除了分析小程序的人群画像外，用户行为轨迹分析对优化小程序至关重要。
用户的每一次网络活动都会产生大量的用户行为轨迹。假设现在要开发的是一个电商类小程序，用户行为轨迹一般来说就包括从用户产生购买意愿到最终支付订单的
全部过程。用户的心理是多种多样的，在这个过程中，用户的一些细节行为则会有
所不同。有些用户可能先浏览其他商品，再三比较后决定最终购买的商品；有些用户的目的很明确，不浏览、不做选择，直接选中商品完成支付。
所以，虽然用户网购的一般过程是相同的，但在细节上却是多样化的。通过大数据的统计处理，开发者可以快速有效地掌握用户在同类电商小程序上的商品浏览细节、用户的支付行为选择、用户在该页面上的留存时间等行为轨迹。
用户的行为轨迹会展现出其在使用小程序时所产生的问题。在对照同领域或同类型小程序的用户行为轨迹时，小程序开发者要分析什么样的行为轨迹说明了什么样的问题。这些问题往往就是影响用户决策的重要因素。
所以，小程序开发者需要总结这些问题，以这些行为轨迹所反映的问题来确定目标人群在不同阶段如考虑阶段、行动阶段等的不同需求。同时开发者还可绘制出一个用户行为轨迹图，让用户行为轨迹变得数据化和可视化。若出现行为轨迹不完整的情况，开发者也可及时予以修正。
大数据分析一般会包括五个方面
的内容，分别为可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、数据质量和数据管理、语义引擎。
其中，数据挖掘算法是核心；可视化分析可向小程序开发者展示直观的用户行为轨迹数据特点；预测性分析是要求小程序开发者从采集的用户数据中挖掘出用户行为轨迹的特点，继而建立起模型预测未来用户行为轨迹的变化；语义引擎与人工智能相关联；数据质量和数据管理则是用于保证所分析的用户行为轨迹数据具有真实性。
小程序开发者需要总结行为轨迹所反映的问题，让开发出来的小程序更具有针对性，以这些来确定目标人群在不同阶段如考虑阶段、行动阶段等的不同需求。同时开发者还可绘制出一个用户行为轨迹图，让用户行为轨迹变得数据化和可视化。若出现行为轨迹不完整的情况，开发者也可及时予以修正。
总之，快速掌握小程序目标人群的用户行为轨迹、确定小程序目标人群在不同阶段的行为意义、绘制用户行为轨迹图......可以说都是借助了大数据的力量来实现的。在市面上，已经有多个可提供大数据分析的平台涌现，这些大数据分析平台一般都会提供用户数据采集、数据建模等内容，如“神测数据”“GrownglO大数据可视化分析平台”“微指数”等，小程序开发者可通过这些大数据分析平台来帮助自己进行小程序目标人群的分析。
3.2.3 采用用户画像获取用户基本信息
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