[发明专利]一种基于互联网用户行为的分析方法

权利要求书

1.一种基于互联网用户行为的分析方法，其特征在于,其实现过程包括：

步骤1、获取互联网产品的用户行为数据集；

步骤2、对用户行为数据集包含的数据进行清洗；

步骤3、构建AARRR模型，根据业务需求提取清洗后的数据特征训练AARRR模型，AARRR模型根据训练数据进行预测，并输出可视化报表；

步骤4、根据同一样产品的不同业务需求，整合并优化AARRR模型预测的推广策略，完成产品的推广营销。

2.根据权利要求1所述的一种基于互联网用户行为的分析方法，其特征在于，用户行为数据集包括三部分数据来源，第一部分数据为用户行为数据，是用户操作并使用互联网产品过程中的痕迹数据，第二部分是服务端日志数据，第三部分是交易Transaction数据，其存储在离线数据库中。

3.根据权利要求2所述的一种基于互联网用户行为的分析方法，其特征在于，从业务角度出发，将用户行为数据集包含的数据划分为Who、When、Where、What、How五种维度，其中，Who指行为背后的人具有哪些属性；When指什么时候触发的这个行为；Where指城市地区浏览器甚至GPS；What指的就是内容；How指的是怎样完成的。

4.根据权利要求1所述的一种基于互联网用户行为的分析方法，其特征在于，对用户行为数据集包含的数据进行清洗之前，需要对用户行为数据集包含的数据进行结构化与非结构化数据处理。

5.根据权利要求4所述的一种基于互联网用户行为的分析方法，其特征在于，执行步骤2，对用户行为数据集包含的数据进行清洗，具体操作内容包括：

步骤2.1、将用户行为数据集包含的数据导入数据库管理工具Navicat；

步骤2.2、在使用数据库管理工具Navicat中，

步骤2.2.1、选中全部字段，

步骤2.2.2、右键选中设计表选项,并修改字段名，

步骤2.2.3、删除重复数据，

步骤2.2.4、创建表格，定义字段数据类型为NOT NULL，并对缺失数据进行缺失值处理，

步骤2.2.5、添处理时间列，用from_unixtime函数转换为可读的形式，进行数据的一致化处理，

步骤2.2.6、检查并删除超出时间范围的数据行，完成数据的异常值处理。

6.根据权利要求1所述的一种基于互联网用户行为的分析方法，其特征在于，执行步骤3，训练AARRR模型过程中，根据业务需求提取清洗后的数据特征，AARRR模型采用多维度拆解法、对比分析法、假设检验法，一方面从获取用户、激活用户、提高留存、增加收入、环节推荐五个营销环节分析数据特征，另一方面从流量指标、转化指标、营运指标、财务指标、关键指标五个营销指标分析数据特征，并根据分析结果预测与产品业务需求相对应的推广策略。

7.根据权利要求6所述的一种基于互联网用户行为的分析方法，其特征在于，AARRR模型分析数据，并根据分析结果预测与产品业务需求相对应的推广策略，这一过程中：

在用户生命周期分析方面，了解用户活跃、留存与购买情况，找出用户的活跃规律，为整体产品营销提供数据支撑；

在用户行为路径分析方面，找出用户群体在整个购物过程中的转化率/流失情况，若转化率低/高，找出转化率低/高的原因，提出改善转化的建议；

在用户消费偏好分析方面，找出用户最喜欢的商品，找出这些商品卖的好的原因，为其他商品的运营及营销提供策略支持；

在用户价值分析方面，找出高价值用户，对其进行精准营销，并对不同价值的用户采用不同的运营策略来刺激消费。

8.根据权利要求7所述的一种基于互联网用户行为的分析方法，其特征在于，AARRR模型根据分析结果预测与产品业务需求相对应的推广策略，这一过程中：

如果了解到用户的留存情况，可以通过①每日给用户推送可能感兴趣的商品，②一些签到的小游戏或者签到领积分活动，增加用户登录的频率，这两种方式增加用户对产品的依赖性，提高留存。