智能手机已经普及，人们生活的习惯正在改变，手机下载、手机阅读、听音乐、看电影、聊天、手机银行、玩手机游戏已经成为人们的日常生活行为，也造就了一批手机宅男宅女。在车站等车时，一边等车一边阅读小说；在商圈可以通过手机搜索热点商家，查看相关评论可以了解哪家饭店更实惠；利用手机付款可以方便人们的购物行为，节约了时间；通过手机导航可以帮助人们进行路线导航等。

移动运营商经常对用户的基本特征、网站浏览行为、下载行为、增值业务行为进行分析，希望了解手机用户的各项行为特征，从而推出相应的增值服务与营销方案，以刺激用户消费，同时也满足用户的需求，提高用户满意度。如图2-1所示手机用户行为分析指标，通过收集到的手机顾客数据，可以对手机用户的基本特征进行分析，了解手机客户群的年龄，每个年龄段的手机客户群的行为习惯；对网站浏览行为分析，了解手机用户常用的浏览网站、浏览内容、手机购物等指标，对下载行为分析可以帮助运营商了解

图2-1 手机用户行为分析指标

手机用户的下载行为，以便于提供相应的服务，如用户经常下载哪类音乐，使用哪款软件下载，喜欢阅读哪类书籍，玩哪款游戏等。通过对这些行为的分析，运营商可以推出相应的增值业务服务，如对经常发短信的手机用户可以推出短信增值业务服务优惠方案，对经常上网下载的手机用户可以推出上网流量增值业务优惠方案，对喜欢娱乐的手机用户可以推出娱乐增值服务；对经常了解资讯的手机用户推出资讯增值服务；对经常打电话的手机用户推出话费增值服务优惠方案，以刺激用户消费。(www.daowen.com)

借助智能手机用户的普及，用户与商家之间已经建立起了互动。了解用户需求，满足用户体验度，智能手机在未来发展其设计模式以及软件服务中要更多地方便用户使用。大数据响应实时交互处理是未来智能手机发展的方向。

如今商家已经看到智能手机在未来几年将是新的创收增长点，利用数据挖掘与模型对用户行为模式进行分析，从而了解用户喜好，以便对智能手机产品提供更好的服务，提高用户体验度与黏度。

●手机厂商通过对手机用户的基本属性、上网行为以及下载行为等进行数据分析，区分出不同类型的人群的手机行为特征，从而帮助手机制造商完善手机设计功能，同时帮助移动营销人员精准营销以及对市场趋势的把握，满足手机用户更好的体验度，构建手机商与移动商营销体系。

智能手机海量数据的收集方便了数据分析人员对手机用户进行行为分析，从而为商家和用户提供信息服务，更好地满足用户需求，从而为商家赢得市场卖点。