根据用户操作步骤，按照时间轴，结合各个功能的使用情况，我们需要用到用户行为路径分析。这是为了检测用户的流量，目标也有两个：一是统计用户对产品的使用深度，二是优化产品的功能流量。对于这一点，我们可以有两个共识点：如果达到更快的目标被使用，那么留存率就更高；如果产品使用得更深，保留率更高。但是这两点往往是交织在一起的。例如，我们在使用京东购物时，经常会浏览商品、搜索商品、加入购物车、查看推荐商品，然后再次加入购物车，最后可能会提交订单并付款命令。我们在使用的时候，一开始可能只想买一包纸巾。之后经过推荐或者浏览，我们可能还会购买一些其他的生活用品。这个操作的过程就是一个函数之间跳转的过程。用户第一次加入购物车后，可以浏览其他商品页面，也可以直接取消购物车中的商品。每个行为的背后都可能代表某种类型的用户目标和动机。如何更好地发现用户目标，引导用户消费，在增加购买量的同时提高购买率，是我们需要从多路径分析中得到的。事物。关于路径分析，一般来说有两个方向。一个方向是单路径分析，一个是多路径分析。但最终，我们想知道的是用户在产品中需要优化和改进哪些操作路径。路径分析的两个要点我们先来看看在进行路径分析之前应该注意的两个要点。1、产品埋点数据。由于我们的产品是由多个页面和功能不断叠加组成的，所以我们可以在日志中记录每个页面和功能之间的信息。也就是说，我们在做路径分析的时候，最需要依赖的就是产品埋点数据。每个功能或产品中用户使用信息的记录对于路径分析至关重要。如果埋点没做好，没有想要的数据，怎么分析？2、定义产品的核心路径。毕竟，隐藏的信息如此之多，我们无法利用每一条信息。我们还需要识别核心信息并定义关键节点。这就是我们之前提到的产品的核心路径。只有这样，我们才能知道我们需要记录哪些信息以及如何使用这些信息。综上所述，我们需要先对产品的核心节点进行梳理，做好核心节点的信息收集工作，然后有针对性地收集核心节点细节的数据信息。通俗地说，就是要分层做好产品埋点和数据记录。路径分析的三种常用方法一般来说，路径分析的常用方法有三种：漏斗分析、智能路径、用户路径。在关系上，我们可以用下图来表示它们的关系：我们首先明确一个点，路径分析衡量的是功能与操作行为之间的转化关系。由于测量数据是一种转换关系，所以可以很好地理解这三种分析方法。1、漏斗分析：从条件可以看出业务方人为选择的路径。漏斗是人为设置路径的节点。而这些节点通常都是我们自己框定的核心转化路径。比如我们框定了一批特定的页面或者功能，后续的转化率数据也是基于这些选择的功能，不涉及其他功能之间的关系。例如，基本上我们应用程序的每个页面都是由页面→区域→模块→按钮组成的。例如，京东首页可以分为搜索区、banner区、功能推荐区、个性化推荐区，个性化推荐区可以分为不同的按钮，如“已选”和“新品”产品”我们可以看到。“等等，根据不同的统计维度，我们可以统计不同粒度的漏斗。比如页面粒度的漏斗，也就是从一个页面到另一个页面。比如从京东首页到秒杀页面京东，我们也以京东为例，在首页Banner投放了一些新的素材广告，目的是吸引更多的用户点击并从Banner购买相关商品。所以利用“漏斗分析”，我们建立了首页→banner点击→商品浏览→加入购物车→订单支付这样一个核心路径来观察整体的用户行为。结果最后发现，和老Banner相比，点击率新素材Banner确实增加了，但是购买率反而下降了，也就是说从Banner点击到产品浏览的漏斗转化明显增加，但是从产品浏览到加入购物车的链接却减少了显着蚂蚁。通过对比素材和产品介绍，发现Banner里的素材很吸引眼球，用户会好奇点进去。但是进去后发现产品不如介绍，导致预期落差，所以很少有人加入购物车。最后，运营商修改了商品详情页的商品介绍内容，有效提高了加入购物车这一步的转化率。漏斗分析的重点是从业务角度考虑。我们首先要优化的是用户在一个主要操作路径上的步骤，这些步骤需要在分析之前了解清楚。关键步骤是什么，顺序是什么，对应到什么埋点上，我们应该如何获取对应的数据。漏斗分析的数据埋点需要在我们预设的关键路径上有埋点记录用户操作信息。如果我们要有针对性地改进某条关键路径上节点的分析，最好把当前页面的所有功能点都埋起来，这样我们可以从更细粒度的地方找到可以优化/改进的点数据。2、智能路径分析：业务端选择起始函数或结束函数。智能路径分析是指业务方选择某个功能点（通常是核心路径中的一个功能），从这个功能点向前或向后，查看用户的使用路径。从条件上可以看出，它与漏斗分析不同的是，我们只选取某一个功能，我们要了解和分析的是用户以该功能为起点/终点向后/向前的使用路径.该方法的核心功能是探索更多的用户路径。漏斗分析让我们知道应该在预设路径上优化哪些步骤。但是我们不知道用户会经过哪些步骤和路径到达我们最关心的核心功能（或者核心功能之后的使用流程）。我们需要了解用户在使用过程中的喜好，以便在后期的优化迭代中有针对性地优化某些功能。例如，对于使用频率较高的页面，优化的优先级高于不使用的页面；比如我们觉得有些用户的转化路径太长了，能不能把用户引导回主路径。这些都是使用智能路径分析。通过挖掘用户的操作流程，找到核心使用路径后，找到用户转化的核心流程，有针对性地迭代产品和推广用户。而且，当我们专注于特定路径时，我们又回到了我们上面提到的漏斗分析。我们也可以记录这条路径，不断优化迭代。比如某视频软件，为了优化产品的使用路径，想在播放视频之前先看看用户会做什么。这里我们可以使用“智能路径”方案，以用户当天的第一个视频播放为节点，查看用户在该节点之前会做什么。梳理一下用户在播放视频之前会经过哪些操作。原来，有这样一群用户，在浏览了很多电影之后，只看了某部电影。大多数人会观看推荐的前10部电影之一。实际上，在这两类用户中，一类属于目的明确的想看某部电影的用户，另一类用户属于随意看某部电影的用户。因此，我们可以在头部推荐的地方做一个搜索功能，帮助用户找到自己想要的电影。智能路径分析让我们更全面地了解用户是如何到达产品核心功能的，这样我们就可以更有效地从每条路径而不是单一的漏斗进行优化。3、用户路径：用户进来后的每一步都需要注意，接下来看用户路径分析。用户路径分析只需要关注用户进来后每一步是什么，关注用户进入app后每一步的路径和转化概率。与前两者相比，用户路径的重点是从产品整体的角度出发。它不预先圈定任何产品和功能点，而是计算整个用户流的步骤和转化。目的是通过用户路径的重现，更好的识别整体产品使用路径，发现用户在哪一步更容易流失，哪一步转化更好。看看有没有在产品设计之初就没有预料到的地方，从而有针对性地改进产品。比如一个社交软件，我们想看看用户的使用路径是怎样的。那么我们就可以通过“用户路径”来重现用户的整体操作路径。通过重新创建用户路径，我们发现很多老用户会转而查看之前的一个功能页面：新用户列表。后来通过对用户的采访和交流了解到，其实很多推荐的用户之前都聊过或者接触过，感觉新的不多或者不匹配，所以老用户才愿意去发现新用户。.后来该产品将该页面作为首页的tab，与之前相比引入了一批默默回访的用户，增加了“新用户”的数量，从而优化了老用户的产品体验。综上所述，我们总结一下这三种方法的区别和重点：1.漏斗分析关注某条核心路径，更侧重于优化这条路径上的产品功能；2.Smartpath专注于某个核心行为，重点优化所有以该核心行为开始或结束的路径；3、用户路径重点发现用户的使用路径，从而找到产品上可以优化的点。
