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榮耀標識路徑分析：如何將用戶的網站行為軌跡可視化呈現？
編輯導語：用戶行為路徑分析是根據用戶在 APP 或網站中的訪問行為，分析用戶在各模塊中跳轉規律與特點，挖掘出用戶的群體特征，進而實現業務指標；本文作者分享了關于用戶路徑的分析，我們一起來了解一下。
“路徑分析，對于理解用戶的流量行為特點，是最直觀、高效的分析方式之一?！?/p>
關于BI分析系統中的各類特殊分析項，很久之前分享過《用戶歸因分析》、《用戶行為漏斗分析》，今天和大家聊聊流量分析中常用的用戶的路徑分析，以及如何在BI系統中產品化。
01?什么是路徑分析
首先，什么是用戶路徑分析呢？
1. 路徑分析的概念
似乎這個從表述上來講，就很容易理解了。其實就是用戶在站內或者App內的不同頁面、不同模塊、不同操作事件之間，流轉來及流轉去的分析。
通過路徑分析，我們可以很好地發現用戶的流轉特點，發現用戶是從哪些環節、哪些頁面流失、或者發生了阻礙，從而有針對性地優化產品，提升業績。
比如，我們發現很多用戶在加購后沒有進行支付，我們就可以通過路徑分析，看看用戶加購后，都去哪里了、發生了什么操作。如此，有可能找到支付率低的原因所在。
2. 和漏斗分析的區別
由于之前分享過《漏斗分析》，那路徑分析和漏斗分析有啥區別呢？
上圖左邊是漏斗分析，右邊是典型的路徑分析。大家有看出差別嗎？
對，漏斗分析是固化了具體的分析過程或者業務環節，然后分析這幾個大的業務環節的轉化；而路徑分析，是固化了用戶的路徑順序，在每個路徑次序中，都包含了各個主要業務環節，因此在每一步中，出現的業務環節很有可能都是類似的。
總而言之，漏斗分析看重的是業務環節之間的留存關系，而路徑分析看重的是用戶在不同業務環節中的順序及流失關系。
理論上講，漏斗分析可以作為路徑分析的一個概況來看。
02?路徑分析的可視化呈現
用戶的路徑分析中，比較常見的可視化呈現，就是?；鶊D。
關于?；鶊D，這里簡單說兩句。其實是因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey繪制的“蒸汽機的能源效率圖”而聞名，此后便以其名字命名為“桑基圖”。
桑基圖主要是用來顯示流向和數量。最大的特點，就是開始與結束是保持總量守恒的。
比如下面的這個例子，就是桑基圖：
從這個圖里，我們能清晰看出全體用戶是從哪個地方來，經過一步一步的環節后，到了哪里去。
另外一種和?；鶊D比較相似的圖，是和弦圖。如下示例：
和弦圖主要是呈現從一個內容轉移到另外所有內容的情況，呈現不了?；鶊D多層環節的內容，僅僅是一個環節。
03?路徑分析的產品設計
上面講到了路徑分析主要的可視化呈現是桑基圖。其實對于做分析報告而言，有一張恰當的?；鶊D就可以呈現很多信息了。
但產品化和做分析報告不一樣。產品化要滿足的是更豐富的應用場景，實現靈活的交互式分析。這是BI系統中路徑分析的基本要求。
那么關于BI分析系統中的路徑分析模塊，該如何進行產品設計呢？我們看看行業的產品設計。
（1）谷歌分析的路徑分析
下圖是GA的路徑分析模塊：
首先，GA支持節點類型的選擇。用戶可以選擇事件、也可以選擇頁面，并且針對詳細程度、聚合程度進行自定義調整。
其次，點擊某個節點，可以進行更深入的分析。
- 突出顯示途經此處的流量：突出顯示該部分流量在整個流程中產生的所有連接
- 僅查看此細分（僅限維度節點）：僅顯示來自該維度/細分的流量
- 查看通過此處的流量：顯示來到該節點或出自該節點的所有連接。在此模式中，可以在路徑中的該節點之前或之后添加其他步驟。
- 群組詳細信息：顯示該節點中組合到一起的元素，如各個網頁或事件。此選項用于查看詳細信息（出站流量、排名靠前的網頁、入站流量、渠道進入次數、渠道退出次數等）。
（2）神策數據的路徑分析
下圖是神策數據的路徑分析模塊：
其實大的邏輯，和GA的?；鶊D沒有本質的區別，細節上，比GA還是會有一些減少。但從體驗上，不得不說還是挺不錯的。起碼比較容易上手。GA可能還是翻譯或者文化不同吧，總需要一個適應的過程。
神策的路徑分析中，支持了多種方式的篩選操作。
這里包括以下：
- 事件范圍的篩選
- 起始事件的確定
- 用戶細分的篩選
- session的時長設置
這些篩選其實能滿足正常分析人員絕大部分的分析訴求了。尤其是session的間隔設置，這個我覺得還是挺驚艷的?；仡^仔細調研一下技術的實現。畢竟session間隔的隨意設置，個人覺得對計算的要求還是很高的。
04?路徑分析的數據邏輯
上面講了很多產品設計側面的內容。很便捷的交互式操作背后，是大量的數據處理邏輯，這里可以簡述一二。
1. 良好的序列數據及會話切割
想象一下，要實現路徑分析，數據該如何處理？
首先，要對所有的行為日志進行會話（session）的劃分。劃分的目的是為了實現區分一次次獨立的行為。通常的劃分方式是，30分鐘或者多久沒有操作，本次會話就結束了。
其次，基于劃分成一段段的會話，進行數據處理和匯總分析。
以作者之前的經驗，在每個session中的事件記錄，會按照時間順序標記序列號。如此可以實現序列的分析。但對于神策分析中的自由設置session間隔是如何實現的，我確實也沒想到。因為正常情況下，session的劃分邏輯是固定的。
2. 數據計算要求較高
通過剛才的示例我們也看到了，在分析過程中，有可能進行各種條件的篩選、各種人群的細分、各種邏輯的設置，這對于計算的要求無疑是很高的。
具體背后的技術架構層的設計，是很重要的內容。
3. 涉及的主要算法
路徑分析的主要算法包括以下幾種：
社會網絡分析方法：也叫鏈接分析，在社會網絡分析方法中，最常見最成熟的一種方法就是中心性分析方法，中心性是對于社會關系網中參與者的著名成都進行度量的標準，與網絡搜索和超鏈接分析有非常緊密的關系
基于序列的關聯分析：又稱序列分析，這種分析方法時在關聯分析的基礎上，進一步考慮了關聯品之間的先后順序，即只分析先后順序的關聯關系。
最樸素的遍歷方法：因為最直觀、最直接、最容易讓人理解，把某個頁面的所有來源以及相應的流量大小整理出來，同時把瀏覽該頁面的下一個頁面的所有去向和相應的流量整理出來
關于路徑分析，今天先分享到這里吧。
本文由 @首席數據科學家 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。
題圖來自Unsplash，基于CC0協議。
只能路徑分析真的很棒