在电商App定制开发中，数据分析是非常重要的一环，特别是用户行为追踪与挖掘。通过对用户行为的分析，可以帮助电商企业更好地了解用户需求、改进产品和服务、提升用户体验，从而增加用户粘性和销售转化率。以下是电商App定制开发中的数据分析方法与技术：

1. 用户数据收集：电商App可以通过埋点技术对用户行为进行跟踪和记录，收集相关的用户数据，如用户访问路径、点击行为、搜索行为、购买行为等等。埋点可以通过自研工具实现，也可以借助第三方数据分析平台，如Google Analytics、Mixpanel等。

2. 数据仓库建设：为了更好地存储和管理用户数据，电商企业可以建立数据仓库。数据仓库旨在统一存储、整合和清洗各个数据源的数据，并提供分析所需的数据接口和数据模型。数据仓库主要包括数据抽取、数据转换和数据加载等过程，可以使用数据仓库管理系统（如Hadoop、Spark等）进行实现。

3. 用户分群与画像：基于收集到的用户数据，可以进行用户分群与画像，即将用户根据其行为特征、兴趣偏好、购买能力等进行分类和描述。通过用户分群与画像，电商企业可以更好地了解不同用户群体的需求，并对不同用户群体进行个性化推荐和精准营销。

4. 用户行为路径分析：通过对用户在App上的行为路径进行分析，可以了解用户使用App的习惯，发现用户的痛点与需求，从而改进App的设计和功能。可以使用流量分析工具（如Google Analytics、Crazy Egg等）来进行用户行为路径分析，了解用户在App上的关键转化路径、页面停留时间、跳出率等指标。

5. 用户购买行为分析：电商App中最核心的目标就是促使用户完成购买行为。因此，对用户的购买行为进行分析十分重要。可以通过数据挖掘技术，如关联规则挖掘、购物篮分析等，发现用户的购买模式和偏好，提供个性化的产品推荐和交叉销售策略。

6. A/B测试：A/B测试是一种常用的数据分析方法，用于验证不同设计、功能或营销策略对用户行为和转化率的影响。通过将用户随机分为两组，在两组用户中分别应用不同版本的App或策略，并对比分析两组用户的行为差异，从而了解变化对用户行为的影响。

7. 数据可视化：数据分析结果的可视化对于电商企业决策非常重要。可以借助数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）将分析结果以图表、仪表盘等形式展示出来，方便管理层和决策者更直观地理解数据和趋势。

小编总结：

电商App定制开发中的用户行为追踪与挖掘是关键的数据分析步骤，通过收集、整理和分析用户行为数据，电商企业可以了解用户需求、改进产品和服务、提升用户体验，从而实现更好的商业效益。上述提到的数据收集、数据仓库建设、用户分群与画像、用户行为路径分析、用户购买行为分析、A/B测试和数据可视化等方法和技术都可以帮助电商企业实现有效的用户行为分析。希望以上内容能对您有所帮助！