●第1章 走近用戶行為分析1
1.1 用戶行為分析與畫像的概念3
1.2 用戶行為分析的意義4
1.3 大數據與用戶行為分析7
1.4 用戶行為分析的幾個重要階段8
1.4.1 獲取用戶行為數據8
1.4.2 明確分析指標與維度8
1.4.3 分析結果可視化呈現10
第2章 行為數據分析的使用場景14
2.1 了解用戶使用習慣14
2.2 提升用戶操作體驗15
2.3 監控業務轉化過程17
2.4 持續性輔助用戶運營效果19
第3章 基於大數據的行為分析――傳統埋碼23
3.1 行為數據采集方法與技術原理23
3.2 行為數據的統計原理26
3.3 行為統計的分類方法31
3.3.1 使用層面的分類31
3.3.2 技術處理層面的分類32
3.4 基於大數據的行為數據存儲與計算34
3.4.1 行為數據采集繫統示例34
3.4.2 存儲與分析繫統示例40
第4章 基於大數據的行為分析――無埋碼67
4.1 無埋碼技術的實現原理67
4.2 無埋碼技術的使用實例69
4.3 無埋碼采集繫統示例70
4.3.1 連接應用70
4.3.2 配置無埋碼事件71
4.4 其他無埋碼渠道的行為數據分析74
第5章 行為分析的指標與模型77
5.1 用戶行為分析的3個層次77
5.2 行為分析指標78
5.2.1 渠道類指標78
5.2.2 訪問類指標78
5.2.3 轉化類指標79
5.2.4 留存類指標80
5.2.5 社交類指標81
5.3 用戶模型構建81
5.3.1 傳統的用戶模型構建方法82
5.3.2 大數據時代下基於行為數據的用戶模型構建方法83
5.4 用戶行為全程追蹤85
5.4.1 用戶獲取86
5.4.2 用戶轉化86
5.4.3 用戶留存87
5.4.4 產生收入87
5.4.5 用戶傳播88
5.5 轉化分析模型89
5.5.1 科學地構建漏鬥89
5.5.2 漏鬥對比分析法90
5.5.3 漏鬥與客戶流向結合分析法90
5.5.4 微轉化行為分析法91
5.5.5 用戶注意力分析法92
5.6 精細化運營模型93
5.6.1 用戶常規分群體繫構建93
5.6.2 用戶生命周期模型構建95
5.6.3 用戶流失預警模型構建96
5.6.4 用戶價值管理（RFM）模型構建98
5.6.5 大小數據融合的用戶畫像模型構建99
第6章 行為分析與日常運營101
6.1 用戶行為分析與渠道運營101
6.1.1 渠道歸因模型101
6.1.2 渠道引流趨勢分析102
6.1.3 不同渠道用戶畫像103
6.1.4 不同渠道用戶站內行為103
6.2 用戶行為分析與產品運營104
6.2.1 用戶健康度分析104
6.2.2 用戶路徑分析模型105
6.2.3 漏鬥分析模型107
6.2.4 用戶點擊模型108
6.3 用戶行為分析與營銷運營109
6.3.1 用戶行為分析與活動方案設計109
6.3.2 用戶行為分析與活動方案執行110
6.3.3 用戶行為分析與活動效果評估111
6.4 用戶行為分析與用戶運營112
6.4.1 用戶行為分析與拉新112
6.4.2 用戶行為分析與轉化114
6.4.3 用戶行為分析與留存116
第7章 用戶畫像118
7.1 用戶畫像概述119
7.1.1 用戶畫像的定義119
7.1.2 用戶畫像的構建原則120
7.1.3 用戶畫像的應用領域121
7.2 兩種常見的用戶畫像122
7.2.1 用戶角色（User Persona）122
7.2.2 用戶檔案（User Profile）125
7.3 用戶畫像的調研131
7.3.1 背景描述131
7.3.2 需求調研132
7.3.3 業務理解134
第8章 標簽體繫――用戶畫像的刻畫135
8.1 標簽體繫的構建135
8.1.1 ID拉通136
8.1.2 結構化標簽體繫和非結構化標簽體繫145
8.1.3 標簽體繫的構建147
8.2 標簽體繫的分析方法及應用151
8.2.1 群組構建151
8.2.2 用戶群組分析153
8.2.3 微觀畫像154
8.2.4 用戶相似度155
第9章 用戶畫像的大數據應用159
9.1 用戶畫像與推薦繫統159
9.1.1 推薦繫統簡介159
9.1.2 矩陣計算160
9.1.3 基於用戶的協同過濾示例161
9.2 用戶畫像與智能營銷（一）166
9.2.1 營銷場景構建167
9.2.2 業務規則167
9.2.3 實時化的自動營銷167
9.3 用戶畫像與智能營銷（二）168
9.3.1 用戶畫像與電話營銷168
9.3.2 用戶畫像與電話回訪169
9.3.3 用戶畫像與二次銷售169
9.3.4 用戶畫像與投訴169
第10章 案例與詳解171
10.1 金融行業用戶全渠道行為分析171
10.1.1 分析背景171
10.1.2 用戶行為分析過程173
10.2 電商行業用戶行為分析177
10.2.1 分析背景177
10.2.2 用戶行為分析過程179
10.3 房地產行業用戶行為分析183
10.3.1 分析背景183
10.3.2 用戶行為分析過程185
10.4 快消行業用戶行為分析188
10.4.1 分析背景188
10.4.2 用戶行為分析過程189
10.5 媒體行業用戶行為分析――以電影網為例196
10.5.1 分析背景196
10.5.2 用戶行為分析過程197

本書繫統地介紹了用戶行為分析的理論基礎和實施步驟，書中列舉了大量翔實的應用案例。第1～2章概要介紹了用戶行為分析的基礎知識和應用場景。第3～4章詳細介紹了基於大數據的用戶行為數據的采集、存儲和處理方法的技術原理和實施步驟，以及常用的采集與分析工具。第5～6章重點介紹了用戶行為分析的常用指標和用戶模型構建，以及用戶行為分析在企業日常運營中的具體應用。書中詳細闡述了用戶行為全程追蹤方法，介紹了轉化分析、用戶分群、用戶生命周期、用戶流失預警、用戶價值管理等經典的精細化運營模型。第7～9章詳細介紹了用戶畫像和標簽體繫的構建方法、步驟，闡述了用戶畫像在推薦繫統和智能營銷中的具體應用。第10章詳細闡述了用戶行為分析在若干個不同行業的經典應用案例，包括金融、電商、房地產、快銷品、互聯網媒體等行業。本書既可以作為學習用戶行為分析理論的入門書，也可以給相關領域的實踐操作人員提供具體的實施步驟和應用方面的啟迪等