当今的互联网的发展呈现出信息爆炸、内容丰富、形式多样化的状态。互联网应用从过去的PC端迅速发展到移动智能设备上,比如各类手机APP的海量呈现,包括工具、娱乐、购物类等。增强一个应用的用户黏性并且提高其流行度,开发应用功能固然重要,但同样不能忽视其用户体验的优化。然而,提高用户体验的关键在于做好用户行为分析。本文首先介绍了移动应用用户行为分析的研究背景和现状,讲述了用户体验的概念和重要性,并且全面讲述了目前移动应用用户行为分析和用户体验研究的经典方法及存在的不足。然后,对各大移动视频搜索应用的特性做了对比和分析,论证了如何针对一款具体的移动应用做好相应的用户行为分析并加以体验优化。本文通过构建小样本数据分析、简单变量可视化、个性化参数分析的模型,致力于一款应用从开发到使用的全过程研究。针对应用初期用户数据样本小的问题采取基于置信区间算法的数据量化研究方法;针对用户数量不断增长产生复杂数据后采取简单参数和个性化参数结合分析方法;整个过程客观准确地分析了用户行为,最终为应用制定了科学的体验优化方案,整体达到改善产品开发初期只凭借开发者主观臆断的方式去设计开发应用,并且弥补了产品成型后只注重结果变量分析,却忽略了很多中间变量分析的漏洞。基于上述用户行为分析模型,经过全面具体的用户行为分析之后,根据分析的结果,本文将从功能、性能、可用性等各个方面提出针对此款垂直视频搜索应用的体验优化方法。文章最后一部分对前面的工作过程进行检验,测试本文提出的用户行为分析方法的工作效用,通过对比旧的和最新的数据分析结果验证了本文方法的有效性。