產品經理和運營同學，總是試圖更加了解用戶的行為習慣，從而讓產品和活動為用戶提供最優體驗，吸引關注度。如何合理利用數據分析監測用戶行為流，指導產品與運營，就成為了數據驅動型企業需要認真思考的問題。

每一個觀測的指標背后，都藏著業務人員的深入思考：

我的產品設計是否為用戶帶來了最順手的體驗？

用戶的行為走向是否符合我的產品設計目標？

我的用戶為什么流失了？他們被吸引到哪里了？

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用戶路徑是什么

用戶路徑分析為八大重要分析模型之一，可以追蹤用戶從某個開始行為事件直到結束事件的行為路徑，是一種監測用戶流向，從而統計產品使用深度的分析方法，幫助業務人員了解用戶行為分布情況，對海量用戶的行為習慣形成宏觀了解。

將用戶路徑分析與其他七大數據分析模型結合，可以幫助使用者洞察用戶看似平常的行為背后真正的思想，從而擺脫“大海撈針”式的用戶行為數據查詢。

使用者既可以有的放矢，驗證自身假設，有針對性地解決問題；也可以日常監測用戶的行為路徑，及時發現用戶的核心關注點及干擾選項，引導用戶持續挖掘產品及服務的價值。

路徑分析典型場景

場景一：如何提升某網站用戶體驗？

某?B2B?公司的官方網站（此處以神策數據舊版官網舉例示意）的主要功能是幫助瀏覽網站的用戶更深入地了解公司產品特性，注冊并試用產品功能，實現從訪客到商機的轉化，最終成為付費用戶。

公司期待的用戶訪問關鍵路徑如下：

• 潛在客戶從不同渠道進入官網；

• 了解產品功能；

• 申請試用賬號，提交個人信息；

• 試用?Demo?功能，完成用戶激活。

該公司通過路徑分析模型進行日常監控，直接觀察用戶整體行為流向，是否符合官網設計初衷。

（1）限定參與分析的事件

我們可以選擇參與分析的事件，原則上所選擇的事件應嚴格包含用戶所有的行為，事件間應該具有互斥性，避免某一環節有遺漏，造成結果偏差。

該流程前端總體概括為?Web?元素點擊、Web?瀏覽頁面兩種行為，其中，元素點擊可以按照點擊的元素名字（即按鍵功能）進行事件分組查看，瀏覽頁面按照頁面地址（URL）查看，同時我們還統計了后端的數據，成功注冊。

（2）設置起始事件為注冊成功。

最終，他們分析的結果如下圖：

據圖，我們可以看出，瀏覽官網首頁的用戶中，部分用戶選擇了體驗?Demo。公司希望他們點擊不同行業的?Demo?體驗，進入試用?Demo?環節，但是其中過半的用戶又重復發生了體驗?Demo?的行為。我們推測有兩種可能：

（1）網頁出現了?bug，導致內容的重復跳轉；

（2）頁面設計出現了問題，對用戶形成誤導。

對于假設（1），由于有近半用戶出現了這樣的問題，說明問題復現成功幾率較高，工作人員重復注冊——登錄——試用 Demo 的流程，均未發現問題，所以網頁大量出現 bug 的可能性暫時可以排除。

對于假設（2），工作人員推測，是否“登錄 Demo”的按鍵吸引了用戶的注意力，且真正的 Demo 入口沒有浮起，導致部分用戶經過點擊排除錯誤選項后，才找到真正的細分?Demo?入口。

最終，該公司經過A / B 測試驗證了假設（2），Demo?頁的按鈕布局與交互用戶體驗糟糕，導致部分用戶重復錯誤點選，通過有針對性地進一步優化，解決了該問題。

場景二：在線教育產品為何用戶流失？?

某在線教育產品通過漏斗分析對核心業務進行分析，漏斗為用戶訪問?APP——瀏覽課程詳情頁——購買課程?/?課時——完成課程。其中，瀏覽課程詳情頁到購買課程?/?課時僅有?10%?的轉化率，比該企業的預測轉化率低很多。

該電商網站將流失的用戶保存為一個分群，并單獨對這個流失分群進行了用戶路徑分析。

通過用戶路徑分析，他們發現這部分用戶走到瀏覽課程詳情頁的步驟后，自發的走向兩條路徑：一部分用戶退出了課程瀏覽頁面，另一部分用戶點選了頁面頂端的圖片預覽，然后退出頁面瀏覽。

第一條路徑的用戶可能對課程沒有明確的需求，或對課程內容不滿意，所以退出了頁面。

而第二條路徑的用戶，顯示出對課程的需求，但是比較謹慎，該類用戶重新查看了預覽圖片，隨后退出頁面。他們判斷這部分用戶沒有從課程簡介和圖片中得到自己真正想要的內容，圖片的精彩度影響了這部分用戶的購買意愿。

因此，工作人員針對課程介紹進行了進一步的內容優化，增加外教教學視頻及作文修改視頻，增加用戶對課程的信心，真正從流失人群身上挖掘出了最深的價值，提高了轉化率。?

用戶個體動機雖然千差萬別，但是海量用戶行為的流動趨勢，會體現用戶真正的使用偏好與習慣。企業需要通過多種數據分析手段抓住用戶的心，才能從激烈的競爭中脫穎而出，真正帶來最切合用戶利益的價值。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的用户路径分析：揭秘你的用户行为偏好习惯的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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