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如何做用戶行為路徑分析?

來源:未知 編輯:狂奔小螞蟻 時間:2016-01-06 23:54:13 閱讀:
  用戶行為路徑分析是互聯網行業特有的一類數據分析方法,它主要根據每位用戶在App或網站中的點擊行為日志,分析用戶在App或網站中各個模塊的流轉規律與特點,挖掘用戶的訪問或點擊模式,進而實現一些特定的業務用途,如App核心模塊的到達率提升、特定用戶群體的主流路徑提取與瀏覽特征刻畫,App產品設計的優化與改版等。
  本文會對用戶行為路徑分析方法作一些簡單的探討,更多的偏向于一些路徑分析業務場景與技術手段的介紹,起到拋磚引玉的作用,歡迎致力于互聯網數據分析的朋友們拍磚與批評。以后有機會可以繼續介紹分享與實際業務結合較多的用戶行為路徑分析案例。
  一、 路徑分析業務場景
  用戶行為路徑分析的一個重要終極目的便是優化與提升關鍵模塊的轉化率,使得用戶可以便捷地依照產品設計的期望主流路徑直達核心模塊。具體在分析過程中還存在著以下的應用場景:
  1、用戶典型路徑識別與用戶特征分析
  用戶特征分析中常常使用的都是一些如性別、地域等人口統計數據或訂單價、訂單數等運營數據,用戶訪問路徑數據為我們了解用戶特征打開了另一扇大門。例如對于一款圖片制作上傳分享的應用,我們可以通過用戶的App使用操作數據,來劃分出樂于制作上傳的創作型用戶,樂于點贊評論的互動型用戶,默默瀏覽看圖的潛水型用戶,以及從不上傳只會下載圖片的消費型用戶。
  2、產品設計的優化與改進
  路徑分析對產品設計的優化與改進有著很大的幫助,可以用于監測與優化期望用戶路徑中各模塊的轉化率,也可以發現某些冷僻的功能點。一款視頻創作分享型App應用中,從開始拍攝制作視頻到視頻的最終發布過程中,用戶往往會進行一系列的剪輯操作;通過路徑分析,我們可以清晰的看到哪些是用戶熟知并喜愛的編輯工具,哪些操作過于冗長繁瑣,這樣可以幫助我們針對性地改進剪輯操作模塊,優化用戶體驗。如果在路徑分析過程中用戶的創作數量與用戶被點贊、評論以及分享的行為密切相關,就可以考慮增強這款App的社交性,增強用戶黏性與創作欲望。
  3、產品運營過程的監控
  產品關鍵模塊的轉化率本身即是一項很重要的產品運營指標,通過路徑分析來監測與驗證相應的運營活動結果,可以方便相關人員認識了解運營活動效果。
  二、 路徑分析數據獲取
  互聯網行業對數據的獲取有著得天獨厚的優勢,路徑分析所依賴的數據主要就是服務器中的日志數據。用戶在使用App過程中的每一步都可以被記錄下來,這時候需要關注的便是優秀的布點策略,它應當與我們所關心的業務息息相關。這里可以推薦一下諸葛io,一款基于用戶洞察的精細化運營分析工具;將諸葛io的SDK集成到App或網站中,便能獲得應用內的所有用戶行為數據。事實上,諸葛io認為在每個App里,不是所有事件都有著同樣的價值,基于對核心事件的深度分析需求,諸葛io推薦大家使用層級化的自定義事件布點方式,每一個事件由三個層次組成的:事件(Event)、屬性(Key)和屬性值(Value)。同時,諸葛io還為開發者們提供數據監測布點咨詢服務,可以根據豐富的行業經驗為客戶提供個性化的事件布點咨詢和技術支持。
  三、 漏斗模型與路徑分析的關系
  以上提到的路徑分析與我們較為熟知的漏斗模型有相似之處,廣義上說,漏斗模型可以看作是路徑分析中的一種特殊情況,是針對少數人為特定模塊與事件節點的路徑分析。
  漏斗模型通常是對用戶在網站或App中一系列關鍵節點的轉化率的描述,這些關鍵節點往往是我們人為指定的。例如我們可以看到某購物App應用的購買行為在諸葛io中的漏斗轉化情況。這款購物App平臺上,買家從瀏覽到支付成功經歷了4個關鍵節點,商品瀏覽、加入購物車、結算、付款成功,從步驟1到步驟4,經歷了其關鍵節點的人群越來越少,節點的轉化率呈現出一個漏斗狀的情形,我們可以針對各個環節的轉化效率、運營效果及過程進行監控和管理,對于轉化率較低的環節進行針對性的深入分析與改進。其他的漏斗模型分析場景可以根據業務需求靈活運用,諸葛io平臺中擁有十分強大的漏斗分析工具,是您充分發揮自己對于數據的想象力的平臺,歡迎參看一個基于漏斗模型的分析案例《漏斗/留存新玩兒法》。

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