用户行为分析，是对用户使用产品过程中的所有数据（包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存等等）进行收集、整理、统计，进而分析用户使用产品的规律，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。那么我们应该如何有效的搭建用户行为分析体系呢？
一、用户分析做什么？
用户分析解答四个问题：
1、用户特征是什么（我的用户是谁？）
2、从哪里获得用户（用户从哪里来？）
3、用户的活跃行为（用户做了什么？）
4、用户的行为预测（用户会到哪去？）
这样做完分析以后，就能对用户状况有清晰的了解，还能根据预测结果，做出针对性的服务/营销动作。
二、用户特征分析
用户特征分析，就是把用户基础的性别、年龄、职业、收入、家庭地址、兴趣爱好等展示出来，告诉大家我们的用户是什么样的。但是这部分受数据来源局限，实际工作中，很多公司无法记录到足够多的真实数据。所以，有哪些数据就展示哪些吧，无法强求。
但是，有一项特征分析，是一定能做的，就是：消费分层，对用户消费进行分层，识别出哪些用户消费很高，哪些很低。这个结果，在后边的各个分析中都能用到。
三、用户来源分析
用户来源分析，就是从获取用户角度，把用户来源渠道、转化路径，结合用户消费分层与用户特征进行分析。从而识别出：
1、哪个渠道获客效率更高；
2、高价值的用户在哪里集中；
3、获取用户的方式，是否能进一步优化；
用户来源分析，对于广告投放、销售培训、市场推广都有重要意义，因此备受关注。
四、用户行为分析
用户行为分析，针对已经注册，具有ID的用户，分析其活跃行为，包括：
1、用户消费行为：用户买了多少钱、买了什么货、上次消费距今多久了；
2、用户咨询行为：用户向客服咨询了什么问题，投诉了什么问题；
3、用户互动行为：用户浏览了什么内容、点击了什么页面、看了什么直播；
这里最重要的就是消费行为。大部分公司都是依靠用户消费赚取利润的，运营/营销的策略，也是从消费行为分析里推导出来的。
五、用户行为预测
用户行为预测包含宏观、微观两个层面。
宏观层面，针对用户群体总量进行预测，比如预测整体上用户会流失多大比例？用户增长到什么规模？活跃用户预计是什么水平？通过宏观预测，能指导企业整体经营计划的制定。
微观层面，则是对每一个用户的行为进行预测，包括：
1、预测用户是否消费：找出不消费的用户，进行激活；
2、预测用户是否流失：对于高流失概率的用户，体现促活；
3、预测用户需求：通过关联规则、协同规律，找用户可能购买的产品；
最后福利：
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