分析用户的行为研究

行为路径分析就是分析用户在产品使用过程中的访问路径。运用dm hub通过对行为路径的数据分析，可以发现用户最常用的功能和使用路径，并从页面的多维度分析，追踪用户转化路径，提升产品用户体验。通过分析用户的这些行为轨迹数据，来验证访问路径是否和预期指标的一致，如有偏差就是产品可能存在的问题，需要及时对产品进行优化，找到缩短路径的空间。

Web日志挖掘分析的方法日志文件的格式及其包含的信息①2006-10-17 00:00:00②202.200.44.43 ③218.77.130.24 80 ④GET ⑤/favicon.ico ⑥Mozilla/5.0+(Windows；+U；+Windows+NT+5.1；+zh-CN；+rv：1.8.0.3)+Gecko/20060426+Firefox/1.5.0.3。①访问时间；②用户IP地址；③访问的URL，端口；④请求方法(“GET”、“POST”等)；⑤访问模式；⑥agent，即用户使用的操作系统类型和浏览器软件。一、日志的简单分析1、注意那些被频繁访问的资源2、注意那些你网站上不存在资源的请求。常见的扫描式攻击还包括传递恶意参数等：3、观察搜索引擎蜘蛛的来访情况4、观察访客行为应敌之策：1、封杀某个IP2、封杀某个浏览器类型（Agent）3、封杀某个来源（Referer）4、防盗链5、文件重命名作用：1.对访问时间进行统计，可以得到服务器在某些时间段的访问情况。2.对IP进行统计，可以得到用户的分布情况。3.对请求URL的统计，可以得到网站页面关注情况。4.对错误请求的统计，可以更正有问题的页面。二、Web挖掘根据所挖掘的Web 数据的类型，可以将Web 数据挖掘分为以下三类：Web 内容挖掘(Web Content Mining)、Web 结构挖掘(Web Structure Mining)、Web 使用挖掘(Web Usage Mining)（也称为Web日志挖掘）。 ①Web内容挖掘。Web内容挖掘是指从文档的内容中提取知识。Web内容挖掘又分为文本挖掘和多媒体挖掘。目前多媒体数据的挖掘研究还处于探索阶段,Web文本挖掘已经有了比较实用的功能。Web文本挖掘可以对Web上大量文档集合的内容进行总结、分类、聚类、关联分析,以及利用Web文档进行趋势预测等。Web文档中的标记,例如<Title>和<Heading>等蕴含了额外的信息,可以利用这些信息来加强Web文本挖掘的作用。 ②Web结构挖掘。Web结构挖掘是从Web的组织结构和链接关系中推导知识。它不仅仅局限于文档之间的超链接结构,还包括文档内部的结构。文档中的URL目录路径的结构等。Web结构挖掘能够利用网页间的超链接信息对搜索引擎的检索结果进行相关度排序,寻找个人主页和相似网页,提高Web搜索蜘蛛在网上的爬行效率,沿着超链接优先爬行。Web结构挖掘还可以用于对Web页进行分类、预测用户的Web链接使用及Web链接属性的可视化。对各个商业搜索引擎索引用的页数量进行统计分析等。 ③Web使用记录挖掘。Web使用记录挖掘是指从Web的使用记录中提取感兴趣的模式，目前Web使用记录挖掘方面的研究较多,WWW中的每个服务器都保留了访问日志,记录了关于用户访问和交互的信息,可以通过分析和研究Web日志记录中的规律,来识别网站的潜在用户;可以用基于扩展有向树模型来识别用户浏览序列模式,从而进行Web日志挖掘;可以根据用户访问的Web记录挖掘用户的兴趣关联规则,存放在兴趣关联知识库中,作为对用户行为进行预测的依据,从而为用户预取一些Web页面,加快用户获取页面的速度，分析这些数据还可以帮助理解用户的行为,从而改进站点的结构,或为用户提供个性化的服务。通过对Web服务器日志中大量的用户访问记录深入分析，发现用户的访问模式和兴趣爱好等有趣、新颖、潜在有用的以及可理解的未知信息和知识，用于分析站点的使用情况，从而辅助管理和支持决策。当前，web日志挖掘主要被用于个性化服务与定制、改进系统性能和结构、站点修改、商业智能以及web特征描述等诸多领域。三、Web日志挖掘的方法（一）首先，进行数据的预处理。 从学习者的访问日志中得到的原始日志记录并不适于挖掘，必须进行适当的处理才能进行挖掘。因此，需要通过日志清理，去除无用的记录；对于某些记录，我们还需要通过站点结构信息，把URL路径补充成完整的访问序列；然后划分学习者，并把学习者的会话划分成多个事务。（二）其次，进行模式发现 一旦学习者会话和事务识别完成，就可以采用下面的技术进行模式发现。模式发现, 是对预处理后的数据用数据挖掘算法来分析数据。分有统计、分类、聚类、关等多种方法。① 路径分析。它可以被用于判定在一个站点中最频繁访问的路径，还有一些其它的有关路径的信息通过路径分析可以得出。路径分析可以用来确定网站上的频繁访问路径, 从而调整和优化网站结构, 使得用户访问所需网页更加简单快捷, 还可以根据用户典型的浏览模式用于智能推荐和有针对性的电子商务活动。例如：70% 的学习者在访问/ E-Business /M2时，是从/EB开始，经过/ E-Business /SimpleDescription，/ E-Business /M1；65%的学习者在浏览4个或更少的页面内容后就离开了。利用这些信息就可以改进站点的设计结构。② 关联规则。 使用关联规则发现方法，可以从Web的访问事务中找到的相关性。关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，用数学模型来描述关联规则发现的问题：x=>y的蕴含式，其中x,y为属性——值对集(或称为项目集)，且X∩Y空集。在数据库中若S%的包含属性——值对集X的事务也包含属性——值集Y，则关联规则X=>Y的置信度为C%。③ 序列模式。在时间戳有序的事务集中，序列模式的发现就是指那些如“一些项跟随另一个项”这样的内部事务模式。它能发现数据库中如“在某一段时间内，客户购买商品A，接着会购买商品B，尔后又购买商品C，即序列A→B→C出现的频率高”之类的信息。序列模式描述的问题是：在给定的交易序列数据库中，每个序列按照交易的时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用是返回该数据库中高频率出现有序列。④ 分类分析。发现分类规则可以给出识别一个特殊群体的公共属性的描述，这种描述可以用于分类学习者。分类包括的挖掘技术将找出定义了一个项或事件是否属于数据中某特定子集或类的规则。该类技术是最广泛应用于各类业务问题的一类挖掘技术。分类算法最知名的是决策树方法，此外还有神经元网络、Bayesian分类等。例如：在/ E-Business /M4学习过的学习者中有40％是20左右的女大学生。⑤聚类分析。可以从Web访问信息数据中聚类出具有相似特性的学习者。在Web事务日志中，聚类学习者信息或数据项能够便于开发和设计未来的教学模式和学习群体。聚类是将数据集划分为多个类，使得在同一类中的数据之间有较高的相似度，而在不同类中的数据差别尽可能大。在聚类技术中，没有预先定义好的类别和训练样本存在，所有记录都根据彼此相似程度来加以归类。主要算法有k—means、DBSCAN等。聚类分析是把具有相似特征的用户或数据项归类,在网站管理中通过聚类具有相似浏览行为的用户。基于模糊理论的Web页面聚类算法与客户群体聚类算法的模糊聚类定义相同，客户访问情况可用URL(Uj)表示。有Suj={(Ci，fSuj(Ci))|Ci∈C}，其中fSuj(Ci)→[0，1]是客户Ci和URL(Uj)间的关联度：式中m为客户的数量，hits(Ci)表示客户Ci访问URL(Uj)的次数。利用Suj和模糊理论中的相似度度量Sfij定义建立模糊相似矩阵，再根据相似类[Xi]R的定义构造相似类，合并相似类中的公共元素得到的等价类即为相关Web页面。⑥统计。统计方法是从Web 站点中抽取知识的最常用方法, 它通过分析会话文件, 对浏览时间、浏览路径等进行频度、平均值等统计分析。虽然缺乏深度, 但仍可用于改进网站结构, 增强系统安全性, 提高网站访问的效率等。⑦协同过滤。协同过滤技术采用最近邻技术，利用客户的历史、喜好信息计算用户之间的距离，目标客户对特点商品的喜好程度由最近邻居对商品的评价的加权平均值来计算。（三）最后，进行模式分析。模式分析。基于以上的所有过程，对原始数据进行进一步分析，找出用户的浏览模式规律，即用户的兴趣爱好及习惯，并使其可视化，为网页的规划及网站建设的决策提供具体理论依据。其主要方法有：采用SQL查询语句进行分析；将数据导入多维数据立方体中，用OLAP工具进行分析并给出可视化的结果输出。（分类模式挖掘、聚类模式挖掘、时间序列模式挖掘、序列模式挖掘、关联规则等）四、关联规则（一）关联规则顾名思义，关联规则（association rule）挖掘技术用于于发现数据库中属性之间的有趣联系。一般使用支持度（support）和置信度（confidence）两个参数来描述关联规则的属性。 1.支持度。规则 在数据库 中的支持度 是交易集中同时包含 ， 的事务数与所有事务数之比，记为 。支持度描述了 ， 这两个项集在所有事务中同时出现的概率。2．置信度。规则 在事务集中的置信度(confidence)是指同时包含 ， 的事务数与包含 的事务数之比，它用来衡量关联规则的可信程度。记为 规则 A Þ C:支持度= support({A}È{C}) = 50%，置信度= support({A}È{C})/support({A}) = 66.6% （二）Apriori方法简介Apriori算法最先是由Agrawal等人于1993年提出的，它的基本思想是：首先找出所有具有超出最小支持度的支持度项集，用频繁的(k—1)-项集生成候选的频繁k-项集；其次利用大项集产生所需的规则；任何频繁项集的所有子集一定是频繁项集是其核心。Apriori算法需要两个步骤：第一个是生成条目集；第二个是使用生成的条目集创建一组关联规则。当我们把最小置信度设为85%，通过关联规则的形成以及对应置信度的计算，我们可以从中得到以下有用的信息：1.置信度大于最小置信度时：我们可以这样认为，用户群体在浏览相关网页时，所呈列的链接之间是有很大关联的，他们是用户群的共同爱好，通过网页布局的调整，从某种意义上，可以带来更高的点击率及潜在客户；2.置信度小于最小置信度时：我们可以这样认为，用户群体对所呈列链接之间没太多的关联，亦或关联规则中的链接在争夺用户。五、网站中Web日志挖掘内容　　（1）网站的概要统计。网站的概要统计包括分析覆盖的时间、总的页面数、访问数、会话数、惟一访问者、以及平均访问、最高访问、上周访问、昨日访问等结果集。　　（2）内容访问分析。内容访问分析包括最多及最少被访问的页面、最多访问路径、最多访问的新闻、最高访问的时间等。　　（3）客户信息分析。客户信息分析包括访问者的来源省份统计、访问者使用的浏览器及操作系统分析、访问来自的页面或者网站、来自的IP地址以及访问者使用的搜索引擎。　　（4）访问者活动周期行为分析。访问者活动周期行为分析包括一周7天的访问行为、一天24小时的访问行为、每周的最多的访问日、每天的最多访问时段等。　　（5）主要访问错误分析。主要访问错误分析包括服务端错误、页面找不到错误等。　　（6）网站栏目分析。网站栏目分析包括定制的频道和栏目设定，统计出各个栏目的访问情况，并进行分析。（7）商务网站扩展分析。商务网站扩展分析是专门针对专题或多媒体文件或下载等内容的访问分析。（8）有4个方向可以选择:①对用户点击行为的追踪，click stream研究；②对网页之间的关联规则的研究；③对网站中各个频道的浏览模式的研究；④根据用户浏览行为，对用户进行聚类，细分研究；（如果你能够结合现有的互联网产品和应用提出一些自己的建议和意见，那就更有价值了。）（9）发现用户访问模式。通过分析和探究Web日志记录中的规律，可以识别电子商务的潜在客户，提高对最终用户的服务质量，并改进Web服务器系统的性能。 (10)反竞争情报活动。反竞争情报是企业竞争情报活动的重要组成部分。六、相关软件及算法（一）相关软件：1.数据挖掘的专用软件wake。2.用OLAP工具3.已经有部分公司开发出了商用的网站用户访问分析系统，如WebTrends公司的CommerceTrends 3.0,它能够让电子商务网站更好地理解其网站访问者的行为，帮助网站采取一些行动来将这些访问者变为顾客。CommerceTrends主要由3部分组成：Report Generation Server、Campain Analyzer和Webhouse Builder。4.Accrue公司的Accrue Insight，它是一个综合性的Web分析工具,它能够对网站的运行状况有个深入、细致和准确的分析，通过分析顾客的行为模式，帮助网站采取措施来提高顾客对于网站的忠诚度，从而建立长期的顾客关系。（二）相关算法：1.运用各种算法进行数据挖掘：GSP算法, Prefixspana算法，2.关联规则分析：Apriori、FP-growth算法等。3.Apriori算法及其变种算法4.基于数据库投影的序列模式生长技术（database project based sequential pattern growth）5. Wake算法、MLC++等6. PageRank算法和HITS算法利用Web页面间的超链接信息计算“权威型”（Authorities）网页和“目录型”（Hubs）网页的权值。Web结构挖掘通常需要整个Web的全局数据，因此在个性化搜索引擎或主题搜索引擎研究领域得到了广泛的应用。7.参考检索引擎的挖掘算法，比如Apache的lucene等。

问题比较泛，只能粗略回答了 ：）一、精细化运营的目标比如说你的产品只是个工具，那恐怕谈不上过多的精细化运营，一般做好常规的用户行为分析、再配合用户定性研究，用于指导产品的设计即可；如果是内容型产品，或者功能和内容兼具的产品，那确实需要考虑。2.设计统计框架假设用户在你的app上会频繁进行交互和使用功能，同时还会浏览或者产生内容，那么需要在产品设计的同时，把你的统计框架设计好。二、简要的操作流程1.数据采集首先列出你需要的数据项，接着评估哪部分是需要APP上报的，哪部分是后台可以统计的，然后分别在前后台加上。一般来讲，APP上报采集的数据，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，不仅之前的功夫都白做了，还会带来一大堆脏数据，同时还有可能降低客户端的运行效率，得不偿失。2.数据整理数据采集完之后，需要将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据，这里需要做一些基本的数据逻辑关联和展示，就不赘述了。3.数据分析按照一开始设计的统计框架，你可以很清楚的看到自己需要的数据了。当然以上只是基础得不能再基础的分析，再深入一点的，例如你拿到这些数据，可以分析使用A功能的用户同时还喜欢B功能，二者关联性较强，是否可以在前端设计时的考虑整合，或者界面上的调整；比如分析点击流，大部分用户访问或使用APP的路径是怎么样的，是不是把核心功能藏得太深了？再比如可以分析不同用户属性，比如男性用户和女性用户，他们在用户行为上是否有明显差异？等等。不同产品的数据分析方式和模型差距非常大，没法一下子就说清楚。所以以上的是举例。三、一些需要注意的原则1.数据本身是客观的，但被解读出来的数据一定是主观的，同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析（比如已经有了假设，再用数据去论证）；2.APP采集数据，一定是优先级比较低的事情，不能因为数据的采集而影响产品的性能和用户体验，更不能采集用户的隐私数据（虽然国内很多APP并没有这么做）；3.数据不是万能的，还是要相信自己的判断。

房地产项目策划主要围绕项目定位进行，在项目定位决策过程中，由市场定位、功能定位、身份定位等形成了一套完善的定位系统。再考虑竞争以及趋利避害的需要，往往就形成了差异化定位系统。在这套差异化定位系统中，市场定位无疑是重中之重，它包括区域定位、客户定位、户型定位、物管定位等多个方面。市场定位决定了目标客户群的定位，此时再对目标客户群进行深入分析是为了项目推广能够更加准确有效。这里的分析结果将决定整个公关计划，包括媒体的选择、组合，宣传主题、力度，诉求方式和其他辅助手段，同时，价格定位和付款方式也要看看目标客户的经济背景。对目标客户群的背景分析包括两个方面，即经济背景和文化背景。经济背景是指目标客户的经济实力和行业特征，如果是公司，就要了解他们的实力、规模、经营管理模式；他们能够承受得起多高的租金，通常是购买还是租用物业，需要多大面积，对项目形象、对装修、对物业管理的要求大致如何；他们是属于什么行业的，又和什么行业互为依存，他们对身份的计较程度、对同行或其他行业的计较程度等。比如说，中小规模的贸易公司通常都不会购买物业，因为他们需要大量的流动资金，同时这些公司的机构比较精简，因此，小面积的写字楼更受他们欢迎，此外，由于此类公司人员少而业务量大，客户来往多，因此，低收费的商务服务会很受欢迎。如果是大财团，则出于对身份地位的计较，他们往往会整层整栋地购买物业，但同时他们对物业的形象档次及其它配套又非常的挑剔，其计较程度往往还甚于价格，有时连大厦的命名权他们也不愿放过。目标客户如果是家庭，那么就要了解这些家庭的收入情况和消费水平，他们对身份的计较程度，他们对物业的要求是偏重于哪一方面。比如说工薪阶层，一次性付款对他们来说显然是心有余而力不足，即使有银行按揭，首期金额和按揭利率也是很大负担，同时，他们对物业的要求就只能是偏向于安全和实用而不作非份之想；而有钱人家则不同，光实用已经满足不了他们的需求，他们要充分享受人生，于是对物业的形象档次、设计装修和物业管理也变得挑剔起来，因为这会影响他们的身份地位。"我住在某某地方"，当听者一脸羡慕地说"那可是个高尚住宅区哟，不得了哎！"，于是言者心里就美滋滋的，就会屁颠屁颠地逢人就说"我那套房虽然贵了些，但还是很划算"。在个人购房成为主流的今天，研究普通住宅购房群体实际上是以家庭为研究单位的。房产商要细致的研究目标客户群体，除了分析客户的经济背景与需求倾向外，还必须认真分析目标客户的购买行为，在一个家庭中，购房决策是男主人做主还是女主人，购买类型属于哪一种……都必须引起开发商充分的重视。之所以要对目标客户群的文化背景进行分析，是因为人们地位的不同，其文化层次也不同，或者你要反过来说是因为文化层次的不同决定了人们地位的不同也无不可，反正文化层次的不同就决定了人们行为习惯的不同，对事物的认识不同，这对房地产推广很重要，因此就要去了解分析。需要了解的内容主要包括：他们对哪种层次的文化氛围更有认同感他们经常性的消费场所和娱乐场所在哪里他们是习惯于感性思维还是理性思维电视和综合性报纸、杂志之所以被称为大众媒体，就是因为它符合绝大部分人的口味，因此大众媒体就成为了房地产促销广告的主要投放点，但是大老板们却没有这么多时间去看，他们更喜欢看专业性报纸、杂志，因为那是属于工作范畴，如果你的物业是向他们推广，那么在大众媒体上大做广告就太浪费了，目前国内市场上有名气的大众媒体的广告价格可不便宜。写字楼、商铺的目标客户都是精明的生意人，他们习惯于理性思维，精于计算，因此向他们推广时企图凭气氛，凭三寸不烂之舌来打动他们是不切实际的，不如坐下来陪他们一起算账更实在，尤其是大公司，他们的决定是由董事会做出的，他们不需要任何夸张的广告词而只需要实在、详尽的数据。普通老百姓不如商家那样冷静，因此他们在买房时的心理承受能力要弱得多，任何小小的失误都足以让他们打退堂鼓。任何人都会有忌讳，大公司如此，小公司如此，普通人也如此，知道目标客户的忌讳，可以避免不必要的失误。……因此，在房地产项目定位系统中，仔细、认真、精确地分析目标客户群体，将是房地产开发商取得良好销售推广业绩的重要一环。

　　用户行为一直是网站优化关注的重点，分析网站用户行为，对提高网站的转换率帮助很大，至少你知道用户需要什么，接下来你应该怎么去满足这些行为。目前几乎90%上的网站几乎都销售为主，无论是产品还是服务，都的为了销售。当然还有一些是需要用户参与网站的某些调查，但是一般专门为这些行为做的网站还是比较少， seo培训下面主要分析用户的购买行为。在做SEO的朋友当中，可能有50%不会卖东西，但是我相信100%的都会买，我们这里也是研究购买者的行为，所以每个人都很可以平等参与，从购买者的角度去分析。如果你对某一些方面的产品感兴趣。但是不知道拥有这种功能的产品名称甚至具体型号，这在营销专家来看，是属于“初级需求”，他们使用经济术语“需求” 来描述当一个购买者对某物质的需要，处于这一阶段的用户遇见了问题，但是不知道是否有相关产品或服务可以帮助他们解决；或者在很多方案中却不知道如何选择 （选择性需求）；甚至是知道某一产品能解决自己的问题，正在需找某一喜好的品牌或适合自己的某一型号。这就是购买者行为。初级需求用户行为一个处于“初级需求”的用户，在他准备进入“选择性需求”之前，他可能正在努力寻找关于可以解决他目前问题的有效方法，这个时候他对产品并不敏感，而对信息特别喜好。

为改善网站的可用性,一般采用可用性工程方法,其核心是以用户为中心的设计方法论(UCD)。综合目前国内外对于用户行为数据收集和分析方法所进行的研究,各种方法的特点,并利用相应方法所开发出的工具实例,使得建设的网站更加符合用户的需要,以保障用户与网站之间沟通的顺畅。以国内知名的数据收集和分析平台数极客为例，以用户交互行为分层理念，将用户行为划分为纯浏览、轻度交互、重度交互三个层次，纯浏览和轻度交互使用全量数据采集API，而重度交互因数据的准确性要求，通过封装接口及高级自定义功能采集数据，仅需要在关键环节调用，既能化解传统需要埋点的时效性等多种弊端，又能解决纯粹的无埋点平台的数据精准性问题。

用户行为分析是一个长久的过程，一个完整的用户画像应该包含：（用户属性+用户行为特征）两大块。用户属性用户属性包含四个要素：自然特征消费特征社会特征兴趣特征我们可以更简单的描述下：他们是谁？他们为什么要用我们的产品？他们都来自哪里？什么时间用我们的产品，使用频率如何？用户属性的目的不是越细越好，而是寻找高价值用户的共同点，共同点越多，越接近同一类型群体。属性特征是基础，在表现为具体行为特征时，又有不同的发现，行为数据让同一类人从相同的属性里剥离出来。所以行为特征是画像最核心的内容，也是需要使用多种分析手段的部分。用户行为针对用户行为的研究模型被称为AISAS模式：Attention——引起注意Interest——引起兴趣Search——进行搜索Action——购买行动Share——发起分享这是一个完整的流程，但是从“注意”到“分享”中间有很多影响因素，用户会在这个环节中不断流失。为了保证高价值用户的转化得以留存，中间三步就非常重要。AISAS作为一个完整的流程体系，是一个行为的起始和结束的任务模型。当我们在设计活动和研究行为时，需要结合自己产品的当前目标和需要达到的营销目的，设计相应的策略。用户生命周期用户在我们的产品使用过程中，会经历一个来了，留下，没趣，走了这个生命周期：引入期，吸引用户到来，刚来了很新鲜成长期，对产品了解逐步深入成熟期，完全是产品的熟客，熟知一切套路，并开始有自己的玩法休眠期，开始对产品产生倦怠流失期，被其他产品吸引，或自行离开企业生命周期与用户生命周期类似，都有这样的一个成长过程。每个产品都不可避免，用户如此喜新厌旧，那么我们在每个阶段的运营就会完全不同。因为用户在每个阶段的心理和使用行为都不一样。在AISAS体系中，我们是通过假设用户完成这个过程需要经历的流程，而每一步都会有流失。在生命周期里，用户已经是我们的高价值用户，他又开始经历一个新的周期。

在实践中，通常可以通过以下方法来了解客户的需求：1．利用提问来了解客户的需求 要了解客户的需求，提问题是最直接、最简便有效的方式。通过提问可以准确而有效地了解到客户的真正需求，为客户提供他们所需要的服务，在实际运用中有以下几种提问方式可以供我们灵活选择运用：(1)提问式问题。单刀直入、观点明确的提问能使客户详述你所不知道的情况。(2)封闭式问题。封闭式的问题即让客户回答“是”或“否”，目的是确认某种事实、客户的观点、希望或反映的情况。(3)了解对方身份的问题。在与客户刚开始谈话时，可以问一些了解客户身份的问题，例如对方姓名、账号、电话号码等。目的是获得解决问题所需要的信息。(4)描述性问题。让客户描述情况，谈谈他的观点，这有利于了解客户的兴趣和问题所在。(5)澄清性问题。在适当的时候询问、澄清客户所说的问题，也可以了解到客户的需求。(6)有针对性的问题。例如要问客户对所提供的服务是否满意，这有助于提醒客户再次惠顾。 (7)询问其他要求的问题。与客户交流的最后，你还可以问他还需要哪些服务。2、通过倾听客户谈话来了解客户的需求 在与客户进行沟通时，必须集中精力，认真倾听客户的回答，站在对方的角度尽力去理解对方所说的内容，了解对方在想些什么，对方的需要是什么，要尽可能多地了解对方的情况，以便为客户提供满意的服务。3．通过观察来了解客户的需求 要想说服客户，就必须了解他当前的需要，然后着重从这一层次的需要出发，动之以情，晓之以理。在与客户沟通的过程中，你可以通过观察客户的非语言行为了解他的需要、欲望、观点和想法。总而言之，通过适当地问问题，认真倾听，以及观察他们的非语言行为，可以了解客户的需求和想法，更好地为他们服务

每个网站都是为了获取用户，一切以用户为核心去建的网站，才会具备价值和有利于提高网站的用户体验与转化。 在进行用户调研的时候，可以分线上和线下两个方向进行。线上部分：1、从百度搜索关键词热度和长尾词进行分析。首先你要找出你所属行业的主关键词，然后分析出来行业的长尾词，再对这些词的搜索结构和百度显示出来的相关搜索进行判断，看百度呈现的内容是什么，你的用户都在找什么，你应该提供什么内容给你的用户。2、找到用户经常出没的地方，看他们都在寻找什么。这种方法也是调研常用的一直，去寻找你的目标群体用户平常上网一般都在哪些地方活动，他们都在找什么内容。3、到你竞争对手网站去分析用户行为一般想了解用户，最好的方法之一就是从你的竞争对手网站进行入手分析，分析网站各方面的数据，运营模式，功能设定，资源对接等等多方面综合的去考虑。4、其他工具进行分析可以利用一些工具对你行业的搜索词或者产品等等进行分析的，比喻站长工具，百度站长，统计工具等等。太多了，自己多去挖掘一下。线下：可以找一些你们的目标客户群体去进行采访调研，看客户希望你们网站都提供什么内容和服务还有功能给他们使用，当然并不是所有客户说的都是对的，需要根据整个行业大方向去进行判断的。具体的可以去实践吧。