用户行为轨迹分析报告

1、用户行为轨迹分析报告用户行为轨迹分析报告 谷永亮、李浩宇赵晓琴、韩义亭 2015年7月22日 用户行为轨迹分析的目的用户行为轨迹分析的目的分析用户行为轨迹主要有以下几点用处：1、可以将杂乱无章的用户浏览轨迹归类，从而知道用户浏览网站大致有哪些特征。2、通过分析用户行为轨迹可以明确知道哪些频道或栏目最受用户的青睐，哪些频道用户点击率较低，针对用 户特点，展示有针对性的页面和栏目，增加用户好感，提升用户体验。3、通过分析用户行为轨迹可以明确知道用户喜欢从网站的那个页面进入，又会从哪些页面退出。4、分析用户的点击行为可以发现那些车型、车系最受用户关注。5、明确用户的停留时间。 用户行为轨迹分析方法用

2、户行为轨迹分析方法用户行为轨迹分析主要采用聚类分析法1、聚类分析原理 聚类分析是研究（样本或指标）分类问题的一种多元统计方法。是将对象集划分为若干类别的过程。 2、聚类分分析中主要采用相似系数法和距离法。 相似系数法，即性质越接近的样品，它们相似系数的绝对值越接近1，二彼此无关的样品，它们的形似系 数的绝对值越接近于零。比较相似的样品归为一类，不怎么相似的样品归为不同的类。 距离法，即将一个样品看做P维空间的一个点，并在空间定义距离，距离较近的点归为一类，距离较远的 点归为不同的类。 用户行为轨迹分析步骤用户行为轨迹分析步骤用户行为轨迹分析步骤有以下几点：1、数据准备 以上海区域一天中点击次数

3、超过10的用户数据作为原始数据，如下表： province用户IDuser_ipvisit_timeurl上海303142719330314271931436848567121 http:/ http:/ http:/ http:/ http:/ http:/ http:/ http:/ 用户行为轨迹分析步骤用户行为轨迹分析步骤用户行为轨迹分析步骤有以下几点：1、数据清洗 将用户浏览时间内点击不同URL给出相对应的中文名称，如下表： province用户IDuser_ipvisit_timeurl名称上海303142719330314271931436848567121 http:/ http

4、:/ http:/ http:/ http:/ http:/ http:/ http:/ 给归类的中文名称编号，用户的每一次点击算作一次轨迹，且用序号表示，如下表：用户ID轨迹1轨迹2轨迹3轨迹4轨迹5轨迹6轨迹7轨迹8轨迹9轨迹10303142719327262719609212343128971961297674312788555782346846730129525719616573183712755718832426601213131312139122130310949373124744444419182843897757537289039103129757575536627897861

5、2311223123122019608703411717171717171717171736629114905355460541293312741277444196106118317171717171717171717196161105431247557775170967894731275用户行为轨迹最终数据用户行为轨迹最终数据用户ID轨迹1轨迹2轨迹3轨迹4轨迹5轨迹6轨迹7轨迹8轨迹9轨迹10460541293312741277444拆车坊车讯首页拆车坊专题拆车坊视频车讯首页拆车坊专题拆车坊专题拆车坊视频拆车坊视频拆车坊视频示例聚类分析结果聚类分析结果聚类分析将用户不同的行为轨迹分为5类，

6、即上海用户一天中的点击行为大致可以分为5种特征，如下表所示。聚类分析结果聚类分析结果将样本中135个用户的行为轨迹特征分类5类，每个用户归属于不同的类别，如下表所示。聚类分析结果聚类分析结果第一类用户行为轨迹特征分析：第一类用户行为轨迹特征分析：第一类用户以浏览新闻为主线，多数用户新闻导航作为入口，二级页面新闻导航下，新车、业界、专题比较受用户青睐。进入相关栏目的新闻页，文章中涉及到的车系是用户比较关注的，一般会进入产品库以及车型库浏览相关车系的图片以及参数。第一类用户进入新闻栏目二级页面，也会习惯性点击导航栏目的首页、购车、用车、论坛、拆车坊等栏目进入下一级页面。第一类用户浏览次数各不同，少

7、数用户2-3个页面就离开，多数用户浏览6个左右的页面离开。第一类用户主要关注分站、拆车坊、用车中心等相关新闻。第一类用户行为轨迹图第一类用户行为轨迹图第二类用户行为轨迹特征分析：第二类用户行为轨迹特征分析：第二类用户浏览网站的星轨轨迹比较单一，大致分为两类型，第一类用户进入网站浏览产品库或车型库中相关车系的图片，该类用户一般在产品库和车型库栏目之间不断跳转，浏览2-3款车系的多张图片，多数用户习惯在产品库中按品牌查询一些热门车系，一般浏览3-4个品牌。第二类用户中有一类用户只关注经销商活动，浏览轨迹非常单一，在车讯首页经销商活动端进入二级页面，浏览10个左右页面退出，该用户不浏览“经销商活动”

8、栏目外的栏目。聚类分析结果聚类分析结果聚类分析结果聚类分析结果第三类用户行为轨迹特征分析：第三类用户行为轨迹特征分析：第三类用户访问网站的主要目的就是拆车坊，该类用户一般会从拆车坊栏目直接进入网站，进而访问拆车坊的各期专题，以及与各期专题相关的文章和视频，该类用户一般会访问3个左右的专题，视频以及文章。第三类用户行为轨迹特征是在文章、视频、专题页不断跳转，也会根据文章、视频涉及到的车系在文章、视频以及产品库、车型库之间跳转，一般会浏览两个对比车系的图片以及参数。第三类用户中也有一小部分用户会点击拆车坊精彩视频中的二级导航拆车坊专区以及试驾测评。第三类用户行为轨迹图第三类用户行为轨迹图聚类分析结果聚类分析结果第四类用户行为轨迹特征分析：第四类用户行为轨迹特征分析：第四类用户访问网站的行为轨迹特征相关性比较弱，浏览特征没有明确规律。从首页进入网站者居多，该类用户进入网站没有明确的目标，往往会点击网站多个频道或栏目，并且进入下一栏目多数是跳转到首页进入。原因有两种，一种是用户对网站不熟悉，另一种是栏目或频道没有用户喜欢的内容。从首页进入网站的用户一般会点击分站、导购、车型等导航，分站和导购点击量较多。聚类分析结果聚类分析结果第四类用户行为轨迹特征分析：第四类用户行为轨迹特征分析：第四类典型用户行为