什么是用户行为分析:

用户在网上的行为以及行为背后发生的时间、频次等维度的分析。其通过对用户模型的完善补充，构建出精细、完善的用户画像。

　　用户行为分析应该包含以下数据：

1、用户的来源地区、来路域名和页面；
2、用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数；
3、成交用户和非成交用户，分析两者之间的浏览习惯；
4、用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字；
5、用户搜索什么样的关键词进入网站；
6、用户访问网站流程，用来分析页面结构设计是否合理；
7、用户在不同时段的访问量情况等；
8、用户对于网站的转化通道的关注度。

用户行为分析意义：

通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以让企业更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站、推广渠道等企业营销环境存在的问题。
帮助企业发掘高转化率页面，让企业的营销更加精准、有效，提高业务转化率，从而提升企业的广告收益。

用户行为分析：

1、数据的记录与整理

竞价员新接收一个项目不是立刻开展优化，而是分析之前的数据情况，记录之后要进行一系列维护的数据整合。
可以说，数据分析和整理做好对以后的帐户优化有很大的帮助。
　　举例：
除去网站首页外，你的访客更喜欢那个页面、喜欢那种方式的转化通道、通过什么样的渠道进入你的网站，这些数据都需要竞价员在日常工作中进行数据的记录与整理。

2、关键词分析

一个竞价网站除首页外，还拥有很多的专题页面和内容页。这些页面是否能承载流量取决于流量质量与网站自身构架的良好性，页面体验与流量质量有关。
访客意向怎么样，从搜索词就能分析出，包括长尾关键词布局、高转化关键词与品牌词统计，精准的搜索词是竞价转化的利器。
所以前期关键词的分析、收集、选择是提高帐户效果的关键。

3、数据分析

对于基础的数据进行记录是第一步要做的，但那是热身。需要对具体的数据进行更加细致的分解，看到一个网站日PV 10W，日IP 5W并不能证明太多，我们需要分析更多的维度。
例如，着陆页面的跳出率情况，直接流量与总流量对比，端到端的ROI等等。

4、用户特征分析

用户特征分析是指找出各类用户的行为特点。用户特征分析是实施针对性营销的前提条件。
例如，通过对各资费档次用户使用特征的比较，获得高资费用户上网的特征，找到目标用户，通过业务引导、资费策略等方式使用户向高资费转移。

5、关联分析

关联分析发现关联规则。在用户行为分析中，可以把用户的一种使用习惯和另外的使用习惯进行关联分析，也可以把用户的消费习惯和使用网络习惯进行关联分析，或者把用户的自然属性如年龄、性别、职业与使用网络习惯进行关联分析。

6、分类与预测

利用分类技术，可以将用户归属为一个特定的类。例如，通过对大量拆机用户分析，得到拆机用户拆机前的上网行为特征，形成拆机用户模型，再通过与该模型对比，对具有类似行为特征的用户发出拆机预警，为营销部门采取客户挽留措施提供依据。