CN102541892A - 记录和分析用户行为特征的方法 - Google Patents

Abstract

本发明针对互联网网站，通过网络用户对互联网网站的访问和站内操作，分析网络用户行为，提取用户使用偏好，获得用户行为特征。

Description

记录和分析用户行为特征的方法

 

技术领域

本发明涉及在一种互联网使用过程中记录和分析用户行为特征的方法，属于计算机技术领域。

背景技术

目前，网站用户行为分析仍然是一门新兴发展的科学，其方法和实践是在近几年才***理论化的。网站用户行为分析能为制定网络营销策略提供依据、获取更大的商业利益，在实际应用中，我们着重关注：网站用户行为分析能带来哪些商业价值、哪些用户行为是值得关注的、网站用户行为分析是如何辅助产品运营和营销分析的、能给我们何种启示。

网站是一个立体的***，从不同的角度看过去，得到的是不同的结果，每个点击背后都蕴藏着行为。网站用户行为分析便可通过网络数据剖析人们特定的网络行为，揭示人们内心需求、网站访问量的上升和下降、网站访问的群体细分以及用户群的访问意图。其价值体现在：

首先，了解用户在网站如何交互：用户在站点上做了些什么、用户来自哪里、连接方式如何、用户的兴趣是什么、用户很快离开是不是因为导航不好，等等。 

其次，有助于建立数据驱动的文化，辅助市场运营：定位忠诚活跃用户以及访问趋势；评估广告宣传效果和活动推广效果；为专业化的运营支撑提供及时有效的行动建议。

最后，优化网站使之更好地实现商业目的：这是网站分析的终极价值，包括优化网站结构和页面质量、优化流量来源、增强用户体验和满意度，以及提升最终转化。对于推进网站精细化、差异化运营目标，有助于长期的客户保持、营销优化和利润最大化。 

发明内容

本发明目的在于提供记录和分析用户行为特征的方法，此方法关注网络用户的用户行为特征，适用于对该领域的用户特征进行分析。

在本发明中，考虑了驻留时间、进入页面等网络流量分析，同时也结合了点击密度、频次统计、路径分析和来源分析等用户行为，提出了用户特征模型和环境约束条件。用户特征模型是用户属性，包括用户标识，用户动态类型，用户动态类型库。在对特定用户进行分析时，首先限定用户概念，描述用户对象，划分用户分类。根据不同的用户形态进行行为分析，进而提取相关特征数值。环境约束条件指明了当前进行的用户行为特征分析所处的物理环境，比如时间，需求，场景类型等。网络用户在使用访问Internet网络环境时，会受到不同条件限制，而不同条件下的操作，会影响用户的使用偏好和使用行为，所以在进行特征分析时，要结合当前用户所处网络环境提取相关数据。

本发明适用于互联网网络用户的特征分析，按本发明实现的分析***能够满足完成广泛的实时的分析任务这项重要需求，也能满足用户特征的多样性需求，对那些没有实时性要求的应用或任务提供很好的支持。

附图说明

图1用于说明用户特征分析模型示意图。

具体实施方式

本发明目的在于提供记录和分析用户行为特征的方法，此方法关注网络用户的用户行为特征，适用于对该领域的用户子特征进行分析。按此方法进行的用户特征分析满足对网络用户特征提取的特殊需求：如有限的网络资源，其网络资源的充分性程度从极度微小到我们普通的互联网网络的一般性资源，总体上需要充分发挥有限资源利用率的最大化，还要保证网络信息响应的实时性等特点，同时也能满足用户的多样性需求，对那些没有实时性要求的信息或服务能都有针对性的提供很好的支持。这样的要求无论是一般性网站和交互式网站都不能满足需求的。

在本发明中，考虑了驻留时间、进入页面等网络流量分析，同时也结合了点击密度、频次统计、路径分析和来源分析等用户行为，提出了用户特征模型和环境约束条件。用户特征模型是用户属性，包括用户标识，用户动态类型，用户动态类型库。在对特定用户进行分析时，首先限定用户概念，描述用户对象，划分用户分类。根据不同的用户形态进行行为分析，进而提取相关特征数值。环境约束条件指明了当前进行的用户行为特征分析所处的物理环境，比如时间，需求，场景类型等。网络用户在使用访问Internet网络环境时，会受到不同条件限制，而不同条件下的操作，会影响用户的使用偏好和使用行为，所以在进行特征分析时，要结合当前用户所处网络环境提取相关数据。

网站用户行为通过对目标页面进行插码和日志收集分析，实现了一种对细分流量的定量分析手段。但不太关注数据的精准性，更关注数据的变化趋势。如附图1所示，对某个单一用户，根据当前用户行为存在的物理环境，采用特征推导和智能分析的方法，规范化特征数据，使得特征数据能够合理的存取，数据量最小化，以支持大规模数据存储，提高分析性能。同时在分析过程中，考虑场景迁移和智能化对用户行为过程的影响，使特征提取操作具有实时性。网站用户行为分析过程包括几个阶段：

第一阶段：流量分析。关注内容包括驻留时间、进入页面等；

第二阶段：行为分析。关注内容包括点击密度、频次统计、路径分析、目标转化率和来源分析；

第三阶段：优化智能分析。关注内容包括细分用户、忠诚度、活跃度、渠道影响、兴趣主题等。

对用户行为特征的分析处理中，针对目前网站应用的类型，对网站用户行为分析的目标也有所差异。此行为特征处理的分析重点包括增加网站流量及质量、优化网站结构以提升用户体验和促进用户的转化等；提升流量和用户粘性，包括目标用户定位、兴趣热点分析、路径导航优化等。处理中主要考虑了：

1.   分析用户点击热点，发掘最佳广告位置和最受欢迎版块内容，增强宣传体验。

2.   了解用户使用习惯，优化流程导航和布局优化，增强用户粘性和页面深度，降低跳出率。

3.   分析用户访问需求，如搜索、 浏览、评论、个性化等。

4.   挖掘用户兴趣主题偏好分布，刻画不同维度需求。

下面结合相应的附图说明此方法实现的关键点。

图1说明用户特征分析模型。对某个单一网络用户，根据当前用户行为存在的物理环境、访问事件和点击内容，采用特征推导和智能分析的方法，规范化特征数据，使得特征数据能够合理的存取，数据量最小化，以支持大规模数据存储，提高分析性能。

工业应用性

本发明可用于对网络用户进行特征行为分析。按本发明实现的分析***满足对互联网使用用户的特征分析提取的需求。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种记录和分析用户行为特征的方法，其特征在于，其支持对实时事件的用户行为特征分析，所述用户行为是互联网用户对网站的使用，是一个或一系列的使用过程，是本分析方法的基本分析单位。

2.如权利要求1所述的记录和分析用户行为特征的方法，其中，所述用户行为包括用户在网站的停留时间，用户访问的网站来源，用户访问中使用的关键字，用户浏览网站的方式等。

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