用户行为分析平台的目标是应用分析结果优化经营效率，而不仅仅作为一个分析工具只停留在分析层面，要高效地应用，真正地指导业务。因此用户行为分析平台除了要在分析层面做得更专业和更有效之外，还要在应用层面实现新的突破。
数据分析结果反映的问题主要有两类：营销运营和产品。针对这两类问题，用户行为分析平台需要提供有针对性的解决方案，快速应用到业务中并指导业务发展。用户行为分析平台要为用户提供实现运营自动化的能力。
通过前面的功能设计，用户行为分析可以实现精细化运营，但具体应用还需要人工进一步分析，然后制定运营策略，开发运营工具对产品进行运营，而且当运营策略改变时，需要重新进行功能的开发，整个过程会花费很长的时间，影响运营效率。
因此，用户行为分析平台在后续迭代中应该更多地实现一些自动化运营功能，运营人员可以直接设置运营规则，系统会根据各种规则自动地将精准的活动信息推送给符合条件的用户，从而进一步提高运营人员的工作效率，使其将重心转移到运营方案制定上，降低重复执行的难度和时间，实现自动化运营，减少运营成本。
例如，亚马逊会依赖AB实验量化所有产品的预上线功能，而且在任何一个功能上线之前必须要经过AB实验，数据不好的功能直接下线，好的才保留，所以才敢说出每天都能进步1%的口号，逐渐成为全球市值最高的公司。可见，AB实验的方法非常有效，并且已经逐渐受到国内互联网公司的重视和应用。
用户行为分析平台应该能够实现分析的自动化。到目前为止，特别是在国内，数据分析有一定的专业性和门槛，需要一定的分析方法，并且需要熟悉业务，在公司内部大部分都是交给数据分析师完成的。
数据分析师通过一定的分析产出有价值的分析结果和分析报告，这样就导致整个流程效率会有些慢，业务人员要等到数据分析师产出分析结果后才能做进一步的决策。
用户行为分析平台最理想的状况就是根据数据情况，结合一定的业务场景，自动诊断和分析数据，并给出最终的业务解决方案。例如，通过用户行为模型预测用户流失，搭建用户流失模型进行流失分析；基于用户行为历史数据预测用户行为趋势，预知用户的行为情况。
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