上期我們講到流量使用情況。

這期我們講講裝置行為。

使用者行為分析這個大家應該比較瞭解了

1. 使用者行為

使用者行為是使用者在產品上產生的行為。我們以小明的case具象化使用者行為表現：

• 張三 21:00 開啟抖音app；
• 瀏覽，發現我的封面，點選檢視；
• 檢視時發現有向下的箭頭，點選後檢視該圖集的其他圖片；
• 感覺非常喜歡，小明點了贊，並分享到了朋友圈；
• 小明想看看更多我的照片，左滑進入我的個人主頁；瀏覽並點選檢視；
• 發現這裡有很多美女的照片，並且有好幾位都是自己喜歡的，所以 關注了我。
• 不知不覺中22:00點到了，鬧鐘提醒張三得睡覺了，戀戀不捨地退出了抖音app
• 第二天9:00，張三正在擁擠的地鐵上打著瞌睡：昨天關注了我。今天我又發了新的影片，小明接收到了通知資訊，點選資訊打開了抖音app直接查看了最新影片，這也是一條我的影片。此時，地鐵到站，小明立即鎖屏，擠下地鐵。

張三第二天為什麼會收到通知呢？

因為張三關注我的資訊被記錄了下來，當我在釋出資訊時，則會通知所有關注他的人，而張三也是其中之一。

張三關注著我的資訊記錄，則是行為資料。張三的行為資料會有 啟動app、瀏覽、檢視圖集、播放影片、點贊、關注作者……

2.使用者行為資料

使用者行為資料是從一次次的行為中而來的，行為資料是透過埋點進行監控（詳見埋點介紹）、後續一篇文章將介紹如何（設計埋點）。通常是資料同學完成埋點設計，由開發完成監控程式 或 呼叫SDK。針對張三的行為（假設以下均已埋點）：

• 抖音啟動21：00
• 21:00-21:02 雙列瀑布流下拉，預記載圖片&影片xxx個，消費xxx個，第xxx個被張三點選；
• 21:03 點選圖片進入詳情頁：
• 21:06 點贊，xxx時間點擊向下箭頭，瀏覽xxx張圖片；
• 21:07 分享到朋友圈；
• 21:08 進入作者的個人詳情頁；
• 21:08-21:50 在作者的個人詳情頁 瀏覽了多少個作品；
• 21:32 關注了作者。
• 22:00 時間退出抖音。
• 第二天9:00 向張三按xxx策略傳送了push通知；
• 9:02 張三點選了push通知並在xxx時間 成功掉起 抖音app；
• 9:03 張三播放了影片、播放了xxx時長；
• 9:10 快手退出到後臺程式；
• 9:40 抖音被系統關閉。

使用者分析大家都懂。但是在業務風控中這是遠遠不夠的。

我們可以結合裝置日誌去了解。

開啟裝置、設定、應用管理、應用行為記錄、

這裡記錄了你裝置每時每刻開啟的APP，與獲取許可權。有很多不講究的APP自動獲取你的隱私這裡是也可以看到的。

當然我們也可以透過健康使用手機檢視，

裝置開機時間。每個應用使用了多久（一些灰黑產就只有一個應用 或者只使用一個應用）。裝置解鎖次數。（一些灰黑產裝置常亮沒有解鎖）

業務風控透過賬號日誌與裝置日誌對比分析。得出該使用者是否有異常行為。

當然還有裝置表層資料，與一些硬體資料（陀螺儀 重力感應器等等）某一項機型的獨特標識。