析用户访问的“频道1-子频道频道2.。。。”之间的关联，用于管理频道内容与子频道排布，使其更加符合用户需求。
（3）最终转化率分析：显示用户从进入流程到实现目标的步骤，通过对某些关键路径的
转化率分析，以确定整个流程的设计是否合理，各个步骤的优劣，是否存在优化的
空间等
（4）热点分析：在特定的步骤中分析用户在页面上的点击操作，是否出现异常点击，用于分析页面上的图标命名，操作入口排布方面是否存在障碍。
（5）访问兴趣分析：多数用户或者重度访问用户（每次访问时间超过15分钟）或重复访问用户（每周平均访问次数超过5次）访问集中的页面，表明是用户感兴趣的内容。
2、产品优化建议：通过分析，发现存在的产品问题，评估产品问题改进的效果，用量化数
据验证产品问题，评估产品运营效果。
（1）用户的访问规律。操作步骤与放弃率：当任务操作步骤超过三步时，一半以上的用户已经选择放弃。相应时间与使用率:当响应时间超过8秒，大部分用户会选择离开。（2）识别用户习惯的操作路径。以手机视频为例，70%用户播放非直播视频是从首页推荐栏目点击进入，25%的用户从所播放视频傍边的县官链接点击进入
（3）用户页面信息的关注规律。针对首页等主要页面，监测用户点击热点，77%用户只看第一屏内容，只有23%的访问者在第一次访问时会滚动。轻度访问用户中，75%的用户只浏览一分钟以内；60%的用户访问不超过6个页面
（4）特定操作行为。用户发表评论操作，完成整个操作平均时间4分钟，是熟练用户操作用时的8倍。在查看评价页面时，用户点击热点集中在“评级星号”上，这是一
个错误的操作入口
（5）访问行为和消费行为关联。相比其他内容偏好者，偏好财经、视频、游戏的用户手机消费业务金额最该。
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。
编号：TQC/K453员工行为自查报告完整版 Daily description of the work content, achievements, and shortcomings, and finally put forward reasonable suggestions or new direction of efforts, so that the overall process does not deviate from the direction, continue to move towards the established goal. 【适用信息传递/研究经验/相互监督/自我提升等场景】 编写：________________________ 审核：________________________ 时间：________________________ 部门：________________________
员工行为自查报告完整版 下载说明：本报告资料适合用于日常描述工作内容，取得的成绩，以及不足，最后提出合理化的建议或者新的努力方向，使整体流程的进度信息实现快速共享，并使整体过程不偏离方向，继续朝既定的目标前行。可直接应用日常文档制作，也可以根据实际需要对其进行修改。 为进一步落实员工行为排查制度，切实搞好员工行为排查的工作，以切实加强基础管理，掌握员工思想行为动态，及时解决苗头性、倾向性问题，有效防范和化解操作风险。我部组成以主任唐淑敏、副主任韩成武为组员的行为排查小组。对15名员工的兴趣爱好、家庭状况、社会交际、日常工作表现进行了排查。现将我部排查情况报告如下： 一、排查教育活动。以深入开展员工行为排查为契机，我部开展了规章制度学
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
大学生消费行为调查分析总结报告 前言随着社会经济的飞跃发展大学生作为一个特殊的消费群体正受到越来越多的关注。由于大学生年纪较轻群体特别有着不同于社会其他消费群体的消费心理和行为。一方面他们有着旺盛的消费需求另一方面他们尚未获得经济上的独立消费受到很大的制约。消费观念的超前和消费实力的滞后都对他们的消费有很大影响。因此关注大学生消费状况把握大学生消费的心理特征、行为和结构培养和提高他们的消费观念和理财能力引导在校大学生最终走向健康消费成为一个重要的课题。那么我们孝感学院的消费情况、消费理念又是怎样的呢带着这样的问题我们在校园内选取了大三女生进行了调查。关注大学生消费状况把握大学生消费的心理特征、行为和结构引导在校大学生走向健康消费。 一调查目的大学生消费问题正逐年为高校及国人所重视作为收入很少的学生群体其购买力却在逐年增加奢靡攀比之风日益增长其消费结构和消费能力是否合理发人深省。我们既是以此为出发点以问卷调查及采访等形式进行“大学生大三女生消费结构调查与分析”为课题的社会实践其意义和目的在于、通过对部分学生的实地调研及调查、研究、分析、调查孝感学院大三女生消费水平消费行为以及消费心态、分析孝感学院学生消费的合理性与成熟性、研究出促进孝感学院学生形成科学、健康、理性的消费观的应对之策。 二问卷及采访概况问卷的补充 本次问卷共份有效问卷份有效率。发放的针对对象为孝感学院大学三年级女生。针对本次问卷可以发现问卷涉及不全面因此对问卷进行有效而全面的补充。补充的内容主要包括大学生生活资金的来源状况通讯及网络的消费额衣服鞋帽及首饰化妆品的消费状况生活支出理发、就餐电子产品拥有状况发展学习费用支出及其消费态度。针对补充内容在全校随机调查大三名女生。进行进一步的调研。 问卷的内容 问卷内容包括消费行为及消费观念问题内容大致包括月消费额及伙食费餐饮、服饰、鞋帽的消费地点通讯工具及电子产品的种类及品牌娱乐项目、旅游次数和消费观。采访的内容采访采取随机形式其内容是对问卷内容的补充采访问题大致包括生活费的来源状况服饰鞋帽及化妆品的费用电子产品的费用发展学习费用及消费态度。 三数据统计与采访的分析大学生消费结构分析大学生消费结构总体概况统计结果表明消费总额主要集中在元。其中有的同学月消费集中在元集中在以下
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%。
员工行为观察分析报告 一、观察地点：宁波市国美电器东门口新活馆 二、观察时间：2003.10.01——2003.10.03 三、观察对象：戴尔专柜营业员——刘亮亮 戴尔专柜促销员——陈燕 四、观察对象的工作内容：完成日常的电脑销售任务及相关业务，销售配件，装机，售后服务 五、观察对象的具体行为 10.01 8:00——8:30：上班打卡，参加晨会； 8:30——9:00:：对负责专柜进行卫生打扫，从仓库中领出电脑，上锁，完成对电脑的卫生清理，查前一天的销售业绩、相关产品型号的库存及红兰卡的发放情况，对于国庆期间的销售任务、活动安排（赠品及其代码、活动期间的价格优惠等）进行再一次的详细了解，并领取相关资料，补充库存； 9:00——9:30：陈燕——因为国庆期间客流量急剧增加，开始接待顾客，向顾客介绍相关机型的信息（配置、价格、优惠活动），完成第一笔业务，开单，交钱，到一楼仓库领货，与营业员达成一定的协议，到三楼仓库领取赠品； 刘亮亮——在与陈燕完成第一笔业务后，到装机区为顾客进行装机； 9:30——10:00：陈燕——接待顾客，完成销售； 刘亮亮——装机； 10:00——11:00：陈燕——接待顾客，完成销售； 刘亮亮——装机； 11:00——12:00：陈燕——接待顾客，完成销售（开票、拿货、领赠品），走动与人小聊天； 刘亮亮——装机； 12:00——13:00：陈燕——稍稍休息，接待顾客，完成销售；
刘亮亮——装机，休息吃午饭； 13:00——14:00：陈燕——接待顾客，休息吃中饭； 刘亮亮——到四楼仓库调货，接待顾客； 14:00——15:00：陈燕——接待顾客，完成销售，帮别人装机； 刘亮亮——装机； 15:00——16:00：陈燕——接待顾客，完成销售，倒票； 刘亮亮——稍事休息，装机； 16:00——17:00：陈燕——接待顾客，完成销售（开票、拿货、领赠品）； 刘亮亮——装机，办理一个以旧换新业务； 17:00——18:00：陈燕——接待顾客，休息吃晚饭； 刘亮亮——装机，接待顾客； 18:00——19:00：陈燕——接待顾客； 刘亮亮——休息吃晚饭； 19:00——20:00：陈燕——接待顾客，完成销售； 刘亮亮——领货，装机； 20:00——21:00：陈燕——接待顾客，完成销售（开票、拿货、领赠品），装机； 刘亮亮——接待顾客，装机； 21:00——22:00：陈燕——接待顾客，休息； 刘亮亮——接待顾客，休息； 22:00——23:00：听电脑科主任讲晚课，对专柜电脑进行相关管理，入库，打卡下班；10:02 基本行为不变 10:03 刘亮亮休病假半天，因为客流量的相对减少，另外赠品以及价格优惠活动进入尾声，工作变得稍稍容易，空闲时间相对变多一点，用来休息。 六、行为总结 从上面的行为观察记录中可以看出，国庆期间，客流量很大，相对的所有员工的工作负担变大，一直在忙碌，甚至会错过休息吃饭的时间，上班时间延长很多，轮休的制度也取消，另外，虽然在这三天的观察中营业员与促销员的工作分工明确，但不难看出平时他们的工作性质以及工作内容是基本相同的，从早上的工作准备，到后来的接待顾客，提供产品信息，
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。
小米手机消费行为分析 一。消费者分析 从各手机品牌使用者所在城市来瞧,智能手机者有将近７0%集中在经济发达地区，比 例远高于平均水平，这可能就是由于人口情况,经济状况，消费水平所决定。其得投放主要 就是在北京、上海、深圳与广州及其周边地区,其它地方基本瞧不到此手机产品。小米手机 得生产基地在富士康,虽然它不就是全国家喻户晓得手机品牌,但其使用者仍然呈现出了区域 特点,有将近1/３得使用者都在北京地区,而在广州与深圳等南方城市则比较少。 “发烧友"得特点就是依赖网络,常在论坛活IT网页活动,属于意见领袖。“智能手机 爱好者"“名族品牌支持者”“价格导向型消费者”“品牌导向型消费者”主要集中在16岁到 4５岁得人群里,常见得就是高中大学在校生，城市白领等,特点就是接触网络较多，生活中容 易接触到各种交通工具,休闲时间得活动地点集中在闹市区,商业区,及各种大小型商场。“冲 动型消费者”“感情型消费者”“不定型消费者”遍布在广大得手机消费者中,容易受营销广 告，意见领袖得影响，就是潜在消费者,任何能接触到广告很产品得消费者都属于这一部分. 二、、现有消费者 1、消费群体构成：截止到目前为止小米手机排队预订人数已经超过30 万，预订截止。 经过我们通过网络等多种方法对小米手机消费群体进行调查分析得 到: 目前小米手机消费群体已经突破3０万，这只就是目前预订批次,预计今后小米手机得消费群体还会继续攀升。 小米手机得消费者主要集中在2０到35岁,其中学生大约占总体得六成其次就是白领工作者。但就是随着小米手机得正式批量式生 产,相信在今后小米手机得消费群体将不断扩大。据我们调查分析小 米手机得消费群体大多数集中在1８到35岁、男性、追逐功能、爱好 科技、并且拥有一定得经济基础。她们大多数为白领工作者或者学生, 教育程度以大学学历为主,主要分布在一二线城市。 2、消费行为 (因为小米手机目前处于预售阶段,因此我们只对进行网上预订得消 费者进行调查分析。) 购买动机:我们可以根据以下统计表得出大部分购买小米手机得消费 者得购买动机主要用于网络浏览其次就是电子书运用与聊天,再者就
组长：何静 组员：陈袁娜、林必茜、向永茜、陈朝霞、钟芳琴
消费者购买家具行为 分析报告 前言：了解影响消费者家具购买因素，对于企业正确把握消费者行为，有针对性开展市场营销活动，具有极其重要的意义。 一、内在因素 1、消费者的经济状况 消费者的经济状况，即消费者的收入、存款与资产、借贷能力等。 消费者的经济状况会强烈影响消费者的消费水平和消费范围，并决定着消费者的需求层次和购买能力。消费者经济状况较好，就可能产生较高层次的需求，购买较高档次的商品，享受较为高级的消费。相反，消费者经济状况较差，通常只能优先满足衣食住行等基本生活需求。 2、消费者的职业和地位。 不同职业的消费者，对于商品的需求与爱好往往不尽一致。一个从事教师职业的消费者，一般会较多地购买书报杂志等文化商品；而对于时装模特儿来说，漂亮的服饰和高雅的化妆品则更为需要。消费者的地位不同也影响着其对商品的购买。身在高位的消费者，将会购买能够显示其身份与地位的较高级的商品。 3、消费者的年龄与性别。 消费者对产品的需求会随着年龄的增长而变化，在生命周期的不同阶段，相应需要各种不同的商品。如在幼年期，需要婴儿食品、玩具等；而在老年期，则更多需要保健和延年益寿产品。不同性别的消费者，其购买行为也有很大差异。烟酒类产品较多为男性消费者购买，而女性消费者则喜欢购买时装、首饰和化妆品等。 4、消费者的性格与自我观念。 性格是指一个人特有的心理素质，通常用刚强或懦弱、热情或孤僻、外向或内向、创意或保守等去描述。不同性格的消费者具有不同的购买行为。刚强的消费者在购买中表现出大胆自信，而懦弱的消费者在挑选商品中往往缩手缩脚。 二、外在因素 文化因素
●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
XX公司 员工从业行为风险排查报告 XX银监分局： 为切实防范内外部欺诈、非法集资等风险的传染和渗透，进一步规范XX公司员工从业行为，加强员工行为管理，XX公司高度重视，精心组织，统一安排，按照银监局的要求，于 2017年1-6月，对员工行为情况进行了全面的风险排查。现将有关情况报告如下： 一、组织领导 为做好本次风险排查工作，XX公司认真组织全体员工学习了《中国银监会办公厅关于进一步加强银行业务和员工行为管理的通知》，并由董事长召集，在党政联席会上统一部署了此次排查的具体工作，对检查对象、检查范围、检查时间、检查内容以及检查重点进行了具体的安排部署，明确了检查的目的，并对检查方法和检查技巧进行了认真的研究和探讨。 二、排查情况 XX公司建立了覆盖全体员工的全员管理制度，将公司员工不得直接组织、参与民间借贷或集资活动；不得充当社会融资“掮客”，介绍他人参与社会融资；不得与资金掮客等发生资金往来；不得借用或盗用银行信用进行民间借贷或集资活动；严禁私自撮合业务，作为内部管理制度的重要内容，通过与员工签订目标责
任书、对员工进行异常行为排查等形式要求XX公司员工严格执行，并将责任层层落实到全体员工。防止外生风险传播到XX公司。具体如下： （一）设置专用举报信箱、公布举报电话。XX公司加大对员工异常行为的监督力度。建立了《XX公司诚信举报制度（试行）》，设置了专用举报信箱，公布了XX公司举报电话：XXXXXX，接收有关违规行为的检举。充分运用多种形式了解XX公司员工是否参与民间借贷和非法集资等活动，利用社会力量加强对员工行为的监督； （二）分级排查。此次排查采取全员100%覆盖式排查，对在岗的63名员工进行了逐一排查，使排查无死角。董事长作为案件防控第一责任人，负责对总经理及各分管领导进行分析排查，分管领导负责对部门负责人进行分析排查，部门负责人负责分析排查自己部门的全体员工。主要从以下九项对员工展开风险排查: 贪污侵占挪用类；贿赂类；其他犯罪类；外部查办类；工作表现类；经济往来类；社会往来类；经济状况类；重要岗位轮岗类。重点查看员工性情是否有变化；精神状态是否有变化；消费是否有变化；工作态度是否有变化；家庭生活是否有变化等。通过找员工谈心，走访员工家庭，深入各部门了解、调查、排查，掌握员工思想动态，确保员工异常行为排查不走过场； （三）布设了全方位的电子监控设备，加强对结算大厅、集中办公区等场所的管理，及时发现和防止员工以本公司名义违规
消费者行为分析报 告
小米手机消费行为分析 一．消费者分析 从各手机品牌使用者所在城市来看，智能手机者有将近70%集中在经济发达地区，比例远高于平均水平，这可能是由于人口情况，经济状况，消费水平所决定。其的投放主要是在北京、上海、深圳和广州及其周边地区，其它地方基本看不到此手机产品。小米手机的生产基地在富士康，虽然它不是全国家喻户晓的手机品牌，但其使用者依然呈现出了区域特点，有将近1/3的使用者都在北京地区，而在广州和深圳等南方城市则比较少。 “发烧友”的特点是依赖网络，常在论坛活IT网页活动，属于意见领袖。“智能手机爱好者”“名族品牌支持者”“价格导向型消费者”“品牌导向型消费者”主要集中在16岁到45岁的人群里，常见的是高中大学在校生，城市白领等，特点是接触网络较多，生活中容易接触到各种交通工具，休闲时间的活动地点集中在闹市区，商业区，及各种大小型商场。“冲动型消费者”“感情型消费者”“不定型消费者”遍布在广大的手机消费者中，容易受营销广告，意见领袖的影响，是潜在消费者，任何能接触到广告很产品的消费者都属于这一部分。
二..现有消费者 1、消费群体构成：截止到当前为止小米手机排队预订人数 已经超过30 万，预订截止。 经过我们经过网络等多种方法对小米手机消费群体进行 调查分析得到： 当前小米手机消费群体已经突破30万，这只是当前预订批次，预计今后小米手机的消费群体还会继续攀 升。 小米手机的消费者主要集中在20到35岁，其中学生大约占总体的六成其次是白领工作者。可是随着小 米手机的正式批量式生产，相信在今后小米手机的消费 群体将不断扩大。据我们调查分析小米手机的消费群体 大多数集中在18到35岁、男性、追逐功能、爱好科 技、而且拥有一定的经济基础。她们大多数为白领工作 者或者学生，教育程度以大学学历为主，主要分布在一 二线城市。 2、消费行为 （因为小米手机当前处于预售阶段，因此我们只对进行
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
丹东银行庄河支行员工行为排查报告 为了全面落实XX年案件防控工作会议精神，根据市行下发的《丹东银行员工行为排查办法》，领导高度重视，组织人员对全行员工的行为进行了一次彻底排查，现将排查情况汇报如下： 一、组织领导 为认真开展此次排查工作，我行在接到市行通知后，立即对排查工作进行了详细步骤及人员分工。此次排查工作由行长领导，副行长及各部门负责人负责实施。我行领导对此工作高度重视、精心组织、周密安排，形成“一把手”亲自抓，部门负责人具体抓的工作格局。 二、遵循原则 1、实是求是，客观公正。 2、分级管理、逐级负责，下管一级。 3、思想教育与组织处理相结合、对确定的重点人员，明确专人负责帮教。 4、定期排查与动态管理相结合。 三、排查内容 1、员工八小时内外的风险行为。我行员工在八小时工作期间内的行为基本在支行各级领导的监控之内。对员工八小时以外的非工作期间，我行领导也长期通过员工大会、
单独谈话等手段向员工强调八小时以外非工作时间对自己行为约束的重要性。并通过各种手段了解员工的思想动态、行为动态。 2、案件的行为。通过认真自查及日常监控，我行未发现员工中存在可能构成犯罪案件的可疑事项。如领污侵占挪用、贿赂、其他犯罪等。 3、可能诱发案件隐患的行为。对于员工的工作表现、经济往来、社会交往、家庭状况等到事项，我行在日常工作中都能做时时关注和了解，及时掌握各项情况。 四、排查结果 经过此次排查，发现我行员工在各方面表现均正常，同时我行各项管理工作做得到位，在没有发现风险点的情况下，严格按照市行的各项制度开展工作，有效防范各项风险。在接下来的工作中，我们将继续高度重视员工的案防工作，不断总结提高，保证各项工作的顺利开展，为全行业务的快速稳健发展创造有利条件。 丹东银行庄河支行 XX年4月9日
银行员工行为排查情况报告(共6篇) 银行员工行为排查自查报告 2014年员工行为排查自查报告 为进一步落实员工行为排查制度，切实搞好员工行为排查的工作，以切实加强基础管理，掌握员工思想行为动态，及时解决苗头性、倾向性问题，有效防范和化解操作风险。我部组成以主任唐淑敏、副主任韩成武为组员的行为排查小组。对15名员工的兴趣爱好、家庭状况、社会交际、日常工作表现进行了排查。现将我部排查情况报告如下： 一、排查教育活动。以深入开展员工行为排查为契机，我部开展了规章制度学习和依法合规文化建设、案例剖析为主要内容的教育活动。通过每日晨会在开展了《员工违规行为处理办法》和《双十禁》学习教育活动。 二、排查方式。 1、采取上评下和员工互评的方式，填写《员工行为排查预警表》针对员工兴趣爱好、家庭状况、社会交际、日常行为表现四大项21个方面进行全面排查。 2、通过与员工单独座谈、家访、朋友采访等方式，以确保排查工作取得实实在在的成效。 三、重点排查内容。1、兴趣爱好排查重点关注：是否偏爱高风险、高回报的投资方式、参与股票、期货等投资活动；是否经常大额购买彩票、玩赌博性质游戏机、经常打牌等;是否参与涉黄、
涉赌活动；2、家庭状况重点关注是否超出家庭正常收入购置房屋、车辆；家庭经济是否出现异常波动；3、社会交际方面重点关注，是否借债、是否有信用卡大额透支，是否与客户存在非正常利益关系；4、日常行为表现重点关注是否未按时轮岗；是否经常出现业务差错；是否越权处理业务；是否前期受到纪律处分又在类似岗位；是否使用他人印章系统办理业务；是否有意测试他人密码。我部能够联系实际，找准自己的风险点，将员工行为排查工作纳入日常工作中，密切关注员工八小时内外的行为和动态，关注倾向性、苗头性问题或重大风险隐患、重大案件线索等。截至目前，全行员工都能够牢记岗位职责与任务，树立企业形象，严格遵守相关规章制度，树立正确的世界观，人生观，价值观，各种表现均正常，尚未发现所属员工存在不良思想倾向和问题苗头。 篇二：银行员工行为规范自查报告 银行员工行为规范自查报告工总行下发的《员工行为守则》《员工行为禁止规定》、《员工违规行为处理规定》构建了一套完整的与员工行为规范守则，作为一线员工的我从职业道德、职业素养、职业纪律、职业安全等进行了深刻的自我剖析，自我检查：一、职业道德方面我牢记《员工行为守则》职业道德提纲提出的七条要求“牢记使命，忠于工行；履行职责，回报社会；胸怀整体，顾全大局；爱岗敬业，恪尽职守；品行端正，诚实守信；服务为本，客户至上；稳健合规，防范风险”二、职业素养方面我明确了作为一线员工的基本服务规范、行为礼仪规范、经营操作规
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？
影响消费者购买行为的影响因素的分析 一.引言 消费者购买行为是指最终消费者的购买行为，所谓最终消费者是指以消费为目的的购买商品或服务的个人或家庭。所有这些最终消费者构成了消费者市场。消费者购买行为的形成是一个复杂的、受一系列相关因素影响的连续行为，影响消费者购买行为的因素非常复杂，多种多样。这些因素有时独立地，有时又相互交织地影响着消费者的购买欲望和购买行为,由于消费者行为的对象是干变万化的人的行为，不可能有通用的最佳模式，那么影响消费者购买行为的因素究竟有哪些呢？ 二.影响因素 市场营销刺激因素由四“P”组成：产品、价格、分销和促销。其他刺激因素主要存在于购买环境之中，包括：经济、技术、政治和文化等因素的影响。消费者行为既受到个人需要、认知、学习、态度等心理因素和年龄、生活方式、自我形象、个性等个人因素的影响，也会受到家庭、社会阶层、参照群体和文化因素等影响。
(一)文化因素 文化是人类知识、信仰、艺术、道德、法律、美学、习俗、语言文字以及人作为社会成员所获得的其他能力和习惯的总称。文化是人们在社会实践中形成的，是一种历史现象的沉淀；同时，文化又是动态的，处于不断的发生变化之中。包括: 1.文化 文化是引发人类愿望和行为的最根本原因。 不同年龄段的消费者购物行为明显存在差距,青少年一般购物在于求新求奇,但他们也会更多的参考一下价格,他们更多喜欢在专卖店够买衣物(价格不算贵但衣服比较时尚,展示个性),中年人一般在职场更多的会选择职业装,或比较显示地位的休闲装,老人更多的会比较想穿出"青春活力"会在挑选衣物时更细心,仔细. 2.亚文化
亚文化包括民族、宗教、种族和地域等。亚文化为其成员带来更明确的认同感和集体感。许多亚文化构成了重要的细分市场。 3.社会阶层 社会阶层是在一个社会中具有相对的同质性和稳定性的群体，他们按等级排列，每个阶层成员具有类似的价值观、兴趣爱好和行为方式。社会阶层不仅受收入影响，也受其他因素如职业、教育和财产等的影响。在一些社会系统中，各阶层具有特定的作用和特定的社会地位。 (二)社会因素 消费者的购买行为同样也受到诸如小群体、家庭以及社会角色与地位等一系列社会因素的影响。 1.群体 一个人的消费行为受到许多参考群体的影响。直接影响的群体称为会员群体，包括家庭、朋友、邻居、同事等主要群体和宗教组织、专业组织和同业工会等次级群体。崇拜群体是另一种参考群体。