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答主认为用户行为分析应该是第三方数据平台 用户分析** 结合准确。
我着重讲一下用户行为路径分析~
1、什么是用户行为路径分析？
用户行为路径分析是一种监控用户流量、统计产品使用深度的分析方法。它主要基于每个用户App或者在网站上点击行为日志，分析用户App或网站中各模块的流通规则和特征，挖掘用户访问或点击模式，然后实现一些特定的业务用途，如App提高核心模块到达率，提取特定用户群的主流路径，描绘浏览特征，App产品设计产品设计等。
以电子商务为例，买家登录网站/APP支付成功应通过浏览主页、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。用户的真实购买过程往往是重复的。例如，在提交订单后，用户可以返回主页继续搜索商品或取消订单。每条路径背后都有不同的动机。在与其他分析模型进行深入分析后，可以快速找到用户行为的动机，从而引导用户走向最佳路径或预期路径。
二、用户行为路径分析的作用
用户路径的分析结果通常以桑基图的形式显示。以目标事件为起点/终点，详细查看后续/前端路径，详细查看节点事件的流向。一般来说，科学的用户行为路径分析具有以下功能：
1、可视化用户流动，对海量用户的行为习惯形成宏观认识。
通过用户路径分析，可以可视化显示事件的上下游。业务人员可以查看当前节点事件的相关信息，包括事件名称、组属性值、后续事件统计、损失、后续事件列表等，帮助业务人员充分了解用户的整体行为路径分布，找到不同行为之间的关系，挖掘规则，突破业务瓶颈。
2、定位影响转型的主次因素，使产品的优化和改进有针对性
路径分析对产品的优化和改进有很大的帮助，可以每天监控用户的行为路径，及时发现用户的核心关注点和干扰选项，引导用户不断探索产品和服务的价值。
例如，视频创作分享App在应用程序中，用户经常进行一系列的编辑操作，从拍摄视频到最终发布视频；通过路径分析，我们可以清楚地看到用户熟悉和喜爱的编辑工具，操作过于繁琐，可以帮助我们改进编辑操作模块，优化用户体验。如果用户在路径分析过程中的创建数量与用户的拇指、评论和共享行为密切相关，您可以考虑加强此App社交，增强用户粘性和创作欲望。
三、用户行为路径分析的关键
互联网行业在数据获取方面具有独特的优势。路径分析所依赖的数据主要是服务器中的日志数据。用户正在使用它App过程中的每一步都可以记录下来。此时，我们需要做好数据埋点工作，这与我们关心的业务密切相关。如果数据埋点做得不好，数据就不全面，这使得数据分析过程更加困难。通常，我们将使用第三方数据分析和跟踪平台来做数据埋点。无论使用哪个平台，做好数据埋点工作都是关键，如每个页面之间的停留时间、跳出率、离开次数、损失率和转换率。
请注意，只有几个主界面的跳转数据是无用的。例如，用户从A界面跳转至B界面，跳出率是30%，你知道哪里需要优化吗？如此模糊的数据无法准确分析用户行为数据。界面上有这么多按钮，只有一个页面跳出率。我们不知道用户离开哪个链接，也不知道细节优化。
正确的姿势应该是做好每个关键节点的数据埋点。以电子商务中的购物环节为例，用户的购物环节大致是：登录→浏览商品→点击查看商品细节→选中商品，放入购物车→结算→支付，每个环节都有很多小的关键节点，比如用户跳出结算链接，你不能理所当然地认为结算页面跳出率是30%，所以你只知道结算页面有问题，但具体的问题你不知道。您应该知道用户是在选择支付方式或修改接收地址时跳出，还是在选择分销方式时跳出。这样你就可以准确地知道问题出在哪里，然后改进和优化这一点。
总之，分析用户行为路径的关键是埋点数据。
四、用户行为路径分析方法
常用的分析方法有：转换漏斗、智能路径、用户路径。三者都是基于用户行为的，以上下链接的转换率为核心。三者之间的关系如图所示：
转化漏斗是预先设定好的路径；智能路径是设定了目标行为之后发现更多漏斗；用户路径是完整再现用户的整个转化过程。在实际应用中，三者有各自适用的分析场景，通常也需要互相结合，相辅相成。接下来逐一介绍这三种方法。
1、转化漏斗
功能：提高转化效果。
转换漏斗是路径分析中的一种特殊情况，是对少数人为特定模块和事件节点的路径分析。适用于分析和监控产品操作中的关键环节，通过用户指导或产品迭代找到薄弱环节，提高转化效果。
无论是新用户的指导、业务流程还是运营活动，都可以建立漏斗进行分析。转换漏斗的例子以前也说过，这里不再重复了。在分析过程中，可以观察整体转化率是否符合行业水平，哪些步骤的转化率仍有优化空间？可以通过细分维度找到导致转化率低的因素，也可以通过检查损失链接的其他使用路径来进行有针对性的指导。
2、智能路径
功能：探索更多的转换路径。
在许多情况下，虽然有最终的转换目标，但用户有很多路径来实现这个目标，无法确定哪条路径是用户最常见的路径，哪条转换路径是最短的。此时，我们使用智能路径模型进行分析。首先，确定要观察的目标行为通常是业务中需要指导用户完成的功能或页面。然后将其设置为起始事件，分析行为的后续路径；或设置为结束事件，分析行为的前沿路径。
例如，在电商APP加入购物车是购物车是支付最终转化目标成功的前一步，但许多用户在加入购物车后不会直接提交订单。此时，选择目标事件" 加入购物车"，并将其设置为 事件，分析用户加入购物车后的行为路径，是被页面上的其他推荐吸引还是去其他地方。
在知识付费APP通过有多个入口，通过banner、搜索列表、专列列表、专题文章等。被引导到专栏详情页面，然后被引导到专栏订阅。如果你想分析用户最终订阅的转换路径，你可以选择目标事件 "订阅专栏"，并将其设置为 结束事件 。
总之，智能路径可以用来探索性的发现更多的转化路径，当聚焦到某一条路径时，其实就是一个转化漏斗，可以将其保存下来，来进行日常监测。
3、用户路径
功能：逐步跟踪，划分用户类型。
用户路径不需要提前设置漏斗或圈定分析哪个页面事件或点击事件，而是计算用户使用网站或APP每一步，然后依次计算每一步的流向和转换。通过数据真实再现用户打开APP在离开的整个过程中，进一步识别用户频繁的路径模式，即用户访问最多的路径；在哪一步中，用户最有可能失去；甚至呈现产品经理在设计产品时没有预期的路径，找到最基本、最原始的数据；也可以识别用户行为特征，分析用户是目标导向还是无目的浏览。简而言之，用户路径分析方法对产品操作起着非常重要的启发作用。
转换漏斗、智能路径和用户路径是基于用户行为路径数据的重要分析模型。它们具有不同的功能和用途。掌握了这三种分析方法，可以准确获取用户行为路径数据，从而进行有针对性的营销策略调整，使操作翻倍。
五、基于不同场景的分析模型选择
①从进入产品到离开，用户发生了什么？主要遵循什么样的行为模式？
通过用户频繁的路径，可以选择用户路径模型来观察用户的整体行为路径。
②用户是否按照产品设计指导的路径前进？失去了哪些步骤？
可选择转换漏斗模型，将各引导设置为漏斗的各个步骤，分析其转换和损失。
③离开预期路径后，用户的实际方向是什么？
您可以选择转换漏斗模型，查看用户的后续行为路径，或选择智能路径中预设的事件作为目标事件，并分析其后续行为路径。
④不同渠道带来的用户和不同特征的用户行为有什么区别？哪种用户更有价值？
可选择用户路径模型，细分渠道维度，查看不同维度的用户行为路径。
六、用户路径分析典型案例
案例1：在线教育产品用户流失的原因
某在线教育产品通过漏斗分析分析核心业务，漏斗访问用户 APP→浏览课程详情页→ / 课时购买课程→完成课程。其中，浏览课程详情页到 / 课时购买课程仅有 10% 的转化率，比该企业的预测转化率低很多。该电商网站将流失的用户保存为一个分群，并单独对这个流失分群进行了用户路径分析。
通过用户路径分析，他们发现这些用户在浏览课程详细信息页面后自发地走了两条路径：一些用户退出课程浏览页面，另一些用户选择页面顶部的图片进行预览，然后退出页面浏览。
第一条路径的用户可能对课程没有明确的要求，也可能对课程内容不满意，因此退出页面；
第二条路径的用户显示了他们对课程的需求，但他们更加谨慎。这些用户重新查看预览图片，然后退出页面。他们判断这些用户没有从课程介绍和图片中得到他们真正想要的内容，图片的精彩影响了这些用户的购买意愿。
因此，工作人员进一步优化了课程介绍的内容，增加了外籍教师的教学视频和作文修改视频，增加了用户对课程的信心，真正挖掘了失去人群的最深层次价值，提高了转化率。
案例二:未付订单30分钟以上自动取消，** 用户支付。
通过用户路径分析，电子商务网站客户有两条主要路径：
①是启动App-搜索商品-提交订单-支付订单；
②是启动App-未支付订单-搜索类似的商品-取消订单。
第一条用户路径显示，客户提交订单后，约75%的用户会支付，而高达25%的用户不会支付订单；第二条用户路径显然是一个目的明确的用户，因为它是打开的app然后直接到未付订单，但路径显示用户再次搜索类似商品，这种行为可以判断客户可能有价格比较行为，表明价格在一定程度上影响了用户的支付欲望，这是一群价格导向客户。
对此，电商运营商采取有针对性的措施：
①30分钟以上的未付订单将自动取消；
②优惠券将放置在支付页面附近。
新电子商务版上线后，通过用户路径分析模型再次发现，由于30分钟的时间限制，更多的客户愿意立即支付订单；未付订单大大降低，表明优惠券放置在支付页面附近 ** 对价格敏感的客户。因此，这也是一个非常成功的修订。
案例三:新老用户倾向于什么路径？
新用户和老用户在购买过程中的浏览路径有区别吗？新用户倾向于什么路径？老用户倾向于什么路径？
电商平台店用户行为路径图
假设用户进入店铺页面选择以下路径：
● 40% 顾客点击 Banner 活动页；
● 30% 客户会直接搜索商品；
● 约10% 用户会浏览商品详情页；
● 顾客什么都不做，直接退出商店；
假设在上述四条路径中，直接浏览产品详细信息页面的第三个用户的订单比例最高，超过 90% ，尽管第一个点击 Banner 活动页面用户比例高达40%，但只有5% 用户下单，说明 Banner 内容布局和利益点用户体验差，是优化和改进的首选。
改进方式：
● 优化内容质量:材料图片、利益点、承接页动线、承接页商品盈利程度等。
● 压缩 banner 模块实际面积：如淘宝 banner 基本上是为成千上万的人或商家购买的，显示总量大，难以控制所有内容的质量。因此，选择较小的尺寸高度来分散用户点击率，为其他第一屏高质量业务提供更多的流量；相对而言，天猫 banner 活动一般是分类活动，很少有商家购买(能花这笔钱的商家一般都是 KA，内容质量不会很差)，所以天猫的 banne r高度会比淘宝更醒目。
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