什么是最好的設(shè)計(jì)姨夹？
1971年，英國(guó)倫敦夕晓，國(guó)際園林藝術(shù)研討會(huì)宛乃，迪斯尼樂(lè)園的路徑設(shè)計(jì)獲得世界最佳設(shè)計(jì)獎(jiǎng)。然而這條路徑并非出自某個(gè)大師手筆运授，全靠游人自行設(shè)計(jì)烤惊。建筑大師格羅培斯在樂(lè)園的各景區(qū)間撒遍草籽，第二年吁朦，他根據(jù)被人踩出來(lái)的痕跡鋪設(shè)了人行道柒室。而獲得最佳設(shè)計(jì)獎(jiǎng)的方案，就是格羅培斯按此人行道事后繪制的逗宜。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)不只在專家的大腦中雄右，也在用戶的心里空骚。順應(yīng)用戶所期望的標(biāo)準(zhǔn)，就能設(shè)計(jì)出令人滿意的產(chǎn)品擂仍。
如果說(shuō)現(xiàn)實(shí)中的路徑設(shè)計(jì)囤屹，可以借鑒草坪踩出的痕跡，那么網(wǎng)站或APP的路徑設(shè)計(jì)逢渔，可以借鑒什么肋坚？用戶路徑圖，正為此而生肃廓。如你所見(jiàn)智厌，這是數(shù)據(jù)分析工具系列的第2篇：用戶路徑圖。
用戶路徑圖
何為用戶路徑圖
用戶路徑圖盲赊，簡(jiǎn)單來(lái)講铣鹏，就是抽象用戶在網(wǎng)站或APP中的訪問(wèn)行為路徑，并用可視化的圖表呈現(xiàn)哀蘑。
全路徑圖
當(dāng)新的用戶來(lái)到我們的網(wǎng)站/APP后诚卸，他們是否如我們預(yù)期的那樣進(jìn)行訪問(wèn)？還是半路遇到阻礙绘迁，沮喪離開(kāi)合溺？為什么精心設(shè)計(jì)的功能使用寥寥？而冷僻的功能卻被頻繁使用脊髓？
全路徑圖辫愉，正是為了解決此類問(wèn)題栅受，如下圖所示：
全路徑圖将硝，以某個(gè)頁(yè)面/事件為起點(diǎn)進(jìn)行分析的路徑圖。抽象圖中的元素屏镊，即為：
- 路徑節(jié)點(diǎn)
- 流量
- 流向
其中依疼，路徑節(jié)點(diǎn)可以為某個(gè)頁(yè)面，如：落地頁(yè)而芥、登錄頁(yè)律罢、商品詳情頁(yè)等；也可以為某個(gè)事件（用戶動(dòng)作）棍丐，如：搜索误辑、收藏、瀏覽歌逢、支付等巾钉。下面，我們看看全路徑圖可以做什么秘案。
1. 優(yōu)化流量流向與配比
全路徑圖砰苍，以樹(shù)狀結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)流量的流向與分布潦匈，由此可以判斷：
- 每個(gè)路徑節(jié)點(diǎn)的流量流向是否與預(yù)期一致
- 每個(gè)路徑節(jié)點(diǎn)的流量在整個(gè)路徑中的占比
在明確問(wèn)題后，我們可以結(jié)合其他數(shù)據(jù)分析工作做定向優(yōu)化赚导，比如：從“首頁(yè)->導(dǎo)航”的流量過(guò)低茬缩，是否因?yàn)槭醉?yè)上的導(dǎo)航設(shè)計(jì)不夠清晰？結(jié)合上一篇的熱圖分析吼旧，我們可以快速定位問(wèn)題凰锡。
2. 降低跳出率
- 路徑的整體跳出率是否正常
- 每個(gè)路徑節(jié)點(diǎn)的跳出率是否正常
拿問(wèn)題1舉例，一條路徑的整體跳出率偏低圈暗，很可能是因?yàn)檫@條路徑的設(shè)計(jì)存在缺陷寡夹，并沒(méi)有很好的滿足用戶需求。
轉(zhuǎn)化路徑圖
我們總是希望用戶去做一些事厂置，如果是電商平臺(tái)菩掏，我們希望用戶購(gòu)買商品；如果是社交網(wǎng)站昵济，我們希望用戶參與互動(dòng)智绸；如果是工具產(chǎn)品，我們希望用戶使用工具访忿。而用戶是如何如何到達(dá)我們?cè)O(shè)定的終點(diǎn)瞧栗？在這之前，他們又經(jīng)歷過(guò)什么海铆？這些都是轉(zhuǎn)化路徑圖可以告訴我們答案的迹恐。
轉(zhuǎn)化路徑圖，以頁(yè)面/事件為終點(diǎn)進(jìn)行分析卧斟。下面談?wù)勣D(zhuǎn)化路徑圖的作用：
提升轉(zhuǎn)化率
- 到達(dá)設(shè)定終點(diǎn)的主路徑是什么殴边？支路徑是什么碍论？
- 每條路徑的轉(zhuǎn)化率如何根吁？
- 用戶為什么會(huì)選擇這樣的路徑？
舉個(gè)例子切黔，電商平臺(tái)X寶的購(gòu)買商品的路徑有A板乙、B兩條是偷，兩條路徑的轉(zhuǎn)化率和用戶數(shù)如下圖所示：
根據(jù)數(shù)據(jù)，我們可以明確問(wèn)題的解決方向：
- A路徑轉(zhuǎn)化率明顯高于B路徑募逞，能否將分配給B路徑的流量導(dǎo)向A路徑？
- B路徑的轉(zhuǎn)化率過(guò)低刺啦，原因在于路徑的某個(gè)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化率出現(xiàn)問(wèn)題洪燥，是否可以優(yōu)化捧韵？
特定人群的路徑圖
回顧一下用戶路徑圖的構(gòu)成元素：路徑節(jié)點(diǎn)、流量蒙兰、流向搜变。你可以發(fā)現(xiàn)针炉，全路徑圖和轉(zhuǎn)化路徑圖的差別篡帕，實(shí)際上就是“流向”的差別镰烧。而我們分析的是一組”頁(yè)面“的路徑，還是一組”事件“的路徑茉唉，實(shí)際上就是”路徑節(jié)點(diǎn)“大與小的差別结执。所以，我們同樣可以對(duì)”流量“做特定處理坚芜，進(jìn)一步分析用戶的行為軌跡斜姥。
流量所具備的屬性
流量沧竟，簡(jiǎn)而言之就是對(duì)人的抽象悟泵。所以，流量的屬性實(shí)際上就是人的屬性：
- 訪客使用什么設(shè)備蒙具？比如：iPhone 7禁筏、 iOS 11篱昔、4G環(huán)境……
- 訪客具有什么特點(diǎn)州刽？比如：男穗椅，北京匹表，24歲，大學(xué)畢業(yè)……
- 訪客來(lái)自哪里拜鹤？比如：看過(guò)優(yōu)酷的宣傳廣告，對(duì)我們的產(chǎn)品產(chǎn)生了興趣……
特定人群的路徑圖
想要查看特定人群的路徑圖流椒，實(shí)際上就是將具有相同屬性的人群聚合在一起分析敏簿。比如：
- 使用iPhone的人群的用戶路徑的跳出率遠(yuǎn)低于三星宣虾，是否因?yàn)楫a(chǎn)品對(duì)三星手機(jī)的支持做得還不夠好惯裕？
- 來(lái)自北京的男性青年的路徑訪問(wèn)深度遠(yuǎn)高于其他人群绣硝，原因是什么蜻势？
- 從優(yōu)酷來(lái)的訪客比從愛(ài)奇藝來(lái)的訪客轉(zhuǎn)化率更高，是否應(yīng)該增加優(yōu)酷廣告的投放握玛？
用戶路徑圖分析工具：欲善其事，必利其器
這里收集了很多非常好的工具甫菠，通過(guò)不同的方法追蹤用戶的行為并提供給你改進(jìn)網(wǎng)站可用性的建議挠铲。它們中有些可能不是免費(fèi)的寂诱，但一個(gè)好的回報(bào)是值得去付出的拂苹。
1. Google Analysis
GA的用戶路徑圖功能非常強(qiáng)大瓢棒，可以添加對(duì)比、多屬性過(guò)濾、分維度查看舍肠。但是缺點(diǎn)也很明顯，功能設(shè)計(jì)比較臃腫翠语，分析的復(fù)雜度過(guò)高肌括，一般用戶可能無(wú)從下手。以下是GA的用戶路徑圖
2. 及策
及策的用戶路徑圖摒棄了傳統(tǒng)的完整路徑分析模式酣难，轉(zhuǎn)而突出流量最多的五條路徑谍夭，可以快速定位問(wèn)題路徑進(jìn)行優(yōu)化。當(dāng)然憨募，為了易用性和高效的分析紧索，及策也犧牲了一些冷門的分析場(chǎng)景。以下是及策的用戶路徑圖菜谣，因?yàn)榭蛻舻碾[私數(shù)據(jù)絕對(duì)不能對(duì)外公開(kāi)珠漂，所以僅展示設(shè)計(jì)圖：
寫在最后
使用用戶路徑圖，能夠幫助我們統(tǒng)籌全局尾膊，對(duì)整個(gè)網(wǎng)站/APP的用戶流動(dòng)洞若觀火媳危。通過(guò)觀察用戶“從哪里出發(fā)”、“到了哪里”冈敛、“在哪里離去”待笑、“怎么到的目的地”，我們能夠迅速定位自身產(chǎn)品的問(wèn)題抓谴，結(jié)合包括“熱圖”“漏斗”等分析工具進(jìn)一步找到問(wèn)題的根源暮蹂，并最終解決問(wèn)題。
如果對(duì)漏斗分析有了解的同學(xué)齐邦，也許已經(jīng)發(fā)現(xiàn)用戶路徑與漏斗的潛在聯(lián)系：用戶路徑圖的每條路徑椎侠，實(shí)際上就是一個(gè)個(gè)“天然”的漏斗。所以措拇，對(duì)于用戶路徑發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，理論上都可以使用漏斗做進(jìn)一步的分析慎宾。而漏斗分析丐吓，正是數(shù)據(jù)分析工具系列的下一篇內(nèi)容浅悉。歡迎關(guān)注我的數(shù)據(jù)分析工具系列，我會(huì)講述如何改善用戶體驗(yàn)券犁，提升轉(zhuǎn)化术健，幫助你更好地運(yùn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)。歡迎關(guān)注及策云課堂粘衬，也可以訪問(wèn)及策官網(wǎng)荞估，免費(fèi)試用我們的產(chǎn)品。
及策——洞察你的用戶稚新。
