1. 了解产品业务线的整体用户情况
如，PV、日均访问量、用户总数、订单数、会员数、总销售额、用户来源分布及占比、有购买行为的用户数量、用户的客单价、复购率分别是多少？等等整体用户概况数据。
2. 利用用户行为转化漏斗梳理用户的全行为路径
如，Toc的购买路径一般为打开APP→点击商品页面→浏览商品详细页→ 添加购物车→ 完成支付。
Tob的路径一般用户会经历认知→熟悉→试用→使用→忠诚→购买的过程。可以清晰的看到用户在路径中的每一步转化。
比如，从查看商品详情到最终支付成功每一步的转化率，从而对既定路径不断调优。
若用户点击加购物车的转化率较低得到话 ，需要提高用户的购买意愿，可通过活动促销、精准营销等方式。
3. 根据不同的行为进行用户分群，了解人群特征
如，完成支付与未完成支付的人群有什么特征？添加购物车与未添加购物车的人群有什么特征？注册用户和非注册用户，分析两者之间的浏览特征等等。
发现问题，优化运营策略，从而进行用户精细化运营；实现用户精准营销，驱动业务增长。
比如，通过用户分群了解到近期用户有高频次搜索的同一类关键词的特征。可同步到前端页面，设置成可点击元素，提高搜索效率。还可以知道有明确目标客户，受促销和广告影响少。
4. 根据不同时间段维度，了解用户行为习惯
如，用户在不同时段的访问量情况分布、活跃情况、新增情况、使用间隔分布等。
看出不同时间段的用户行为趋势，通过分析，看出趋势高低的原因；进而优化运营策略，加大或者减少投放费用等，驱动业务增长。
比如，通过分析不同时段用户的搜索行为习惯及峰值和低谷，为不同时段的用户补充不同的商品/课程/服务。加大活动力度、优化搜索结果页结构、优化搜索推荐等提供数据支持。
还可以根据用户的活跃时间段精准推送商家的折扣优惠或促销活动，提高购买率。
5. 基于RFM模型进行用户分析
RFM模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况；基于一个理想的客户特征来衡量现实中客户价值的高低。
通过此类分析，定位最有可能成为品牌忠诚客户的群体，让我们把主要精力放在最有价值的用户身上。进而实现精准的营销以及用户维护，驱动业务增长。
比如，通过RFM模型进行用户分类，可以显示出该各类客户的占比。显而易见一般挽留客户与一般发展客户占据多数，说明该产品业务线用户结构不是很合理，需要尽快采取措施进行优化。
还可以通过对R 和 F 的数据监测，推测客户异常状况，挽回流失客户。
我们也需要思考一般挽留客户与一般发展客户占据多数，这个是比较正常的情况。
根据正态分布，中间的数字确实是挺高的，所以这一点可能需要琢磨一下。
根据二八原则，一个公司百分之八十的利润，是百分之二十的客户带来的，所以资源一般是向这百分之二十的客户去倾斜，而不是剩下的百分之八十。挽回流失的客户也是需要成本的，可能还是得考虑投入产出比的问题。
总之，透过用户行为数据深挖用户表面行为的背后真实、本质的需求。全面视角的分析用户行为数据，实现用户精准营销和精细化运营，从而驱动业务实现增长。
还有一个值得需要考虑的是成本问题，朋友如是说：
“我所了解的用户行为分析，需要较高的门槛，既要有一套完整的数据监控体系，而且要确保数据是真实的，同时拿到一大堆用户的行为数据来分析，也是很头疼的一件事。从产入产出比来看，如果用户行为分析只是用在用户画像和智能推荐的话，成本是一个必须要考虑的问题。”
而对于用户进行分析不局限于“RFM模型”，可以根据分析的目的，灵活选择常用的分析模型，对用户进行分析和分类区分。
引用朋友的一句话：
“我们意识形态里面都会觉得大数据里面一定能挖掘出一些信息，或者价值。实际情况有这么一种：在促销活动里面，我们通常会认为促销的方案落地之后，营业的数据一定曲线向上，实际上更多的时候营业数据的波动并不会特别明显，甚至用了某些模型，会得出“促销方案的效果几乎等于0”的结论。所以，数据分析的背后是不是一定能挖掘出某些价值。如果没有，那么问题出在哪里，对“数据分析”这个工具的使用，还有哪些注意方式。”
所以，我们需要找到合适的“数据分析”工具方法及模型。