互联网产品早已进入定制化阶段，千人千面的基础就是用户特征分析，实现的逻辑就是打标签、分类、定制方案。
一. 用户特征分析的基本概念
用户特征分析实际上就是知道用户是什么样的人，需要什么、喜欢什么。说通俗一点，在工作上就是分析用户的付费点和什么样的内容可以占用用户更多的时间。
用户特征的分析实际上是信息分析的一个细类，归根结底还是信息的分析。用户信息的分析到应用过程中最重要的是信息交叉和特征交叉。我们不会让电脑判定你是什么样的人，而是分析你是哪一类人，这一类人有着相同的特征，而且这个特征分的越细越好。
用户特征分析是了解用户诉求点的关键，用户的大多数需求和一些比较隐蔽的需求，是无法通过问卷调查、用户访谈这种比较表面的方法挖掘的。分析用户的行为和特征，可以更深入的了解用户的诉求点。
二. 为什么需要用户行为分析？
在PC互联网时代，网民的年增长率达到50%，随便建个网站就能得到大量流量。在移动互联网早期，APP也经历了一波流量红利，获取一个客户的成本不到1元，而近几年随着流量增长的红利消退，竞争越来越激烈，每个领域均有成百上千的同行竞争，获客成本也飙升到难以承受的水平，业务增长越来越慢甚至倒退。
在如此高成本和高竞争的环境下，如果企业内部不能利用数据分析做好精细化运营，将产生巨大的资源浪费，势必会让企业的运营成本高涨，缺乏竞争力。
对于互联网平台来说，传统的数据分析主要针对结果类的数据进行分析，而缺乏对产生结果的用户行为过程的分析，因此数据分析的价值相对较局限，这也是为什么近几年很多企业感觉做了充分的数据分析，但却没有太大效果的原因。
三. 用户分析最重要的是什么
我们总结了三点：粘性、活跃、产出。
1.粘性：是用户在一段时间内持续访问和使用网站的情况，更强调一种持续的状态，包括访问频率和访问间隔时间。
2.活跃：是指每次访问的过程，考察用户访问的参与度，所以对统计期间的每次访问取了平均值，选择平均访问时长和平均访问页数来衡量活跃，粘性和活跃产生的价值可能是显性的，可能是隐形的，如品牌或口碑。
3.产出：直接根据网站的业务衡量用户创造的价值输出，如电子商务网站可以选择单数和“客单价”，一个衡量产出的频率，一个衡量平均产出值的大小。
四. 用户特征分析的目的
1.明确知道你的用户的真实的诉求点：用户说出来的不一定是真的（访谈、问卷），如上面举的例子。
2.为功能设计提供核心依据，都9102年了，拍脑袋设计功能的做法早已经万万不可取了。
3.数据挖掘与用户推荐的底层支持：对用户群体的特征非常非常的明确且有效，之所以很多人会沉迷头条、抖音、微博，就是因为它们知道用户喜欢什么想要什么，用户就像进入沼泽不能自拔，这是用户推荐的结果。
不得不承认，把用户特征把握的越准确就越能绑住用户的心，把标签打的特别细，特别知道用户心理，就能掌控用户。虽然用“掌控”显得太过功利和邪恶，不过事实就是如此。最后，之所以我们要分析特征，是因为用户心理的变化必定通过行为来表现，会通过行为把自己出卖。
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