用户行为由最简单的五个元素构成：时间、地点、人物、交互、交互的内容——之前我们称之为事件。

对用户行为分析，要将其定义为各种事件

比如是一个事件——在什么时间、哪一个ID、做了搜索、交互的内容是什么，比如举例可以是羽绒服。这是一个完整的事件——用户行为实践的一个定义。我们可以在网站或者是APP中定义千千万万这样的事件。

有了这样的事件以后，就可以把用户行为连起来观察，用户进入网站后就是一个新用户，他可能要注册，那么注册行为就是一个事件。注册要填写个人信息，之后他可能开始搜索买东西，所有这些都是用户行为的事件。

如果我们用一种很传统的方式去定义这个事件，此前，谷歌、LINUX，百度等都在很传统的方式去定义这个事件:写代码，加一段事件的标准!

网站上有很多需要加载代码的地方，比如注册按钮上面要加、下订单的地方要加，这样我才知道用户是否点击了注册按钮、用户下了什么订单。

所有这些通过写代码来详细描述事件和属性的方式，国内都统称为“埋点”，来进行数据采集。

这是一段非常耗费人力的工程，并且过程非常繁琐重复，但是大部分互联网公司仍然雇佣了大批埋点团队，只有这样才能进行用户行为分析。

为什么？为什么要做用户行为分析？

做了分析才知道用户画像、才能知道用户在网站上个各种浏览、点击、购买背后的商业真相。

如何进行用户行为分析？

简单讲，分析的主要方式就是关注流失，尤其是对转化有要求的网站。希望用户不要流失，上来之后不要走。

像O2O补贴，一上来很多补贴，用户来了，但钱烧完了，用户都走了。这并不是很好的软件或服务，我们希望用户真正找到平台的价值，不停的来，不要流失。

用户行为分析帮助分析用户怎么流失、为什么流失、在哪里流失。比如最简单的一个搜索行为，一开始，我们就关注用户行为了，这个ID什么时间搜索了关键词、看了哪一页的、哪几个结果，哪个时间下单购买了，整个行为都非常重要的。如果中间他对搜索结果不满意，他肯定会再搜一次，把关键词换成别的，然后才能够搜索到结果。

用户行为分析还能做哪些事情？

当你有了很多用户行为分析、定义事件之后，你可以把用户数据做成一个按小时或者是按天，或者按用户级别、事件级别非常大的一个表。这个表用来做什么？一个是知道用户最简单事件，比如登录或者是购买，就可以知道哪些是优质用户，哪些是即将流失的客户，每天或每个小时都能看到。

但是现在的网站都在用敏捷开发，两个星期要上线一版新品，这样导致工程师时间非常少，除了做产品功能、还要修bug。而业务人员如果想要这种表的话，又必须要求助工程埋点、去定义事件。但工程师会表示，对不起我没时间。

我们现在就想打破这种因为埋点导致的用户行为不能得到及时分析的状况。我们采集所有用户行为，不需要写任何的代码，直接在网站上加了三行的代码之后，所有用户行为就已经默认被采集。

同时我们会做数据清理和整合，再把这个用户行为数据展现出来，比如搜索什么、点击了第几个搜索结果得、到底有没有加入购物车、加入购物车之后有没有下订单等等这些全量的数据采集。通过数据证明你的价值，他就会买单。这就是用户行为分析带来的商业价值。