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用戶行為路徑分析同樣是重要的數(shù)據(jù)分析模型，它為企業(yè)實現(xiàn)理想的數(shù)據(jù)驅(qū)動與布局調(diào)整提供科學(xué)指導(dǎo)，對精準勾勒用戶畫像也有重要參考價值。用戶訪問APP／網(wǎng)絡(luò)，如同參觀畫展，觀眾是感受和傳達畫展參展方和展品的目的受眾體，圖畫的展現(xiàn)布局不同，每一位觀眾根據(jù)自身喜好形成特有的參觀順序。為讓觀眾沿著最優(yōu)訪問路徑前進，需要策展者結(jié)合觀眾需求進行布局調(diào)整。這種自主式的數(shù)據(jù)分析方法，讓業(yè)務(wù)人員都能科學(xué)進行數(shù)據(jù)分析。

什么是用戶行為路徑？

用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網(wǎng)站中的訪問行為路徑。為了衡量網(wǎng)站優(yōu)化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進行分析。

以電商為例，買家從登錄網(wǎng)站／APP到支付成功要經(jīng)過首頁瀏覽、搜索商品、加入購物車、提交訂單、支付訂單等過程。而在用戶真實的選購過程是一個交纏反復(fù)的過程，例如提交訂單后，用戶可能會返回首頁繼續(xù)搜索商品，也可能去取消訂單，每一個路徑背后都有不同的動機。與其他分析模型配合進行深入分析后，能為找到快速用戶動機，從而引領(lǐng)用戶走向最優(yōu)路徑或者期望中的路徑。

用戶路徑分析模型的價值

用戶路徑的分析結(jié)果通常以桑基圖形式展現(xiàn)，以目標事件為起點／終點，詳細查看后續(xù)／前置路徑，可以詳細查看某個節(jié)點事件的流向，總的來說，科學(xué)的用戶路徑分析能夠帶來以下價值：

第一，可視化用戶流，全面了解用戶整體行為路徑；

通過用戶路徑分析，可以將一個事件的上下游進行可視化展示。用戶即可查看當前節(jié)點事件的相關(guān)信息，包括事件名、分組屬性值、后續(xù)事件統(tǒng)計、流失、后續(xù)事件列表等。運營人員可通過用戶整體行為路徑找到不同行為間的關(guān)系，挖掘規(guī)律并找到瓶頸。

第二，定位影響轉(zhuǎn)化的主次因素，產(chǎn)品設(shè)計的優(yōu)化與改進有的放矢。

路徑分析對產(chǎn)品設(shè)計的優(yōu)化與改進有著很大的幫助，了解用戶從登錄到購買整體行為的主路徑和次路徑，根據(jù)用戶路徑中各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，發(fā)現(xiàn)用戶的行為規(guī)律和偏好，也可以用于監(jiān)測和定位用戶路徑走向中存在的問題，判斷影響轉(zhuǎn)化的主要因素和次要因素，也可以發(fā)現(xiàn)某些冷僻的功能點。

用戶路徑應(yīng)用場景

談到用戶路徑的真實應(yīng)用場景，許多企業(yè)通過第三方數(shù)據(jù)分析平臺來實現(xiàn)，下面結(jié)合筆者實際工作中，所接觸的企業(yè)案例的數(shù)據(jù)分析場景為例來介紹。

（注：因涉嫌商業(yè)機密，以下場景模擬真實應(yīng)用場景而設(shè)，數(shù)據(jù)均為虛擬。）

中商惠民：啟動APP后，為何只有 30 % 商超客戶交易成功？

中商惠民是中國最大的社區(qū)O2O服務(wù)平臺。在一次評估客戶總體轉(zhuǎn)化率過程中，通過漏斗分析發(fā)現(xiàn)，從登錄惠配通APP后，提交訂單的商超客戶僅有 30 %，接下來可以通過用戶路徑客戶流失的原因所在。通過用戶路徑分析模型，清晰展示了商超客戶的動作走向，為判斷客戶流失原因重要方式之一。

圖片來源：神策數(shù)據(jù)產(chǎn)品

中商惠民運營人員選取若干事件對客戶購買路徑進行深度分析。圖中顯示，用戶登錄APP后，約有40 %的客戶會點擊Banner，30 %的客戶會直接進行商品搜索，約10%的用戶會瀏覽商品列表，約 5 %的客戶直接退出APP。

運營人員進一步看4類用戶的提交訂單的情況，直接進行“搜索商品”的用戶進行提交訂單比例最高，超過 90 % ；與其形成鮮明對比的是，盡管“點擊Banner”是更多客戶登錄APP后的首選動作（約占總客戶的40 %）但是這部分用戶群體在瀏覽商品列表后，僅僅30%的用戶提交訂單，說明Banner內(nèi)容布局有著比較糟糕的用戶體驗，則將此作為首選優(yōu)化與改進的方向。

某電商：“未支付訂單”超過30分鐘自動取消，刺激用戶支付

除了零售行業(yè)以外，用戶行為路徑在電商行業(yè)分析也應(yīng)用廣泛。某電商網(wǎng)站客戶通過用戶路徑分析，看出有兩條主要的路徑：（圖略，與上圖效果類似。）

• 一是啟動App-搜索商品-提交訂單-支付訂單；
• 二是啟動App-未支付訂單-搜索相似商品-取消訂單。

通過第一條用戶路徑相關(guān)數(shù)值顯示，客戶提交訂單后，大約75%的用戶會支付，而高達25%的用戶沒有支付訂單；第二條用戶路徑顯然是一條有明確目的——為未最終敲定的商品而來的用戶，因為在打開app后直奔“未支付訂單”，但是路徑中顯示此用戶再次“搜索相似商品”，這一行為可以判斷客戶可能存在比價行為，表明價格一定程度上影響了這部分用戶的支付欲望，這是一批“價格導(dǎo)向”的客戶。

對此，該電商運營人員采取針對性措施：

1. “未支付訂單”超過30分鐘則自動取消；
2. 將支付頁面附近放置優(yōu)惠券領(lǐng)取。

當該電商新版本上線后，再次通過用戶路徑分析模型，發(fā)現(xiàn)客戶在提交訂單后，由于30分鐘的時間限制，有更多的客戶愿意立即支付訂單；同時未支付訂單大大降低，說明在支付支付頁面附近放置優(yōu)惠券的方式刺激到對價格敏感的客戶。因此這也是一次很成功的改版。

總之，用戶真實的選購過程是一個交纏反復(fù)的過程，每一個路徑背后都有不同的動機。通過用戶行為路徑能夠清晰看到用戶行為特點與背后原因。若與其他分析模型配合，會產(chǎn)生更佳效果，通過數(shù)據(jù)分析能夠快速找到用戶動機，從而引領(lǐng)用戶走向最優(yōu)路徑或者期望中的路徑。

相關(guān)鏈接：

常見用戶行為分析模型解析（1）——行為事件分析

常見用戶行為分析模型解析（2）——用戶留存分析

常見用戶行為分析模型解析（3）——漏斗分析

作者：張喬，神策數(shù)據(jù)內(nèi)容營銷負責(zé)人。公眾號：神策數(shù)據(jù)

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