我們建設網站的目的就是為用戶服務，做好網站用戶體驗。對于站長而言，不同的網站提供的內容和服務不同，用戶行為分析的側重點也不盡相同。但是，幾乎所有的網站用戶分析都是基于用戶屬性和用戶具體行為來展開各種關聯或邏輯推理分析。以下是網站用戶分析的5大常規方法：
一、目標向量分析法
針對網站日志中的流量來源、跳出率、平均頁面停留時間、平均訪問頁數等等網站目標的向量值，站長能夠對網站用戶黏度和忠誠度進行具體的分析。
二、TOP分析法
通過研究最活躍用戶的特征，例如其基本屬性、上網習慣、網站用戶行為等，得出網站活躍用戶群體特征，從而為網站推廣提供重要數據。抓住了該類用戶的需求和心理，網站才能真正具有活力。
三、用戶軌跡分析法
所謂軌跡分析法，就是對用戶從網站某頁面‘著陸’后的一系列行為軌跡，這個行為軌跡基本上反應了網站用戶的核心需求。如果能把握用戶的行為數據，就可以了解用戶的喜好，以及頁面設計對用戶關注度的影響，從而為網站調整提供第一手的資料。
四、用戶基本動作分析法
類似廣播體操的分解動作一樣，網站用戶行為也是可以分解的。通過分解用戶行為動作，可以提煉出分析單元，從而為進一步的數據分析做好基礎性工作。例如，首先對用戶按照點擊、上傳、下載、播放、注冊、購買、留言、投票等行為進行分解，然后歸類，分為瀏覽類，互動類等，對基本動作進行數量統計分析，得出每個類型行為的數據總量，并得出用戶行為的相關總體數據。
五、關聯分析法
關聯分析是把一種用戶行為習慣和其他行為習慣進行聯系分析，包括用戶上網習慣和用戶網站行為的關聯，用戶的基本屬性和社會屬性與用戶網站行為的關聯。例如，一個電子商務購物網站，可分析用戶的收入水平跟購物頻率，購買金額的關聯度;主體人群與性別的關聯度;購買人群與當地地區經濟發展程度的相關度等等。這些數據對網站的營銷推廣具有重要意義。
