唐山網(wǎng)站建設(shè),唐山網(wǎng)站制作,唐山做網(wǎng)站,唐山網(wǎng)頁設(shè)計(jì),唐山網(wǎng)站優(yōu)化,唐山網(wǎng)絡(luò)公司,唐山400電話業(yè)務(wù) 24小時(shí)熱線：15031560143 關(guān)于我們 | 網(wǎng)站模版 | 支付方式 | 網(wǎng)站地圖
注：使用用戶路徑圖，能夠幫助我們統(tǒng)籌全局，對(duì)整個(gè)網(wǎng)站/APP的用戶流動(dòng)洞若觀火。
1971 年，英國(guó)倫敦，國(guó)際園林藝術(shù)研討會(huì)，迪斯尼樂園的路徑設(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，全靠游人自行設(shè)計(jì)。建筑大師格羅培斯在樂園的各景區(qū)間撒遍草籽，第二年，他根據(jù)被人踩出來的痕跡鋪設(shè)了人行道。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。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)不只在專家的大腦中，也在用戶的心里。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。
如果說現(xiàn)實(shí)中的路徑設(shè)計(jì)，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)，可以借鑒什么？用戶路徑圖，正為此而生。如你所見，這是數(shù)據(jù)分析工具系列的第 2 篇：用戶路徑圖。
何為用戶路徑圖
用戶路徑圖，簡(jiǎn)單來講，就是抽象用戶在網(wǎng)站或APP中的訪問行為路徑，并用可視化的圖表呈現(xiàn)。
全路徑圖
當(dāng)新的用戶來到我們的網(wǎng)站/APP后，他們是否如我們預(yù)期的那樣進(jìn)行訪問？還是半路遇到阻礙，沮喪離開？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？ 全路徑圖，正是為了解決此類問題，如下圖所示：
全路徑圖，以某個(gè)頁面/事件為起點(diǎn)進(jìn)行分析的路徑圖。抽象圖中的元素，即為：
路徑節(jié)點(diǎn)
流量
流向
其中，路徑節(jié)點(diǎn)可以為某個(gè)頁面，如：落地頁、登錄頁、商品詳情頁等；也可以為某個(gè)事件（用戶動(dòng)作），如：搜索、收藏、瀏覽、支付等。下面，我們看看全路徑圖可以做什么。
1. 優(yōu)化流量流向與配比
全路徑圖，以樹狀結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)流量的流向與分布，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，比如：從“首頁->導(dǎo)航”的流量過低，是否因?yàn)槭醉撋系膶?dǎo)航設(shè)計(jì)不夠清晰？結(jié)合上一篇的熱圖分析，我們可以快速定位問題。
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
拿問題 1 舉例，一條路徑的整體跳出率偏低，很可能是因?yàn)檫@條路徑的設(shè)計(jì)存在缺陷，并沒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，如果是電商平臺(tái)，我們希望用戶購買商品；如果是社交網(wǎng)站，我們希望用戶參與互動(dòng)；如果是工具產(chǎn)品，我們希望用戶使用工具。而用戶是如何如何到達(dá)我們?cè)O(shè)定的終點(diǎn)？在這之前，他們又經(jīng)歷過什么？這些都是轉(zhuǎn)化路徑圖可以告訴我們答案的。
轉(zhuǎn)化路徑圖，以頁面/事件為終點(diǎn)進(jìn)行分析。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？支路徑是什么？
每條路徑的轉(zhuǎn)化率如何？
用戶為什么會(huì)選擇這樣的路徑？
舉個(gè)例子，電商平臺(tái)X寶的購買商品的路徑有A、B兩條，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)，我們可以明確問題的解決方向：
A路徑轉(zhuǎn)化率明顯高于B路徑，能否將分配給B路徑的流量導(dǎo)向A路徑？
B路徑的轉(zhuǎn)化率過低，原因在于路徑的某個(gè)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化率出現(xiàn)問題，是否可以優(yōu)化？
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、流向。你可以發(fā)現(xiàn)，全路徑圖和轉(zhuǎn)化路徑圖的差別，實(shí)際上就是“流向”的差別。而我們分析的是一組”頁面“的路徑，還是一組”事件“的路徑，實(shí)際上就是”路徑節(jié)點(diǎn)“大與小的差別。所以，我們同樣可以對(duì)”流量“做特定處理，進(jìn)一步分析用戶的行為軌跡。
（1）流量所具備的屬性
流量，簡(jiǎn)而言之就是對(duì)人的抽象。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？比如：iPhone 7、 iOS 11、4G環(huán)境……
訪客具有什么特點(diǎn)？比如：男，北京， 24 歲，大學(xué)畢業(yè)……
訪客來自哪里？比如：看過優(yōu)酷的宣傳廣告，對(duì)我們的產(chǎn)品產(chǎn)生了興趣……
（2）特定人群的路徑圖
想要查看特定人群的路徑圖，實(shí)際上就是將具有相同屬性的人群聚合在一起分析。比如：
使用iPhone的人群的用戶路徑的跳出率遠(yuǎn)低于三星，是否因?yàn)楫a(chǎn)品對(duì)三星手機(jī)的支持做得還不夠好？
來自北京的男性青年的路徑訪問深度遠(yuǎn)高于其他人群，原因是什么？
從優(yōu)酷來的訪客比從愛奇藝來的訪客轉(zhuǎn)化率更高，是否應(yīng)該增加優(yōu)酷廣告的投放？
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，通過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。它們中有些可能不是免費(fèi)的，但一個(gè)好的回報(bào)是值得去付出的。
Google Analysis
GA的用戶路徑圖功能非常強(qiáng)大，可以添加對(duì)比、多屬性過濾、分維度查看。但是缺點(diǎn)也很明顯，功能設(shè)計(jì)比較臃腫，分析的復(fù)雜度過高，一般用戶可能無從下手。以下是GA的用戶路徑圖
使用用戶路徑圖，能夠幫助我們統(tǒng)籌全局，對(duì)整個(gè)網(wǎng)站/APP的用戶流動(dòng)洞若觀火。通過觀察用戶“從哪里出發(fā)”、“到了哪里”、“在哪里離去”、“怎么到的目的地”，我們能夠迅速定位自身產(chǎn)品的問題，結(jié)合包括“熱圖”“漏斗”等分析工具進(jìn)一步找到問題的根源，并最終解決問題。
如果對(duì)漏斗分析有了解的同學(xué)，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，實(shí)際上就是一個(gè)個(gè)“天然”的漏斗。所以，對(duì)于用戶路徑發(fā)現(xiàn)的問題，理論上都可以使用漏斗做進(jìn)一步的分析。而漏斗分析，正是數(shù)據(jù)分析工具系列的下一篇內(nèi)容。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)，提升轉(zhuǎn)化，幫助你更好地運(yùn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)。