用戶行為由最簡單的五個元素構(gòu)成：時間、地點、人物、交互、交互的內(nèi)容——之前我們稱之為事件。
對用戶行為分析，要將其定義為各種事件
比如是一個事件——在什么時間、哪一個ID、做了搜索、交互的內(nèi)容是什么，比如舉例可以是羽絨服。這是一個完整的事件——用戶行為實踐的一個定義。我們可以在網(wǎng)站或者是APP中定義千千萬萬這樣的事件。
有了這樣的事件以后，就可以把用戶行為連起來觀察，用戶進入網(wǎng)站后就是一個新用戶，他可能要注冊，那么注冊行為就是一個事件。注冊要填寫個人信息，之后他可能開始搜索買東西，所有這些都是用戶行為的事件。
如果我們用一種很傳統(tǒng)的方式去定義這個事件，此前，谷歌、LINUX，百度等都在很傳統(tǒng)的方式去定義這個事件:寫代碼，加一段事件的標(biāo)準(zhǔn)!
網(wǎng)站上有很多需要加載代碼的地方，比如注冊按鈕上面要加、下訂單的地方要加，這樣我才知道用戶是否點擊了注冊按鈕、用戶下了什么訂單。
所有這些通過寫代碼來詳細(xì)描述事件和屬性的方式，國內(nèi)都統(tǒng)稱為“埋點”，來進行數(shù)據(jù)采集。
這是一段非常耗費人力的工程，并且過程非常繁瑣重復(fù)，但是大部分互聯(lián)網(wǎng)公司仍然雇傭了大批埋點團隊，只有這樣才能進行用戶行為分析。
為什么？為什么要做用戶行為分析？
做了分析才知道用戶畫像、才能知道用戶在網(wǎng)站上個各種瀏覽、點擊、購買背后的商業(yè)真相。
如何進行用戶行為分析？
簡單講，分析的主要方式就是關(guān)注流失，尤其是對轉(zhuǎn)化有要求的網(wǎng)站。希望用戶不要流失，上來之后不要走。
像O2O補貼，一上來很多補貼，用戶來了，但錢燒完了，用戶都走了。這并不是很好的軟件或服務(wù)，我們希望用戶真正找到平臺的價值，不停的來，不要流失。
用戶行為分析幫助分析用戶怎么流失、為什么流失、在哪里流失。比如最簡單的一個搜索行為，一開始，我們就關(guān)注用戶行為了，這個ID什么時間搜索了關(guān)鍵詞、看了哪一頁的、哪幾個結(jié)果，哪個時間下單購買了，整個行為都非常重要的。如果中間他對搜索結(jié)果不滿意，他肯定會再搜一次，把關(guān)鍵詞換成別的，然后才能夠搜索到結(jié)果。
用戶行為分析還能做哪些事情？
當(dāng)你有了很多用戶行為分析、定義事件之后，你可以把用戶數(shù)據(jù)做成一個按小時或者是按天，或者按用戶級別、事件級別非常大的一個表。這個表用來做什么？一個是知道用戶最簡單事件，比如登錄或者是購買，就可以知道哪些是優(yōu)質(zhì)用戶，哪些是即將流失的客戶，每天或每個小時都能看到。
但是現(xiàn)在的網(wǎng)站都在用敏捷開發(fā)，兩個星期要上線一版新品，這樣導(dǎo)致工程師時間非常少，除了做產(chǎn)品功能、還要修bug。而業(yè)務(wù)人員如果想要這種表的話，又必須要求助工程埋點、去定義事件。但工程師會表示，對不起我沒時間。
我們現(xiàn)在就想打破這種因為埋點導(dǎo)致的用戶行為不能得到及時分析的狀況。我們采集所有用戶行為，不需要寫任何的代碼，直接在網(wǎng)站上加了三行的代碼之后，所有用戶行為就已經(jīng)默認(rèn)被采集。
同時我們會做數(shù)據(jù)清理和整合，再把這個用戶行為數(shù)據(jù)展現(xiàn)出來，比如搜索什么、點擊了第幾個搜索結(jié)果得、到底有沒有加入購物車、加入購物車之后有沒有下訂單等等這些全量的數(shù)據(jù)采集。通過數(shù)據(jù)證明你的價值，他就會買單。這就是用戶行為分析帶來的商業(yè)價值。
