用户行为一个完整的事件，也是对用户行为的一个定义；我们可以在网站或者是 APP 中定义千千万万个这样的事件。有了这样的事件以后，就可以把数据分析连起来观察。今天我们来介绍下用户行为的数据分析适用的五大场景。

用户行为的数据分析（一）拉新

以百度为例：商家可以通过SEM（搜索引擎营销）和SEO（搜索引擎优化）这两种手段来让用户发现信息，并通过点击进入商家希望其进入的网页，进一步了解所需要的信息。这两种手段需要商家每天向百度购买一定数量的关键词。除了SEM、SEO，商家还会通过其他各种合作伙伴渠道来增加自己的曝光度。比如一家小电商网站上面放了商家的链接，而后用户通过该链接最终完成了购买，商家就会给这家电商网站分一定比例的钱。

商家一般都会特别注重是哪个搜索引擎、哪个关键词带来的流量；关键词是付费还是免费的。从百度购买的关键词带来了很多流量，但是这些流量是否最终能够成单商家是不清晰的，所以需要将用户的搜索行为数据跟店铺本身的销售数据结合，通过渠道分配，最后进行分析，客户来源究竟是怎样的。

用户行为的数据分析（二）转化

以购买转化漏斗为例：将用户完成购买的每一部都定义为一个事件。第一步就是通过搜索看见相关商品链接，这也就是曝光量。第二步就是通过链接点进注商品详情页的有多少人。第三步，加入购物车的有多少人，最后一步，完成购买的有多少人。每两步之间都可以进行转化亮的百分比计算，通过这样的计算也就可以了解每一步用户的流失率如何。

用户行为的数据分析（三）促活

促活其实就需要做到精准营销。就以视频网站举例，用户收藏了一些什么类型的视频，观看了什么系列的电影，哪些剧是看了一两集就没有再继续收看了，这些都可以定义为事件，然后进行分析，给用户推荐更加个性化、定制化、精准度更高的视频，那么用户的粘性和活性也就越高。

用户行为的数据分析（四）留存

用户流失不是说一下子就流失了，一些细微、小的一些行为，就能预示他将来会流失。

几乎每一个app都会追踪用户的使用行为。比如说有没有登录、登录之后有没有进行操作等等。用户这些点点滴滴的行为，都很重要。有了这些数据支撑，产品经理、销售人员每天都要去看用户报告，最简单的就是用户使用行为有没有下降、哪些行为下降、哪些用户用的特别好等，以此来维护用户关系。

用户行为的数据分析（五）变现

当一家企业拥有用户很多的行为数据时，那么就可以通过分析知道用户的喜好与痛点，也就等于拥有了获得流量的能力，而流量又是这个时代最重要的资源之一。通过用户的行为数据，可以更加轻易地引导用户完成购物或者是付费使用自己的产品，这都是变现的手段。

并且这种变现不仅仅可以是从用户手中挣得，还可以是企业与企业之间进行互补合作，用另一家的数据补足自己某些部分的数据缺失，这也可以用来变现。