比如，一款电商类的小程序，在分析用户需求的时候，关注的无外乎就是用户的消费行为。用户在网站中的一些行为，包括搜索、浏览器、评价、加入购物车、购买、退货等行为，还包括其他方面的参与情况，这些都能够体现用户的信息。而且经过分析会发现，用户的行为信息量非常庞大，如果从采集到的数据来看，用户的购买行为会有上千种行为维度。在近几年中，电商之间打响了价格战，但单纯的价格战对于企业来说并不是最好的选择，这时一部分企业就开始另辟蹊径，通过对数据的充分利用和挖掘进而在商战中取胜。
下面以赢在移动开发的“导购助手”小程序为例，分析“导购助手”小程序的具体功能:
(1)门店和导购的信息管理。
商家旗下的门店都入驻赢在移动的“导购助手”平台；导购注册申请成为平台的会员，平台审核确认身份。
(2)导购业绩管理
商家可以查看每一个导购的相关信息，包括扫码次数，卖了多少货、卖出了哪些商品、得到了多少红包、积分、卡券、礼品等(奖项由商家自主设置)。
(3)平台公告展示。
平台公告展示包括导购每月业绩排行榜、门店公告等。
(4)查库存。
赢在移动研发的“导购助手”目前支持两种方式:一是是扫码查库存；二是输入名称查库存。商家可以快速查看商品的数量以及详情，方便及日时补货。
(5)增加“门店附近的店”功能。
“导购助手”小程序未来将增加查看“门店附近的店”功能，商家可以根据各门店的库存和实际需要，到邻近的门店快速调货，提升消费体验。
目前，针对门店的“导购助手”小程序已开发完成，主要功能包括:门店管理、商品库存管理、附件门店库存查询、导购管理、导购积分、导购红包、导购业绩统计、导购业绩查询等。
大家想要找出用户的核心需求，需要分析用户行为的一系列反馈，下面以电商行业为例，具体分析用户的行为轨迹，其分析内容主要体现在以下三个方面
(1)网站转化率低主要是由进入网站购买的人少导致的，不同的用户可能会有不同的不购买原因，但是通过用户行为轨迹就能找出绝大多数的原因。比如，结果可能是搜索找不到结果，有些功能使用不方便等。
通过用户的使用轨迹，还可以找到那些无效流量，比如，某一个渠道来的用户没有产生用户轨迹，就可以看出这个渠道来的流量并不是真实的。
(2)内容要使各个部门相协调，提高电商企业的效率，电商行业各个部门可能都存在一些矛盾，对于用户并不买账的后果，运营部会认为是市场部没有做好推广，认为产品部门没有设计好符合用户需求的小程序，认为技术部的技术方面存在着问题，当然其他几个部门也会互相埋怨，这将会严重影响各部门之间的团结。
但是，通过用户行为轨迹，便可找到问题的根本原因，责任也会变得清晰，各个部门之间各司其职，就能够很快解决问题，从而提高企业的工作效率。
(3)对网站推广效果的监控。目前的统计数据中可以看到IP(独立IP数，00:00-24:00相同IP地址被计算一次)、PV( Page View，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次)、停留时间和访问页数等，但这些数据很容易造假，从而导致没有达到预期推广效果。所所以，企业要实时监控用户行为数据，保证数据的准确性。
在明白用户行为轨迹的作用之后，还应该知道一点，抓住核心需求点需要明确每一个用户的个体行为轨迹，而不仅仅是从大范围的方向上判断，这里有一个要求，就是以人为中心，这和小程序的理念也是不谋而合的
从个体行为中可以研究出用户的行为动机，个体用户的轨迹可以反映出小程序的问题所在，在双对用户进行了多维度的细分之后，还需要知道这些用户是谁，只有这样才能够对用户进行分组。
在过去，互联网人员在分析网站的时候，使用的都是CNZZ、百度统计，或者GA，这些流量统计网站只能提供统计数据，而不能提供数据背后的个体用户特征。如今的个人行为轨迹就在此基础上做出了改进
小程序也被张小龙比作PC时代的网页，对于小程序进行传统的分析也是不可能的了，只有用精准化的用户行为分析，才能够给互联网人员带来最大的效率。所以，对小程序来说，以事件作为起点，以人为中心对用户进行分析是不可缺少的。
从此可以看出，网站建设小程序利用对用户的分析找出用户需求的行为，正是对小程序理念的践行。小程序是以服务用户为目的，那么用户需求就是小程序设计时的关键，不脱离这个核心内容，设计出的小程序才会有用户基础。
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