用户行为数据分析PPT课件
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用户行为数据监测与分析
用户行为数据监测与分析随着互联网和移动设备的普及，用户行为数据监测与分析变得日益重要。
通过对用户在网站、应用或社交媒体平台上的行为数据进行收集、监测和分析，企业能够更好地了解用户需求和偏好，优化产品和服务，从而取得竞争优势。
本文将介绍用户行为数据监测与分析的重要性，并探讨如何有效运用这些数据。
一、用户行为数据监测的重要性用户行为数据监测是指对用户在网站、应用或社交媒体平台上的行为进行实时监控和记录。
这些数据可以包括用户访问页面、点击广告、下单购买、提交表单等行为。
通过对这些数据的收集与分析，企业可以获得以下益处：1.了解用户需求：用户行为数据能够帮助企业了解用户需求和偏好，通过分析用户点击、购买等行为，企业可以更准确地把握用户的需求和喜好，为用户提供更符合他们需求的产品和服务。
2.提升产品体验：用户行为数据可以帮助企业了解用户在使用产品时的体验，通过对用户的点击、操作、流失等行为进行监测和分析，企业可以优化产品的交互设计、功能体验，提升用户的满意度和忠诚度。
3.精准营销推广：通过对用户行为数据的监测和分析，企业可以了解用户的兴趣和偏好，进而对用户进行精细化定向推广。
例如，对于已购买某款产品的用户可以推送相关的增值服务，这样不仅提高了用户的满意度，还能增加企业的收益。
4.优化运营策略：用户行为数据可以为企业提供运营决策依据。
通过对用户行为数据的监测与分析，企业可以了解到目标用户的行为习惯、偏好等信息，进而优化产品设计、营销策略，提高企业的竞争力。
二、用户行为数据分析的方法与工具为了有效运用用户行为数据，企业需要采用一系列的方法和工具进行数据分析，以获取有价值的洞察。
以下介绍几种常用的数据分析方法和工具：1.关联分析：关联分析（Association Analysis）是指对用户行为数据进行挖掘，找出不同行为之间的关联关系。
通过关联分析，企业可以发现用户行为中的潜在规律和趋势，为产品设计和运营决策提供科学依据。
客户行为分析PPT模板
客户行为分析
客户行为分类
分析型
社交型
主导型
客户行为分析
客户行为分析
主导型顾客(特征)
应对方法
穿着：衣着颜色大胆、前卫、追求名牌!性格:倾向于征服他人，最喜欢暗示:“你行不行?”爱面子、求虚荣、做事比较痛快,是一个典型的感性买家!
一方面特别注意让他感到有面子,关注他内心的感受。另一方面注意在酌词用语上不卑不亢，让他感到我们的品牌力量和人的力量。如果业代抓到了主导型客户的心理,一般情况下会促成购买。
客
户
分析
培训
CUSTOMER ANALYSIS
客户分析是一个集合各种渠道、交互、漏斗分析的过程，客户分析可帮助企业制定更好的战略、构建更好的产品并为客户提供更好的服务
目录
客户分析定义
客户分析思路
客户需求分析
客户需求管理
客户行为分析
客户分析是一个集合各种渠道、交互、漏斗分析的过程，客户分析可帮助企业制定更好的战略、构建更好的产品并为客户提供更好的服务
客户分析的重要性
客户分析是一个集合各种渠道、交互、漏斗分析的过程，客户分析可帮助企业制定更好的战略、构建更好的产品并为客户提供更好的服务
客户分析思路
客户分析思路
分析思路1：客户需求的现状与未来的趋势，客户采购习惯的变化，客户内部的结构性变化等。分析思路2：分析客户群体、客户需求转变、客户体验、渠道变化等。分析思路3：市场细分、客户需求分析、客户购买行为分析等。分析思路4：客户未来几年的发展战略方向是什么，客户存在的痛点。分析思路5：客户如何分类（市场细分）、客户有哪些需求和偏好，关键购买因素，目前市场空间或存量估计，可与参与的空间或概率（机会评估）等。
客户需求分析
可是，半年过去了，陈元的订单量很不理想，甚至不能完成销售任务，而一个看上去并不卖力的销售员张闽却完成了任务。现在试用期已满，刘经理很困惑，他不知道为什么，也不知道该怎么办。炒了吧，真舍不得，不仅因为他很少见到这么努力的员工
优选网络客户行为分析ppt(共31张PPT)
2022/9/28
本章小结2
31
重点： 1. 网民的结构 2. 网络消费者的群体特征 3. 网络消费者的需求特征 4. 网络消费者的购买动机 难点： 1. 网民的特征和结构 2. 网络消费者的需求特征
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我国消费者网络购物的现状
12
（1）是否有过网络购物经历
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选择网络购物的原因
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不选择网络购物的原因
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购买频率
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单价
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付款方式
.
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未来购物意愿
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(5)事后评价
消费者购买商品后，往往通过使用，对自己的购买 选择进行检验和反省，重新考虑这种购买是否正确， 效用是否理想，以及服务是否周到等问题。这种购 后评价往往决定了消费者今后的购买动向
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网上购物的类型
（1）专门计划型购物
（2）一般计划型购物
（3）提醒购物 （4）完全无计划购物
本章课知识点
1
1.网民的结构 2.网络消费者的群体特征 3.网络消费者的需求特征 4.网络消费者的购买动机
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网络客户购买行为分析
2
网民的特征与结构
第十九次CNNIC调查结果显示，我国网民数量持 续增长，截止2006年12月31日，数量达亿人。其中 男性网民占58.3%，女性网民占41.7%，互联网在男 性中的普及程度仍然要高于女性。未婚网民占57.8%， 已婚网民占42.2%。
23
消费者行为分析PPT30页
三种组织市场
㈠ 工业市场 (Industrial markets) 工业购买者的购买决策过程 (1)确认问题 (2)一般需求描述 (3)决定产品规格 (4)寻找供应商
(5)征求报价 (6)选择供应商 (7)正式ller markets) 中间商市场的成员:批发；零售 中间商的购买决策 (1)独家搭配 (Exclusive assortment) (2)深度搭配 (Deep assortment) (3)广泛搭配 (Broad assortment) (4)混合搭配 (Scramble assortment)
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MOMODA POWERPOINT
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus.
家庭生命周期八阶段及其购买模式
家庭生命周期八阶段及其购买模式
消费者购买行为的主要因素
(5) 心理因素 动机 (Motivation) 马斯洛 (Maslow)： 由需要产生。 需要的重要性依次为：生理需要，安全需要，社会需要，尊重需要（自我尊重，受肯定，地位），自我实现需要。 认知 (Perception) 人们对相同的刺激客体会有不同的认知， 要因为选择性注意，选择性扭曲，选择性忆。
消费者行为分析 消费者研究要解答七个问题，即市场的七个“O”
⒌如何购买 (How)？ （电话、网页） ⒍何时购买 (When)？ （下班时间） ⒎何处购买 (Where)？ （亲临拜访）
采购作业的程序 (Operations) （网页参阅、电话定席） 购买时机 (Occasions) （拓销优待）
㈠ 工业市场 (Industrial markets) 工业购买者的购买决策过程 (1)确认问题 (2)一般需求描述 (3)决定产品规格 (4)寻找供应商
(5)征求报价 (6)选择供应商 (7)正式ller markets) 中间商市场的成员:批发；零售 中间商的购买决策 (1)独家搭配 (Exclusive assortment) (2)深度搭配 (Deep assortment) (3)广泛搭配 (Broad assortment) (4)混合搭配 (Scramble assortment)
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家庭生命周期八阶段及其购买模式
家庭生命周期八阶段及其购买模式
消费者购买行为的主要因素
(5) 心理因素 动机 (Motivation) 马斯洛 (Maslow)： 由需要产生。 需要的重要性依次为：生理需要，安全需要，社会需要，尊重需要（自我尊重，受肯定，地位），自我实现需要。 认知 (Perception) 人们对相同的刺激客体会有不同的认知， 要因为选择性注意，选择性扭曲，选择性忆。
消费者行为分析 消费者研究要解答七个问题，即市场的七个“O”
⒌如何购买 (How)？ （电话、网页） ⒍何时购买 (When)？ （下班时间） ⒎何处购买 (Where)？ （亲临拜访）
采购作业的程序 (Operations) （网页参阅、电话定席） 购买时机 (Occasions) （拓销优待）
消费者行为分析(共39张PPT)
他们有着类似亚的文价值化观—、兴—趣任和行何为一。 种文化中都包含着一些较小的群体所具有的独特的文化,即亚文 2H．OW产—品化如专何用。，性其如强何、生买技活？术要方求式高—、—风服务俗习惯、文化教育各不相同，对购买行为的影响更加直接
日他用们品 有：着食类品似社、的洗价会发值阶水观、、层洗兴衣趣—粉和—、行是肥为皂。社等会生活中用按品 某种层次排列，较同质且具有持久性的群体。他们有着类似
（四）心理因素
学习是指人们通过自身的经历、感受和学习所积累的经验。它能引起 个人行为的变化。后天经验的形成是驱策力、刺激力、提示物、反应和 强化诸因素相互作用的结果
（四）心理因素
信念是人们对某种事物所持描绘性思想。它建立在理性、知识 和科学的基础上；或建立在见解与信任的基础上。如对品牌 的信念；对产品原产地的信念
（二）消费者购买决策过程阶段
认识 需要
收集
选择
决定
购后
信息
评价
购买
感受
1.认识需要
企业需了解与产品种类有关的实际或潜在的需要及需要程 度。这种需要被那些诱因所触发等，然后巧妙地设计诱因， 唤起顾客需要
2.收集信息
信息来源
个人来源 商业来源 公众来源 经验来源
济南市消费者接触家电产品品牌信息的四种渠道 济南市消费者接触家电产品品牌的年龄与性别差异（%）
相关群体（reference group） 相关群体是指直接或间 接影响消费者态度或行为的个人或集团。
-主要群体
-次要群体
-渴望群体
（二）社会因素
相关群体对消费者购买行为的影响： ①为每个人提供了各种可供选择的消费行为或生活方式的
模式
②引起人们的仿效欲望，从而影响人们对某种事物或商品的态度 ③相关群体促使人们的行为趋于某种“一致化”，因而影响人们 对某种商品的选择
日他用们品 有：着食类品似社、的洗价会发值阶水观、、层洗兴衣趣—粉和—、行是肥为皂。社等会生活中用按品 某种层次排列，较同质且具有持久性的群体。他们有着类似
（四）心理因素
学习是指人们通过自身的经历、感受和学习所积累的经验。它能引起 个人行为的变化。后天经验的形成是驱策力、刺激力、提示物、反应和 强化诸因素相互作用的结果
（四）心理因素
信念是人们对某种事物所持描绘性思想。它建立在理性、知识 和科学的基础上；或建立在见解与信任的基础上。如对品牌 的信念；对产品原产地的信念
（二）消费者购买决策过程阶段
认识 需要
收集
选择
决定
购后
信息
评价
购买
感受
1.认识需要
企业需了解与产品种类有关的实际或潜在的需要及需要程 度。这种需要被那些诱因所触发等，然后巧妙地设计诱因， 唤起顾客需要
2.收集信息
信息来源
个人来源 商业来源 公众来源 经验来源
济南市消费者接触家电产品品牌信息的四种渠道 济南市消费者接触家电产品品牌的年龄与性别差异（%）
相关群体（reference group） 相关群体是指直接或间 接影响消费者态度或行为的个人或集团。
-主要群体
-次要群体
-渴望群体
（二）社会因素
相关群体对消费者购买行为的影响： ①为每个人提供了各种可供选择的消费行为或生活方式的
模式
②引起人们的仿效欲望，从而影响人们对某种事物或商品的态度 ③相关群体促使人们的行为趋于某种“一致化”，因而影响人们 对某种商品的选择
新媒体用户分析报告PPT课件
用户期望通过新媒体与他人交流、 分享观点，对于社交功能的需求 较高。
用户希望新媒体平台能够根据个 人喜好推荐相关内容，提高用户 体验。
用户忠诚度与留存率
忠诚度
用户对于新媒体平台的忠诚度取决于平台的内容质量、用户体验和品牌形象等多 个因素。
留存率
通过数据分析可以发现，具有较高留存率的用户通常具有更高的活跃度和消费意 愿。
短视频平台
抖音、快手等短视频平台凭借其便捷的观看方式 和丰富的内容形式吸引了大量用户，成为新媒体 时代的重要传播力量。
在线直播
直播平台如斗鱼、虎牙等通过实时互动、高清画 质等特点吸引了大量观众，成为新媒体娱乐的重 要形式。
新媒体技术对行业的影响与变革
内容形式创新
01
新媒体技术推动内容形式的多样化，如短视频、直播、VR/AR
用户使用习惯与偏好
使用习惯
用户倾向于通过移动端设备访问新媒 体内容，使用时间主要集中在晚上和 周末。
偏好内容
用户更喜欢图文、视频、音频等多媒 体内容，尤其是与生活、娱乐、科技 等相关的内容。
用户需求与期望
01
信息获取
社交互动
02
03
个性化需求
用户希望通过新媒体获取更快速、 更全面的信息，对于新闻、天气、 交通等信息需求较大。
内容创作
优质内容是吸引用户的关键，新媒体企业可以通过加强内容创作和审 核，提高内容质量和多样性，满足用户需求。
跨界合作
新媒体企业可以与其他产业进行跨界合作，拓展业务范围和市场空间， 实现互利共赢。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
04
新媒体内容分析
用户行为数据分析PPT课件
How ? – HyperCloud解决方案
低成本和可靠的 海量存储子系统
平滑可扩展的 分布式运算子
系统
高吞吐率的 运营服务子
系统
• 技术架构 • 核心处理算法 • 演示 • ROI分析
低成本和可靠的海量存储子系统
• 多级别存储，成本降到300$/TB • 无需RAID支持，保证99.9%可用性 • 多元数据服务器，管理亿级数量文件 • 可在线扩展至PB级规模
• 条带化存储，多数据通路聚合 • 支持对象存储(OSD)接口 • I/O缓存
平滑可扩展的分布式运算子系统
• 3M架构：借鉴Google的分布式计算架构，针对海 量数据挖掘的需求对单点性能和多点负载均衡作 最大限度的优化
• Key-Value Query with Memory Cache
– 突破Key-Value Query的瓶颈，单点上亿条规模KeyValue对的查询时间小于200ms (传统DB的1/20)， Dell 1950 Dual Quad-Core, 3.0Ghz
• 从亿万网页中发现词的相关性 • 从单个页面中发现最重要的词
• 面向数据挖掘优化的海量计算
– 将传统的Data Mining算法移植到分布式平台上，实现 PB级数据上
• 快速聚类和分类 • 快速关联分析
核心处理算法(2)-如何对用户行为分析建模
• 基本思想
– 发掘用户的显性特征 ( 关注关键词或相关词） – 推理用户的隐性特征 （用户的自然属性和社会属性， 性别、职业、
• Range Query with Memory Database
– 列存储(Column-based）结构，突破Range Query的瓶颈， 单点上亿条记录的Range Query ( select x from t where a < y and y < b ) 小于1000ms, 为传统DB的1/10， Dell 1950 Dual Quad-Core, 3.0Ghz
互联网用户数据分析报告PPT
BUSINESS
THE—INTERNET 数据分析报告
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产品用户服务
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THE—INTERNET 数据分析报告
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用户数据分析
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用户研究员：用户行为分析与用户测试培训ppt
原则
以用户为中心，尊重用户隐私， 保持客观公正，提供有用的反馈 和建议。
用户测试的流程
确定测试目标
明确测试的目的和范围，确定需 要测试的功能或场景。
选择测试对象
根据测试目标和产品目标用户群 体，选择合适的测试对象。
设计测试任务
根据测试目标，设计具体的测试 任务和场景，确保任务具有代表
性且难度适中。
用户测试的流程
01
02
03
04
招募测试人员
根据测试对象和任务，招募合 适的测试人员，并进行必要的
培训和指导。
进行测试
按照预设的流程和任务，进行 用户测试，并记录测试数据和
反馈。
分析测试结果
对收集到的数据和反馈进行整 理、分析和解读，提取有价值
的信息。
பைடு நூலகம்
制定改进方案
根据测试结果，制定相应的产 品改进方案，并推动方案的实
实施行动计划
按照制定的行动计划，逐步实施并监控执行情况 ，确保行动计划的落地。
调整与优化
根据实施过程中的反馈和效果，及时调整和优化 行动计划，以提高培训效果。
培训效果的持续跟踪与优化
定期跟踪
定期跟踪学员在培训后的工作表现和绩效，了解培训效果的持续 性和稳定性。
反馈收集
通过定期的反馈收集，了解学员在工作中遇到的问题和对培训内 容的建议和意见。
知识掌握评估
通过测试、实践操作等方式评估学员 对培训内容的掌握程度，了解学员的 学习效果。
行为改变评估
观察学员在培训后的行为变化，了解 培训对学员实际工作的影响。
绩效提升评估
通过对比学员在培训前后的工作绩效 ，评估培训对学员工作表现的提升。
后续行动计划的制定与实施
以用户为中心，尊重用户隐私， 保持客观公正，提供有用的反馈 和建议。
用户测试的流程
确定测试目标
明确测试的目的和范围，确定需 要测试的功能或场景。
选择测试对象
根据测试目标和产品目标用户群 体，选择合适的测试对象。
设计测试任务
根据测试目标，设计具体的测试 任务和场景，确保任务具有代表
性且难度适中。
用户测试的流程
01
02
03
04
招募测试人员
根据测试对象和任务，招募合 适的测试人员，并进行必要的
培训和指导。
进行测试
按照预设的流程和任务，进行 用户测试，并记录测试数据和
反馈。
分析测试结果
对收集到的数据和反馈进行整 理、分析和解读，提取有价值
的信息。
பைடு நூலகம்
制定改进方案
根据测试结果，制定相应的产 品改进方案，并推动方案的实
实施行动计划
按照制定的行动计划，逐步实施并监控执行情况 ，确保行动计划的落地。
调整与优化
根据实施过程中的反馈和效果，及时调整和优化 行动计划，以提高培训效果。
培训效果的持续跟踪与优化
定期跟踪
定期跟踪学员在培训后的工作表现和绩效，了解培训效果的持续 性和稳定性。
反馈收集
通过定期的反馈收集，了解学员在工作中遇到的问题和对培训内 容的建议和意见。
知识掌握评估
通过测试、实践操作等方式评估学员 对培训内容的掌握程度，了解学员的 学习效果。
行为改变评估
观察学员在培训后的行为变化，了解 培训对学员实际工作的影响。
绩效提升评估
通过对比学员在培训前后的工作绩效 ，评估培训对学员工作表现的提升。
后续行动计划的制定与实施
多彩小球简洁小清新动态用户行为分析PPT模板
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北京
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上海
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江苏
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02
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03
04
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用户行为分析 动态PPT模板
这里随你怎么写 这里随你怎么写 这里随你怎么写
这里随你怎么写 这里随你怎么写 你开心就好 你开心就好
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01
在这里输入标题
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文字内容
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1,886 （单位）
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19,400 （单位）
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消费者行为分析PPT课件
定位策略。
营销策略制定
营销策略定义
营销策略是企业为实现营销目标 而制定的整体营销计划和行动方 案，包括产品、价格、渠道和促
销等方面的策略。
营销策略的作用
营销策略有助于企业更好地组织和 管理营销活动，提高营销效率和效 果，实现营销目标。
营销策略的步骤
分析市场环境、确定营销目标、制 定营销策略、实施营销活动、评估 营销效果。
02
消费者行为概述
消费者行为的定义
01
消费者行为是指消费者在寻找、 选择、购买、使用、评估和处置 商品、服务、体验和想法以满足 其需求和愿望的过程。
02
消费者行为不仅包括实际的购买 行为，还包括消费者对产品或品 牌的认知、态度、决策过程和行 为反应等方面。
消费者行为的影响因素
01
02
03
个人因素
产品定位
产品定位定义
产品定位是指企业根据市场需求 和竞争状况，为产品制定一个独 特的市场位置，以突出产品的某 些特点或优势，满足特定消费者
需求的策略。
产品定位的作用
产品定位有助于企业更好地满足 消费者需求，提高产品在市场上 的知名度和竞争力，树立品牌形
象。
产品定位的步骤
确定目标市场、分析竞争产品、 确定产品特点或优势、制定产品
05
消费者行为分析的未来发展
大数据在消费者行为分析中的应用
消费者行为数据的收集
大数据技术可以实时收集消费者的在线和离线行为数据，包括购 买记录、浏览历史、社交媒体互动等。
消费者行为数据的分析
通过大数据分析工具，可以对收集到的消费者行为数据进行深入挖 掘，发现消费者的购买偏好、需求和趋势。
消费者行为预测
3
经济学与消费者行为分析
营销策略制定
营销策略定义
营销策略是企业为实现营销目标 而制定的整体营销计划和行动方 案，包括产品、价格、渠道和促
销等方面的策略。
营销策略的作用
营销策略有助于企业更好地组织和 管理营销活动，提高营销效率和效 果，实现营销目标。
营销策略的步骤
分析市场环境、确定营销目标、制 定营销策略、实施营销活动、评估 营销效果。
02
消费者行为概述
消费者行为的定义
01
消费者行为是指消费者在寻找、 选择、购买、使用、评估和处置 商品、服务、体验和想法以满足 其需求和愿望的过程。
02
消费者行为不仅包括实际的购买 行为，还包括消费者对产品或品 牌的认知、态度、决策过程和行 为反应等方面。
消费者行为的影响因素
01
02
03
个人因素
产品定位
产品定位定义
产品定位是指企业根据市场需求 和竞争状况，为产品制定一个独 特的市场位置，以突出产品的某 些特点或优势，满足特定消费者
需求的策略。
产品定位的作用
产品定位有助于企业更好地满足 消费者需求，提高产品在市场上 的知名度和竞争力，树立品牌形
象。
产品定位的步骤
确定目标市场、分析竞争产品、 确定产品特点或优势、制定产品
05
消费者行为分析的未来发展
大数据在消费者行为分析中的应用
消费者行为数据的收集
大数据技术可以实时收集消费者的在线和离线行为数据，包括购 买记录、浏览历史、社交媒体互动等。
消费者行为数据的分析
通过大数据分析工具，可以对收集到的消费者行为数据进行深入挖 掘，发现消费者的购买偏好、需求和趋势。
消费者行为预测
3
经济学与消费者行为分析
用户研究部用户画像与行为洞察PPT模板
启示：针对不同用户群体制定差 异化营销策略，提高转化率和用 户满意度。
案例背景：某电商平台的用户画像与行为洞察
应用场景：个性化推荐、精准营销、用户留存
数据来源：用户注册信息、浏览记录、购买记 录
分析方法：聚类分析、关联规则挖掘、时间序 列分析
案例结果：提高了用户满意度和转化率，降低 了营销成本
案例启示：用户研究部在制定策略时，应充 分考虑用户画像和行为洞察，以实现精准营 销和个性化服务。
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数据可视化的方法：图表、图形、 地图等
数据驱动决策的案例：零售业、 金融业、制造业等不同行业的应 用案例
案例一：某电商平台的用户画像与行为洞察 案例二：某社交媒体平台的用户画像与行为洞察 案例三：某游戏公司的用户画像与行为洞察 案例四：某金融科技公司的用户画像与与行为洞察
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汇报人：XX
20XX
Part One Part Four
Part Two Part Five
Part Three Part Six
性别：男
兴趣爱好：篮球、阅读、 旅游
技术设备：iPhone、 MacBook Pro、 iPad
职业：程序员
收入水平：中等
姓名：张三
数据处理：清洗、 整理、分析
数据可视化：图 表、图形、地图 等形式展示数据
数据解读：根据 数据发现趋势、
规律和问题
数据应用：优化 产品、改进服务、
制定策略
数据可视化的重要性：帮助理解 复杂数据，提高决策效率
数据可视化的工具：Excel、 Po we r B I 、 Ta b l e a u 等
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核心处理算法 (3)－处理流程
对接运营服务 系统（广告或
内容推送）
用户隐性特征 (用户分群)
隐性特征推理器(ML)
Radius 计费镜 像数据
HTTP 请求数 据
Radius 归并过 滤器
垃圾流 量过滤 器(ML)
Top 10000
分类库 （行业/
精准匹配模式库
词推理样本 职业、商品） 高权重行
行业Top 20 用户会
How ? – HyperCloud解决方案
低成本和可靠的 海量存储子系统
平滑可扩展的 分布式运算子
系统
高吞吐率的 运营服务子
系统
• 技术架构 • 核心处理算法 • 演示 • ROI分析
低成本和可靠的海量存储子系统
• 多级别存储，成本降到300$/TB • 无需RAID支持，保证99.9%可用性 • 多元数据服务器，管理亿级数量文件 • 可在线扩展至PB级规模
• Range Query with Memory Database
– 列存储(Column-based）结构，突破Range Query的瓶颈， 单点上亿条记录的Range Query ( select x from t where a < y and y < b ) 小于1000ms, 为传统DB的1/10， Dell 1950 Dual Quad-Core, 3.0Ghz
演示用的数据样本来源
• 某运营商（江苏南京） 20000用户一周数据
– 计费系统Radius数据：1000万条 , ~10GB
• 包含：ADSL帐号、上线时间、离线时间、IP地址
LVS (soft F5) Squid
Niginx ADWords /User Search Engine
MySQL Cluster ( ndb)
核心处理算法 (1)－ 基础
• 发现用户真正的点击行为
– 改进的贝叶斯算法过滤超过95％的垃圾或广告流量
• 语义分析技术
– 单字和词库结合的中文智能分词技术 – 大规模统计分析基础上的机器学习
• 条带化存储，多数据通路聚合 • 支持对象存储(OSD)接口 • I/O缓存
平滑可扩展的分布式运算子系统
• 3M架构：借鉴Google的分布式计算架构，针对海 量数据挖掘的需求对单点性能和多点负载均衡作 最大限度的优化
• Key-Value Query with Memory Cache
– 突破Key-Value Query的瓶颈，单点上亿条规模KeyValue对的查询时间小于200ms (传统DB的1/20)， Dell 1950 Dual Quad-Core, 3.0Ghz
– 自营模式：个性化内容推送 [例子: “一对一”的个性化号
百和12580 ] 想用户所想，急用户所急
– 直销（DM）分成收入：与最终厂商合作
• 提升ARPU值，快速拓展新用户
– 采用精准的营销策略带动用户升速 分析升速用户的行 为习惯：什么样的用户需要升速？什么样的SP会吸引升 速用户？
– 通过DM捆绑销售和优惠的接入价格快速拓展新用户 在新竞争格局中领先一步，形成良性的循环：更低的接入 价格带来更多的用户，获得更多的增值业务收入
• Distributed Computing with Map-reduce
– 分布式计算架构，处理100G的文本时间小于10min ( 10 * Dell 1950 Dual Quad-Core, 3.0Ghz )
高吞吐率的运营服务子系统
Memcache Cluster
DNS, Billing…
年龄、阶层、爱好…）
• 显性特征-> 隐性特征是大样本基础上的机器学习 Machine Learning，ML ），例子 “劲舞团” => 游戏 - 舞蹈类 | 青少年 85% “兰寇” => 化妆品 - 兰寇 | 女 70% 高端 => 65% “铁血” => 爱国 | 男 90% “美女” => 闲逛 | 男 90% “爱卡论坛” /“宝马” => 汽车 - 宝马 | 高端消费人群 70% 中端消费人群 60% 低端 30% “奶粉” => 婴幼儿用品 - 奶粉 | 女 70%，有小孩90% “内衣”, “爱慕” => 内衣 - 文胸 - 爱慕 | 女 85%
…
What 图解 – 续
客户群A 客户群B
客户群C
…
用户标识和特征
…
客户群D 客户群E 客户群F
用户精细划分
…
精准营销
Why ? - 为网通带来新价值
• 精准广告收入
– 合作模式：与网络广告商、传统广告商、SP、广告联盟
分成 精准的用户属性将大幅度提高广告的价值，让每 一次Page View都变成金子
为模式分 析器
广告流 量过滤
话/ 点击 路径识 别过滤 器
泛行为模 式分析器
用户显性特征 (关键词)
器(ML)
统计 过滤 器
样本库
样本 库
访问统计 过滤器
爬取分词
垃圾流量排名 广告流量排名
第三方PV,UV,ADV,PUV 权威排名
关键词排 序(ML)
热点、 舆情、
行业咨询
样本库
演示
• Get a feeling of it …
基于海量用户行为数据分析的 互联网增值新业务
What , Why and How
What ? – 要作什么事
• 对每个宽带用户的每次浏览网页行为进行 记录，在海量的数据记录上分析用户的浏 览习惯、兴趣爱好、关注焦点等，对用户 进行全方位的“画像”。
• 按用户属性和行为特征对全部宽带用户进 行聚类和精细化的客户群划分。
• 从亿万网页中发现词的相关性 • 从单个页面中发现最重要的词
• 面向数据挖掘优化的海量计算
– 将传统的Data Mining算法移植到分布式平台上，实现 PB级数据上
• 快速聚类和分类 • 快速关联分析
核心处理算法(2)-如何对用户行为分析建模
• 基本思想
– 发掘用户的显性特征 ( 关注关键词或相关词） – 推理用户的隐性特征 （用户的自然属性和社会属性， 性别、职业、
• 依托运营商平台，利用网络广告、直投、 个性化内容推送等手段对宽带用户进行 “一对一”的精准历史行为
男性 年龄25-35岁 来自北京.海淀.上地 IT从业人士 热衷科技产品 Nokia N95用户 中高端消费等级 喜欢户外运动和旅游 追求奢侈品
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用户属性和行为特征