玩转用户行为路径分析，3种方法就够了

本文将介绍在用户行为路径分析中常用的3种分析方法：转化漏斗、智能路径和用户路径，并剖析3种方法的相同和差异之处，推荐在合适的分析场景下使用合适的方法。

在产品的运营过程中，无论是产品、运营还是市场团队都希望能够清晰的了解其用户行为路径，从纷繁的用户行为中，寻找以下问题的答案：

1.用户从进入产品到离开都发生了什么？主要遵循什么样的行为模式？

2.用户是否按照产品设计引导的路径在行进？哪些步骤上发生了流失？

3.用户离开预想的路径后，实际走向是什么？

4.不同渠道的带来的用户，不同特征的用户行为差异在哪里？哪类用户更有价值？

最终通过这些问题的答案来验证运营思路、指导产品迭代优化，达到用户增长、转化的最终目的。那么如何通过海量的用户行为数据来解答这些问题？常见的分析方法有：转化漏斗、智能路径、用户路径。

三者相通之处在于都是基于用户行为，以上下环节的转化率为计算核心，三者的关系就像是洋葱，一层比一层更接近核心，更聚焦。

转化漏斗、智能路径、用户路径与用户行为的关系

转化漏斗是预先设定好的路径；智能路径是设定了目标行为之后发现更多漏斗；用户路径是完整再现用户整个转化过程。在实际应用中，三者有各自适用的分析场景，通常也需要互相结合，相辅相成。以下对三种分析方法逐一解析。

▌转化漏斗：以用户引导提升转化效果

转化漏斗适用于对产品运营中的关键环节进行分析、监控，找到其中薄弱的环节，通过用户引导或者产品迭代来优化，提升转化效果。

无论是新用户的引导、某个业务流程还是某一次运营活动，涉及到有流程转化的都可以建立漏斗来分析。举例来说：

● 对一款社交APP，可以建立漏斗：打开APP--注册--登录--添加好友，来分析新用户从开始使用到参与到社交的过程；

● 对于电商APP，可以建立漏斗：浏览详情页--加入购物车--提交订单--成功支付订单，来分析用户从看到商品到最后支付成功的过程，各个环节的流失；

● 对于某次大促前的EDM，也可以建立漏斗：发送邮件--邮件到达--邮件打开--点击邮件中的商品--购买商品--支付订单。

转化漏斗

在分析的过程中，可以观察整体的转化率是否符合行业水准，哪些步骤转化率还有优化空间？可以通过细分维度发现导致转化率低的因素是哪些，也可以通过查看流失环节的其他使用路径，进而针对性的做引导等等。

流失率对比

▌智能路径：探索转化路径多样性