本书系统地介绍了用户行为分析的理论基础和实施步骤，书中列举了大量翔实的应用案例。第1～2章概要介绍了用户行为分析的基础知识和应用场景。第3～4章详细介绍了基于大数据的用户行为数据的采集、存储和处理方法的技术原理和实施步骤，以及常用的采集与分析工具。第5～6章重点介绍了用户行为分析的常用指标和用户模型构建，以及用户行为分析在企业日常运营中的具体应用。书中详细阐述了用户行为全程追踪方法，介绍了转化分析、用户分群、用户生命周期、用户流失预警、用户价值管理等经典的精细化运营模型。第7～9章详细介绍了用户画像和标签体系的构建方法、步骤，阐述了用户画像在推荐系统和智能营销中的具体应用。第10章详细阐述了用户行为分析在若干个不同行业的经典应用案例，包括金融、电商、房地产、快销品、互联网媒体等行业。本书既可以作为学习用户行为分析理论的入门书，也可以给相关领域的实践操作人员提供具体的实施步骤和应用方面的启迪。可供企事业管理人员、大数据从业人员和大专院校相关专业的师生阅读参考。

丛书推荐序一 数字经济的思维观与人才观 大数据的出现，给我们带来了巨大的想象空间：对科学研究来说，大数据已成为继实验、理论和计算模式之后的数据密集型科学范式的典型代表，带来了科研方法论的变革，正在成为科学发现的新引擎；对产业来说，在当今互联网、云计算、人工智能、大数据、区块链这些蓬勃发展的科技中，主角是数据，数据作为新的生产资料，正在驱动整个产业进行数字化转型。正因如此，大数据已成为知识经济时代的战略高地，数据主权已经成了继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。 实现这些想象空间，需要构建众多大数据领域的基础设施，小到科学大数据方面的国家重大基础设施，大到跨越国界的“数字丝路”“数字地球”。今天，我们看到大数据基础设施研究中心已经把人才纳入基础设施的范围，组织编写了这套丛书，这个视角是有意义的。新兴的产业需要相应的人才培养体系与之相配合，人才培养体系的建立往往存在滞后性。因此，尽可能缩窄产业人才需求和培养过程间的“缓冲带”，将教育链、人才链、产业链、创新链衔接好，就是“产教融合”理念提出的出发点和落脚点。可以说，大数据基础设施研究中心为我国大数据、人工智能事业发展模式的实践迈出了较为坚实的一步，这个模式意味着数字经济宏观的可行路径。 作为我国大数据及人工智能方面的产教融合丛书，其以数据为基础，内容涵盖了数据认知与思维、数据行业应用、数据技术生态等各个层面及其细分方向，是数十个代表了行业前沿和实践的产业团队的知识沉淀。特别是在遴选作者时，这套丛书编委会注重选择兼具产业界和学术界背景的行业专家，以便让丛书成为中国大数据知识的一次汇总，这对于中国数据思维的传播、数据人才的培养来说，是一个全新的范本。 我也期待未来有更多产业界的专家及团队加入本套丛书写作体系中，并和这套丛书共同更新迭代，共同传播数据思维与知识，夯实我国的数据人才基础设施。 郭华东 中国科学院院士 丛书推荐序二 产教融合打造创新人才培养的新模式 数字技术、数字产品和数字经济，是信息时代发展的前沿领域，不断迭代着数字时代的定义。数据是核心战略性资源，自然科学、工程技术和社科人文拥抱数据的力度，对于学科新的发展具有重要意义。同时，数字经济是数据的经济，既是各项高新技术发展的动力，又为传统产业转型提供了新的数据生产要素与数据生产力。 这套丛书从产教融合的角度出发，在整体架构上，涵盖了数据思维方式拓展、大数据技术认知、大数据技术高级应用、数据化应用场景、大数据行业应用、数据运维、数据创新体系七个方面，编写宗旨是搭建大数据的知识体系，传授大数据的专业技能，描述产业和教育相互促进过程中所面临的问题，并在一定程度上提供相应阶段的解决方案。丛书的内容规划、技术选型和教培转化由新型科研机构——大数据基础设施研究中心牵头，而场景设计、案例提供和生产实践由一线企业专家与团队贡献，两者紧密合作，提供了一个可借鉴的尝试。 大数据领域人才培养的一个重要方面，就是以产业实践为导向，以传播和教育为出口，最终服务于大数据产业与数字经济，为未来的行业人才树立技术观、行业观、产业观，进而助力产业发展。 这套丛书适用于大数据技能型人才的培养，适合作为高校、职业学校、社会培训机构从事大数据教学和研究的教材或参考书，对于从事大数据管理和应用的人员、企业信息化技术人员也有重要的参考价值。让我们一起努力，共同推进大数据技术的教学、普及和应用！ 谭建荣 中国工程院院士 浙江大学教授 推荐序 数据化转型正在以极大的力量影响着经济的发展。根据IDC的研究，到2023年，全球超过一半的GDP将由数字化的产品和服务驱动，中国数字经济的占比也将达到52%，高于全球平均水平。数字经济发展迫使企业必须加快自身的数字化转型进程。 依托第三平台最新技术（云计算、大数据、移动、社交、人工智能、区块链、物联网、增强/虚拟现实、3D打印、机器人、下一代安全等）支持企业业务的增长和创新是数字化转型的核心，数字化转型的价值包括商业流程重构、用户体验重构、产品服务重构、商业模式重构等诸多方面。商业流程重构更多地强调提升效率、降低成本。后面三个重构主要是为了满足用户的需求，特别是今天的市场主流用户——数字化原生代用户的需求。 数字化原生代有四个核心特征：数字化、个性化、快速化、服务化，如何满足用户的这四个需求就变得极为重要，而数据则承担了关键角色。未来企业的竞争力就来源于针对用户数据的四种能力：数据采集和存储的能力、数据管理和保护的能力、数据挖掘和展示的能力、数据变现和创新的能力。IDC认为，到2021年，数据将不再被视为“石油”，而是被视为“水”。数据对生命至关重要，不过需要易于获取且干净。 《大数据用户行为画像实操指南》一书适逢其时，能很好地支持企业利用数据为用户创造价值的需求，也是企业推进数字化转型进而支持数字经济发展的基础。本书具有四大特点：真实的用户数据与场景、全面的分析指标与模型、实操的构建方法与步骤、经典的行业案例与实践。 真实的用户数据与场景：本书探讨的用户行为分析数据，来源于用户在网站、手机App、微信公众号等在线渠道上真实发生的在线访问行为数据，并将这些分析得出的规律和经验结合到公司的日常营销或运营场景中，用以持续性提升营销或运营的效果。 全面的分析指标与模型：本书按照用户行为轨迹将行为分析指标分为渠道类指标、访问类指标、转化类指标、留存类指标，以及社交类指标等五类指标，第二层细化指标近60个。在用户分析模型构建方面，既有经典的根据Alan Cooper的著作《About Face：交互设计精髓》中提出的基于访谈和观察构建客户模型和构建临时客户模型两种方法，又有作者提出的基于行为数据构建客户模型的方法，并对这三种方法做了详细分析。 实操的构建方法与步骤：书中也详细介绍了用户画像和标签体系的构建方法、步骤，阐述了用户画像在推荐系统和智能营销中的具体应用。 经典的行业案例与实践：书中最后详细给出了用户行为分析在若干个不同行业的经典应用案例，包括金融、电商、房地产、快销品、互联网媒体等行业。每个案例都包括项目目的、具体痛点、采用的模型、分析过程、用户特征、取得的效果等。 本书特别适合各个行业利用大数据做用户行为分析的人员，也可以为企业CXO、业务人员、IT人员及大专院校师生提供阅读参考。 IDC中国副总裁兼首席分析师 武连峰 专家点评 在数字化转型中，越来越多的企业认识到对用户的实时深入洞察，以及数据资产的沉淀已成为业务增长的重要引擎。客户行为分析的技术演进、新变化和趋势，以及与场景结合带来的用户洞察和业务增长的新可能，是每个做管理、营销、用户运营的人都应该深入了解和探究的。百分点优秀的数据科学家团队，将用户分析的前沿技术与最新的行业场景融合提升到了一个新的高度，并且从具体的实战案例中提炼方法论，让读者更容易与自身的业务实践相结合。 非常欣喜地看到本书面世，相信它可以帮助大家在数字化浪潮中，更好地贴近用户，把握业务增长的真谛！ 微软大中华区首席营销官 郭洁 基于最新的大数据技术，对用户做出精准的画像，是数据产生价值的一个极其重要的基础工作。该工作非常重要，因为由此产生的标签是后续模型分析特征工程的重要前提。但是，该工作却非常具有挑战性。它要求的不仅仅是：前沿的模型分析方法，还包括最新的数据采集手段，以及重要的应用场景。试问谁能同时兼顾这三个方面？答：只有百分点的数据科学家团队。这么一群优秀的、高学历的小伙伴，对前沿的模型方法了如指掌，熟悉各种最新的数据采集手段，并将其应用于各种重要的商业场景，并形成规范的方法论。通过对本书的学习，可以快速地学习作者团队在这三个方面的宝贵经验，践行数据商业价值！ 北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系系主任 王汉生教授 从2012年开始由“移动加社交”组成的商业3.0时代，让全社会的生活与工作逐步进入到线上化、社交化、数据化；大量的用户购买、浏览、社交（包含工作当中的交互）等行为数据被全程沉淀与利用成为常态，越来越多的品牌开始重视基于行为数据构建用户模型，像分群、留存、画像等方法。 掌握了这些方法，就能实现数据驱动的决策与数据驱动的用户精细化运营，做到科学地降本增效；在这个新时代，品牌迫切需要学习构建这些框架的方法与实施步骤；本书包含了完整的结构，清晰的方法与步骤，是企业在数据驱动时代的必备工具。 数字化新商业转型专家 新加坡国立大学商学院兼任教授 周宏骐 前 言 随着科学技术的不断发展，整个社会的生产力在不断提升，社会交易也从以产品为导向逐渐转变为以消费者为导向。同时，信息技术在日常生活中的普及应用，也使得人们的生活方式、消费习惯、信息的获取和传达方式都发生了巨大的改变。在这种背景下，企业的竞争力更多地体现在如何更加深入地洞察消费者，制造符合消费者偏好的产品与服务。当大数据和人工智能的相关技术越来越为人们所认可，越来越多的企业希望运用这些新技术来支持产品生产或服务过程中相关决策的制定。 本书所探讨的用户行为分析，是指专门针对用户在网站、手机App、微信公众号等在线渠道上真实发生的在线访问行为数据，进行各种维度的统计分析，从而识别出不同用户的访问轨迹或访问规律，并将这些分析得出的规律和经验结合到公司的日常营销或运营场景中，以期持续性地提升营销或运营的效果。 本书核心内容 第1～2章，概要介绍了用户行为分析的基础知识和应用场景。 第3～4章详细介绍了基于大数据的用户行为数据的采集、存储和处理方法的技术原理和实施步骤，以及常用的采集与分析工具。 第5～6章重点介绍了用户行为分析的常用指标和用户模型构建，以及用户行为分析在企业日常运营中的具体应用。书中详细阐述了用户行为全程追踪方法，介绍了转化分析、用户分群、用户生命周期、用户流失预警、用户价值管理等经典的精细化运营模型。 第7～9章详细介绍了用户画像和标签体系的构建方法、步骤，阐述了用户画像在推荐系统和智能营销中的具体应用。 第10章详细阐述了用户行为分析在若干个不同行业的经典应用案例，包括金融、电商、房地产、快销品、互联网媒体等行业。 本书系统地介绍了用户行为分析的理论基础和实施步骤，书中列举了大量翔实的应用案例。本书既可以作为用户行为分析理论的入门书，也可以给相关领域的实践操作人员提供具体的实施步骤和应用方面的启迪。可供企事业管理人员、大数据从业人员和大专院校相关专业的师生阅读参考。 致谢 本书的出版，很大程度上是清华大学大数据及人工智能产教融合系列丛书编委会孙雪老师、电子工业出版社首席策划编辑李冰，以及公司市场部同事许冬琦等相关人员积极推动的结果。特别感谢前同事呼迪、韩世雄对本书内容所做的重要补充，你们的实践分享对本书的成稿起到非常有益的作用，同时感谢公司同事乔玥在统稿过程中所做的贡献。感谢IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰在工作之余为本书撰写推荐序，北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系系主任王汉生教授、微软大中华区首席营销官郭洁、数字化新商业转型专家周宏骐为本书撰写专家点评。

目 录 第1章 走近用户行为分析 1 1.1 用户行为分析与画像的概念 3 1.2 用户行为分析的意义 4 1.3 大数据与用户行为分析 7 1.4 用户行为分析的几个重要阶段 8 1.4.1 获取用户行为数据 8 1.4.2 明确分析指标与维度 8 1.4.3 分析结果可视化呈现 10 第2章 行为数据分析的使用场景 14 2.1 了解用户使用习惯 14 2.2 提升用户操作体验 15 2.3 监控业务转化过程 17 2.4 持续性辅助用户运营效果 19 第3章 基于大数据的行为分析——传统埋码 23 3.1 行为数据采集方法与技术原理 23 3.2 行为数据的统计原理 26 3.3 行为统计的分类方法 31 3.3.1 使用层面的分类 31 3.3.2 技术处理层面的分类 32 3.4 基于大数据的行为数据存储与计算 34 3.4.1 行为数据采集系统示例 34 3.4.2 存储与分析系统示例 40 第4章 基于大数据的行为分析——无埋码 67 4.1 无埋码技术的实现原理 67 4.2 无埋码技术的使用实例 69 4.3 无埋码采集系统示例 70 4.3.1 连接应用 70 4.3.2 配置无埋码事件 71 4.4 其他无埋码渠道的行为数据分析 74 第5章 行为分析的指标与模型 77 5.1 用户行为分析的3个层次 77 5.2 行为分析指标 78 5.2.1 渠道类指标 78 5.2.2 访问类指标 78 5.2.3 转化类指标 79 5.2.4 留存类指标 80 5.2.5 社交类指标 81 5.3 用户模型构建 81 5.3.1 传统的用户模型构建方法 82 5.3.2 大数据时代下基于行为数据的用户模型构建方法 83 5.4 用户行为全程追踪 85 5.4.1 用户获取 86 5.4.2 用户转化 86 5.4.3 用户留存 87 5.4.4 产生收入 87 5.4.5 用户传播 88 5.5 转化分析模型 89 5.5.1 科学地构建漏斗 89 5.5.2 漏斗对比分析法 90 5.5.3 漏斗与客户流向结合分析法 90 5.5.4 微转化行为分析法 91 5.5.5 用户注意力分析法 92 5.6 精细化运营模型 93 5.6.1 用户常规分群体系构建 93 5.6.2 用户生命周期模型构建 95 5.6.3 用户流失预警模型构建 96 5.6.4 用户价值管理（RFM）模型构建 98 5.6.5 大小数据融合的用户画像模型构建 99 第6章 行为分析与日常运营 101 6.1 用户行为分析与渠道运营 101 6.1.1 渠道归因模型 101 6.1.2 渠道引流趋势分析 102 6.1.3 不同渠道用户画像 103 6.1.4 不同渠道用户站内行为 103 6.2 用户行为分析与产品运营 104 6.2.1 用户健康度分析 104 6.2.2 用户路径分析模型 105 6.2.3 漏斗分析模型 107 6.2.4 用户点击模型 108 6.3 用户行为分析与营销运营 109 6.3.1 用户行为分析与活动方案设计 109 6.3.2 用户行为分析与活动方案执行 110 6.3.3 用户行为分析与活动效果评估 111 6.4 用户行为分析与用户运营 112 6.4.1 用户行为分析与拉新 112 6.4.2 用户行为分析与转化 114 6.4.3 用户行为分析与留存 116 第7章 用户画像 118 7.1 用户画像概述 119 7.1.1 用户画像的定义 119 7.1.2 用户画像的构建原则 120 7.1.3 用户画像的应用领域 121 7.2 两种常见的用户画像 122 7.2.1 用户角色（User Persona） 122 7.2.2 用户档案（User Profile） 125 7.3 用户画像的调研 131 7.3.1 背景描述 131 7.3.2 需求调研 132 7.3.3 业务理解 134 第8章 标签体系——用户画像的刻画 135 8.1 标签体系的构建 135 8.1.1 ID拉通 136 8.1.2 结构化标签体系和非结构化标签体系 145 8.1.3 标签体系的构建 147 8.2 标签体系的分析方法及应用 151 8.2.1 群组构建 151 8.2.2 用户群组分析 153 8.2.3 微观画像 154 8.2.4 用户相似度 155 第9章 用户画像的大数据应用 159 9.1 用户画像与推荐系统 159 9.1.1 推荐系统简介 159 9.1.2 矩阵计算 160 9.1.3 基于用户的协同过滤示例 161 9.2 用户画像与智能营销（一） 166 9.2.1 营销场景构建 167 9.2.2 业务规则 167 9.2.3 实时化的自动营销 167 9.3 用户画像与智能营销（二） 168 9.3.1 用户画像与电话营销 168 9.3.2 用户画像与电话回访 169 9.3.3 用户画像与二次销售 169 9.3.4 用户画像与投诉 169 第10章 案例与详解 171 10.1 金融行业用户全渠道行为分析 171 10.1.1 分析背景 171 10.1.2 用户行为分析过程 173 10.2 电商行业用户行为分析 177 10.2.1 分析背景 177 10.2.2 用户行为分析过程 179 10.3 房地产行业用户行为分析 183 10.3.1 分析背景 183 10.3.2 用户行为分析过程 185 10.4 快消行业用户行为分析 188 10.4.1 分析背景 188 10.4.2 用户行为分析过程 189 10.5 媒体行业用户行为分析——以电影网为例 196 10.5.1 分析背景 196 10.5.2 用户行为分析过程 197