用户是APP的生命之源，用户的行为决定着产品的PV、UV、跳出率、访问深度、停留时长等考统计指标的质量。企业产品想获取和留住用户，就必须对用户行为进行分析，尤其是对目标用户行为分析，优化产品设置和内容，满足不同人群用户的需求。
用户行为分析指的是基于用户在互联网产品上的行为以及行为背后的人物、发生时间、频次等维度深度还原用户使用场景，从中发现用户访问产品的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，当收集到的属性数据足够多，就可以初步搭建起用户画像，把具有相同或相似属性的用户细分为一个个群体，打上标签，进行系统化的管理，构建出精细、完整的用户画像，并且可以指导业务增长，制定产品营销策略。
通过行为数据分析，了解用户的目的是什么？
方便建立用户画像，对目标用户进行细分
以往企业的运营模式都是一对多的，企业并不知道自己的运营的方式和手段是否满足用户的需求，但是随着企业拥有越来越多的用户数据，能够方便的让企业通过技术分析出关注企业的用户具体属性和用户行为的画像。通过洞察分析出来的这些用户画像，能够让企业对每类用户进行有针对性的运营活动。
对数据进行多维度的分析，可以让企业对用户生命周期进行管理和挖掘，让企业对不同生命周期的用户进行标签化的管理，让企业及时把相关运营信息推送给不同生命周期的用户。
用户行为，简单点来说，就是指用户在APP上面做了什么。
用户在下载使用APP的过程中，会产生许多的行为点，包括但不限于注册、登录、搜索、浏览、评论、点赞、收藏、分享、打分、加入购物车、下订单、付款、使用优惠券、参与活动……而在每一个行为过程中，又会衍生出可以作为数据加以统计的时间长度、次数等，比如：用户登录APP的次数、在某个页面停留的时间长度、购买金额等。
收集用户的行为数据，需要借助一定的技术，根据需求，让技术人员事先在APP内部进行SDK埋点，才能进一步获取相应的行为数据。
在不同的时间，不同的场景，这些用户行为不断发生着变化，它们都属于动态的信息。APP运营人员通过捕捉用户的行为数据（登录时间、浏览时长、是否进行深度评论等），对其进行长期的跟踪统计，可以较好地分析出某一个或者某一群用户使用APP的时间段，比如习惯在晚上八点到十点打开APP，运营人员在这个时间点推送APP活动或者通知时，打开率将达到最大化，这也是精细化运营的重要一环。
另外，利用用户行为数据，可以对用户进行深浅度归类，判断其是否是活跃用户或者忠诚用户。把用户属性数据与用户行为数据相结合时，就能搭建起完整的用户画像，给用户打上更加具体的标签。从属性到行为，全面了解用户，满足不同用户的个性化需求，这就是用户精细化运营的表现。