趙壯實(shí)：談?wù)動(dòng)脩粜袨楫a(chǎn)品中的路徑分析

用戶路徑分析，就是把用戶在APP或網(wǎng)站中的訪問(wèn)行為，以?；鶊D的形式展現(xiàn)出來(lái)，多用來(lái)輔助分析用戶行為偏好、優(yōu)化改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)。

我們經(jīng)常聽(tīng)說(shuō)“漏斗分析”這個(gè)詞，“漏斗分析”不也是對(duì)用戶行為的可視化展現(xiàn)嗎？

“轉(zhuǎn)化漏斗”描述的用戶行為是一個(gè)人為主動(dòng)設(shè)定的有序過(guò)程，可以觀察用戶在轉(zhuǎn)化過(guò)程中的流失情況。而“用戶路徑”是探索性的，分析用戶行為路徑的分布情況，甚至可以發(fā)現(xiàn)某些事先不為人知的用戶路徑。

總之，用戶路徑分析可以幫助我們?cè)跓o(wú)序的事件中發(fā)現(xiàn)有序的用戶行為，找到優(yōu)化用戶路徑大門(mén)的鑰匙??。

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用戶路徑分析的兩大場(chǎng)景

1.1 了解用戶行為偏好

大福是某電商網(wǎng)站的一位運(yùn)營(yíng)老鳥(niǎo)，最近，公司的Boss給了他一個(gè)任務(wù)：

“大福啊，數(shù)據(jù)顯示，咱們網(wǎng)站未支付訂單數(shù)有些多，你看看怎么提升支付訂單的數(shù)量，降低未支付訂單的比例。”

大福通過(guò)用戶路徑分析，發(fā)現(xiàn)用戶在退出“支付訂單”后，再次搜索了相似的商品。憑借多年的電商經(jīng)驗(yàn)，大福判斷出這些用戶雖然有購(gòu)買(mǎi)意愿，但再次搜索相似產(chǎn)品的行為，是比價(jià)的一種表現(xiàn)，這說(shuō)明價(jià)格在一定程度上影響了這部分用戶的支付欲望。

對(duì)此，大福采取了針對(duì)性措施：

• ① 訂單如未支付，超過(guò)30分鐘會(huì)自動(dòng)取消；
• ② 在支付頁(yè)面放置優(yōu)惠券。

該電商網(wǎng)站新版本上線后，大福再次通過(guò)用戶路徑分析，發(fā)現(xiàn)用戶在提交訂單后，由于30分鐘的時(shí)間限制，產(chǎn)生了緊迫感，從而更愿意立即支付訂單；同時(shí)，支付頁(yè)面附近放置優(yōu)惠券的方式刺激到了價(jià)格敏感型客戶，支付訂單數(shù)量得到很大的提升。至此，大福愉快地完成了Boss的任務(wù)。

1.2 優(yōu)化與改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，提升用戶體驗(yàn)

用戶體驗(yàn)，是一個(gè)很深很大的話題。《用戶體驗(yàn)要素》一書(shū)中提出，用戶體驗(yàn)要素包括用戶感知層、角色框架層、資源結(jié)構(gòu)層、能力圈范圍層和戰(zhàn)略存在層五個(gè)方面。而用戶路徑分析，就是幫助產(chǎn)品在角色框架層發(fā)力。

角色框架就是框定每個(gè)頁(yè)面包含的元素、鏈接關(guān)系、調(diào)用規(guī)則等。用戶路徑分析可以幫助我們發(fā)現(xiàn)：用戶行為流程鏈有多長(zhǎng)、用戶在哪些地方出現(xiàn)了流失、用戶有沒(méi)有按照我們期望的路徑操作等問(wèn)題。

下圖是某社區(qū)的一個(gè)改版的栗子：

某社區(qū)用戶間互動(dòng)較少，于是，上線了「分享評(píng)論」功能以促進(jìn)用戶間互動(dòng)。相關(guān)人員通過(guò)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，「分享評(píng)論」功能的滲透率很低。通過(guò)用戶路徑分析，相關(guān)人員發(fā)現(xiàn)，用戶要先點(diǎn)擊評(píng)論后方的“···”，等待底部動(dòng)作欄彈出「分享評(píng)論」功能，才可以進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)評(píng)論。根據(jù)用戶路徑的數(shù)據(jù)顯示，在底部彈出「分享評(píng)論」功能處，有大量用戶流失。于是，PM就此進(jìn)行改版，新版本直接展示分享按鈕，大大縮短了用戶的分享評(píng)論路徑，有效地改善了該社區(qū)互動(dòng)情況。

實(shí)際上，“用戶路徑”是隱性的，只有經(jīng)過(guò)跟蹤才能得到，在使用用戶路徑分析指導(dǎo)設(shè)計(jì)和產(chǎn)品策略時(shí)，并不是像姑娘的裙子一樣——越短越好，用戶路徑的延長(zhǎng)與縮短，都有一定的表現(xiàn)形式與功能，選擇適合的就好。

總之，用戶路徑能發(fā)現(xiàn)用戶路徑長(zhǎng)短、某個(gè)節(jié)點(diǎn)的流量來(lái)源及占比、與預(yù)期的用戶路徑差距在哪里，從而幫助同學(xué)們做出針對(duì)性地調(diào)整。

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如何設(shè)計(jì)類型的數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品？

將用戶的行為按照所選擇的起始&結(jié)束事件、參與分析事件進(jìn)行埋點(diǎn)，將符合條件的日志按照上報(bào)時(shí)間進(jìn)行排序，形成?；鶊D。

舉個(gè)例子，若設(shè)置起始事件為：?jiǎn)?dòng)App；會(huì)話間隔為10min；啟動(dòng)App、點(diǎn)贊、點(diǎn)擊Banner、分享、加關(guān)注、評(píng)論、分享為參與分析的事件，生成?；鶊D。

總之，用戶的每一個(gè)路徑背后都有不同的動(dòng)機(jī)。通過(guò)用戶行為路徑，我們能夠清晰看到用戶行為特點(diǎn)與背后原因，通過(guò)數(shù)據(jù)分析能夠快速找到用戶動(dòng)機(jī)，從而引領(lǐng)用戶走向最優(yōu)路徑或者期望中的路徑。

文：趙壯實(shí) 數(shù)據(jù)產(chǎn)品，關(guān)于數(shù)據(jù)分析、BI方向，持續(xù)招人中，歡迎各位一起交流學(xué)習(xí)；