用戶從進入產(chǎn)品到離開都發(fā)生了什么法梯？主要遵循什么樣的行為模式？用戶是否按照產(chǎn)品設(shè)計引導的路徑在行進狂男？哪些步驟上發(fā)生了流失？用戶離開預想的路徑后品腹，實際走向是什么岖食？不同渠道的帶來的用戶，不同特征的用戶行為差異在哪里舞吭？哪類用戶更有價值泡垃？這些問題都是在產(chǎn)品運營過程中，產(chǎn)品羡鸥、運營和市場團隊希望看到的用戶行為路徑蔑穴。那應該怎么解決這些問題呢？
易觀方舟教你3種方法玩轉(zhuǎn)用戶行為路徑分析惧浴，主要的分析方法是轉(zhuǎn)化漏斗存和、智能路徑、用戶路徑。轉(zhuǎn)化漏斗是預先設(shè)定好的路徑捐腿；智能路徑是設(shè)定了目標行為之后發(fā)現(xiàn)更多漏斗纵朋；用戶路徑是完整再現(xiàn)用戶整個轉(zhuǎn)化過程。在實際應用中叙量，三者有各自適用的分析場景倡蝙，通常也需要互相結(jié)合，相輔相成绞佩。
轉(zhuǎn)化漏斗寺鸥，用戶引導提升轉(zhuǎn)化效果
轉(zhuǎn)化漏斗適用于對用戶行為路徑中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)進行分析、監(jiān)控品山，找到其中薄弱的環(huán)節(jié)胆建，通過用戶引導或者產(chǎn)品迭代來優(yōu)化，提升轉(zhuǎn)化效果肘交。
無論是新用戶的引導笆载、某個業(yè)務(wù)流程還是某一次運營活動，涉及到有流程轉(zhuǎn)化的都可以建立漏斗來分析涯呻。在分析的過程中凉驻，可以觀察整體的轉(zhuǎn)化率是否符合行業(yè)水準，哪些步驟轉(zhuǎn)化率還有優(yōu)化空間复罐？可以通過細分維度發(fā)現(xiàn)導致轉(zhuǎn)化率低的因素是哪些涝登，也可以通過查看流失環(huán)節(jié)的其他使用路徑，進而針對性的做引導等等效诅。
智能路徑胀滚，探索轉(zhuǎn)化路徑多樣性
當有明確的轉(zhuǎn)化路徑時，通過預先建立漏斗來監(jiān)測轉(zhuǎn)化率會比較容易乱投。但是很多情況下咽笼，雖然有最終的轉(zhuǎn)化目標，但是用戶到達該目標卻有多條路徑戚炫，無法確定哪條路徑是用戶走的最多的路徑剑刑，哪條轉(zhuǎn)化路徑最短，這時候就需要智能路徑分析模型的幫助嘹悼。
確定想要觀察的目標行為叛甫，通常是業(yè)務(wù)中需要引導用戶完成的某個功能或到達的某個頁面⊙罨铮可以將其設(shè)置為起始事件，分析發(fā)生該行為后續(xù)的行為路徑萌腿；或者設(shè)置為結(jié)束事件限匣，分析來源路徑。
用戶路徑，路徑識別分析用戶類型
區(qū)別于轉(zhuǎn)化漏斗和智能路徑米死，用戶路徑不需要預先設(shè)置漏斗或者圈定要分析哪個頁面事件或點擊事件锌历，而是計算用戶使用網(wǎng)站或APP時的每個第一步，然后依次計算每一步的流向和轉(zhuǎn)化峦筒，通過數(shù)據(jù)究西，真實的再現(xiàn)用戶從打開APP到離開的整個過程，進一步識別用戶頻繁路徑模式物喷，即哪條路徑是用戶最多訪問的卤材；走到哪一步時，用戶最容易流失峦失；甚至呈現(xiàn)出產(chǎn)品經(jīng)理在設(shè)計產(chǎn)品時都未曾預料到的路徑扇丛，找到分析用戶行為最基礎(chǔ)、最原始的數(shù)據(jù)尉辑；也可以通過路徑識別用戶行為特征帆精，分析用戶是用完即走的目標導向型？還是無目的瀏覽型隧魄。
總之用戶行為路徑的分析對產(chǎn)品運營過程都有非常重要的啟發(fā)作用卓练。
