作者：劉兆梅
本文將介紹在用戶行為路徑分析中常用的3種分析方法：轉(zhuǎn)化漏斗、智能路徑和用戶路徑，并剖析3種方法的相同和差異之處，推薦在合適的分析場景下使用合適的方法。
在產(chǎn)品的運營過程中，無論是產(chǎn)品、運營還是市場團隊都希望能夠清晰的了解其用戶行為路徑，從紛繁的用戶行為中，尋找以下問題的答案：
1.用戶從進入產(chǎn)品到離開都發(fā)生了什么？主要遵循什么樣的行為模式？
2.用戶是否按照產(chǎn)品設(shè)計引導的路徑在行進？哪些步驟上發(fā)生了流失？
3.用戶離開預想的路徑后，實際走向是什么？
4.不同渠道的帶來的用戶，不同特征的用戶行為差異在哪里？哪類用戶更有價值？
最終通過這些問題的答案來驗證運營思路、指導產(chǎn)品迭代優(yōu)化，達到用戶增長、轉(zhuǎn)化的最終目的。那么如何通過海量的用戶行為數(shù)據(jù)來解答這些問題？常見的分析方法有：轉(zhuǎn)化漏斗、智能路徑、用戶路徑。
三者相通之處在于都是基于用戶行為，以上下環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率為計算核心，三者的關(guān)系就像是洋蔥，一層比一層更接近核心，更聚焦。
轉(zhuǎn)化漏斗是預先設(shè)定好的路徑；智能路徑是設(shè)定了目標行為之后發(fā)現(xiàn)更多漏斗；用戶路徑是完整再現(xiàn)用戶整個轉(zhuǎn)化過程。在實際應(yīng)用中，三者有各自適用的分析場景，通常也需要互相結(jié)合，相輔相成。以下對三種分析方法逐一解析。
▌轉(zhuǎn)化漏斗：以用戶引導提升轉(zhuǎn)化效果
轉(zhuǎn)化漏斗適用于對產(chǎn)品運營中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)進行分析、監(jiān)控，找到其中薄弱的環(huán)節(jié)，通過用戶引導或者產(chǎn)品迭代來優(yōu)化，提升轉(zhuǎn)化效果。
無論是新用戶的引導、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。舉例來說：
●?對一款社交APP，可以建立漏斗：打開APP--注冊--登錄--添加好友，來分析新用戶從開始使用到參與到社交的過程；
●?對于電商APP，可以建立漏斗：瀏覽詳情頁--加入購物車--提交訂單--成功支付訂單，來分析用戶從看到商品到最后支付成功的過程，各個環(huán)節(jié)的流失；
●?對于某次大促前的EDM，也可以建立漏斗：發(fā)送郵件--郵件到達--郵件打開--點擊郵件中的商品--購買商品--支付訂單。
在分析的過程中，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？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，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。流失率對比
▌智能路徑：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。但是很多情況下，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，無法確定哪條路徑是用戶走的最多的路徑，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。
確定想要觀察的目標行為，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?？梢詫⑵湓O(shè)置為起始事件，分析發(fā)生該行為后續(xù)的行為路徑；或者設(shè)置為結(jié)束事件，分析來源路徑。舉例來說：
在電商APP中，加入購物車是支付成功這個最終轉(zhuǎn)化目標的前一步，但很多用戶在加入購物車之后，并不會提交訂單直接支付，這時選擇目標事件為"?加入購物車"，并設(shè)置為?起始事件，分析用戶在加入購物車后的行為路徑，是被頁面上的其他推薦吸引了目光還是走向他處。
在某知識付費APP中，有多個入口，通過banner、搜索列表、專列列表、專題文章等引導到專欄詳情頁，進而引導到專欄的訂閱，若想分析用戶最終訂閱的轉(zhuǎn)化路徑，可以選擇目標事件為 "訂閱專欄"，并設(shè)置為?結(jié)束事件?即可。
總之，智能路徑可以用來探索性的發(fā)現(xiàn)更多的轉(zhuǎn)化路徑，當聚焦到某一條路徑時，其實就是一個轉(zhuǎn)化漏斗，可以將其保存下來，來進行日常監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)問題時，也可以在漏斗中進一步細分。
▌用戶路徑：步步追蹤，路徑識別分析用戶類型
區(qū)別于轉(zhuǎn)化漏斗和智能路徑，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，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，通過數(shù)據(jù)，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，即哪條路徑是用戶最多訪問的；走到哪一步時，用戶最容易流失；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，找到分析用戶行為最基礎(chǔ)、最原始的數(shù)據(jù)；也可以通過路徑識別用戶行為特征，分析用戶是用完即走的目標導向型？還是無目的瀏覽型。總之用戶路徑的分析對產(chǎn)品運營過程都有非常重要的啟發(fā)作用。
▌總結(jié)：基于不同場景的分析模型選擇
總之，轉(zhuǎn)化漏斗、智能路徑、用戶路徑都是基于用戶行為路徑數(shù)據(jù)的重要分析模型，三者有相似，也有差異。轉(zhuǎn)化漏斗是預先設(shè)定好的路徑；智能路徑是設(shè)定了目標行為之后發(fā)現(xiàn)更多漏斗；用戶路徑是完整再現(xiàn)用戶整個轉(zhuǎn)化過程。在不同的分析場景中可以選擇不同的方法來找到問題答案，譬如回到文章開頭中提到問題：
1.用戶從進入產(chǎn)品到離開都發(fā)生了什么？主要遵循什么樣的行為模式？
可以選用用戶路徑模型，觀察用戶的整體行為路徑，通過用戶頻繁路徑發(fā)現(xiàn)其行為模式。
2.用戶是否按照產(chǎn)品設(shè)計引導的路徑在行進？哪些步驟上發(fā)生了流失？
可以選用轉(zhuǎn)化漏斗模型，將各個引導設(shè)置為漏斗的各個步驟，分析其轉(zhuǎn)化和流失。
3.用戶離開預想的路徑后，實際走向是什么？
可以選擇轉(zhuǎn)化漏斗模型，查看經(jīng)過流失環(huán)節(jié)的用戶后續(xù)的行為路徑，或者在智能路徑中選擇預設(shè)的事件為目標事件，分析其后續(xù)行為路徑。
4.不同渠道帶來的用戶，不同特征的用戶行為差異在哪里？哪類用戶更有價值？
可以選擇用戶路徑模型，細分渠道維度，查看不同維度的用戶行為路徑。
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