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。