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用户运营 | 如何做用户行为路径分析?

用户运营 | 如何做用户行为路径分析?

2021-03-29 • 阅读

用户行为路径分析是互联网行业特有的一类数据分析方法,它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志,分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点,挖掘用户的访问或点击模式,进而实现一些特定的业务用途,如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画,App产品设计的优化与改版等。

本文会对用户行为路径分析方法作一些简单的探讨,更多的偏向于一些路径分析业务场景与技术手段的介绍,起到抛砖引玉的作用,欢迎致力于互联网数据分析的朋友们拍砖与批评。

一、路径分析业务场景

用户行为路径分析的一个重要终极目的便是优化与提升关键模块的转化率,使得用户可以便捷地依照产品设计的期望主流路径直达核心模块。具体在分析过程中还存在着以下的应用场景:

1、用户典型路径识别与用户特征分析

用户特征分析中常常使用的都是一些如性别、地域等人口统计数据或订单价、订单数等运营数据,用户访问路径数据为我们了解用户特征打开了另一扇大门。例如对于一款图片制作上传分享的应用,我们可以通过用户的App使用操作数据,来划分出乐于制作上传的创作型用户,乐于点赞评论的互动型用户,默默浏览看图的潜水型用户,以及从不上传只会下载图片的消费型用户。

2、产品设计的优化与改进

路径分析对产品设计的优化与改进有着很大的帮助,可以用于监测与优化期望用户路径中各模块的转化率,也可以发现某些冷僻的功能点。一款视频创作分享型App应用中,从开始拍摄制作视频到视频的最终发布过程中,用户往往会进行一系列的剪辑操作;通过路径分析,我们可以清晰的看到哪些是用户熟知并喜爱的编辑工具,哪些操作过于冗长繁琐,这样可以帮助我们针对性地改进剪辑操作模块,优化用户体验。如果在路径分析过程中用户的创作数量与用户被点赞、评论以及分享的行为密切相关,就可以考虑增强这款App的社交性,增强用户黏性与创作欲望。

3、产品运营过程的监控

产品关键模块的转化率本身即是一项很重要的产品运营指标,通过路径分析来监测与验证相应的运营活动结果,可以方便相关人员认识了解运营活动效果。

二、路径分析数据获取

互联网行业对数据的获取有着得天独厚的优势,路径分析所依赖的数据主要就是服务器中的日志数据。用户在使用App过程中的每一步都可以被记录下来,这时候需要关注的便是优秀的布点策略,它应当与我们所关心的业务息息相关。这里可以推荐一下诸葛io,一款基于用户洞察的精细化运营分析工具;将诸葛io的SDK集成到App或网站中,便能获得应用内的所有用户行为数据。事实上,诸葛io认为在每个App里,不是所有事件都有着同样的价值,基于对核心事件的深度分析需求,诸葛io推荐大家使用层级化的自定义事件布点方式,每一个事件由三个层次组成的:事件(Event)、属性(Key)和属性值(Value)。同时,诸葛io还为开发者们提供数据监测布点咨询服务,可以根据丰富的行业经验为客户提供个性化的事件布点咨询和技术支持。

三、 漏斗模型与路径分析的关系

以上提到的路径分析与我们较为熟知的漏斗模型有相似之处,广义上说,漏斗模型可以看作是路径分析中的一种特殊情况,是针对少数人为特定模块与事件节点的路径分析。

漏斗模型通常是对用户在网站或App中一系列关键节点的转化率的描述,这些关键节点往往是我们人为指定的。例如我们可以看到某购物App应用的购买行为在诸葛io中的漏斗转化情况。这款购物App平台上,买家从浏览到支付成功经历了4个关键节点,商品浏览、加入购物车、结算、付款成功,从步骤1到步骤4,经历了其关键节点的人群越来越少,节点的转化率呈现出一个漏斗状的情形,我们可以针对各个环节的转化效率、运营效果及过程进行监控和管理,对于转化率较低的环节进行针对性的深入分析与改进。其他的漏斗模型分析场景可以根据业务需求灵活运用,诸葛io平台中拥有十分强大的漏斗分析工具,是您充分发挥自己对于数据的想象力的平台,欢迎参看一个基于漏斗模型的分析案例《漏斗/留存新玩儿法》。

路径分析与漏斗模型存在不同之处,它通常是对每一个用户的每一个行为路径进行跟踪与记录,在此基础上分析挖掘用户路径行为特点,涉及到每一步的

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