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用戶行為路徑分析是互聯網行業特有的一類數據分析方法，它主要根據每位用戶在App或網站中的點擊行為日志，分析用戶在App或網站中各個模塊的流轉規律與特點，挖掘用戶的訪問或點擊模式，進而實現一些特定的業務用途，如App核心模塊的到達率提升、特定用戶群體的主流路徑提取與瀏覽特征刻畫，App產品設計的優化與改版等。

本文會對用戶行為路徑分析方法作一些簡單的探討，更多的偏向于一些路徑分析業務場景與技術手段的介紹，起到拋磚引玉的作用，歡迎致力于互聯網數據分析的朋友們拍磚與批評。以后有機會可以繼續介紹分享與實際業務結合較多的用戶行為路徑分析案例。

一、 路徑分析業務場景

用戶行為路徑分析的一個重要終極目的便是優化與提升關鍵模塊的轉化率，使得用戶可以便捷地依照產品設計的期望主流路徑直達核心模塊。具體在分析過程中還存在著以下的應用場景：

用戶典型路徑識別與用戶特征分析

用戶特征分析中常常使用的都是一些如性別、地域等人口統計數據或訂單價、訂單數等運營數據，用戶訪問路徑數據為我們了解用戶特征打開了另一扇大門。例如對于一款圖片制作上傳分享的應用，我們可以通過用戶的App使用操作數據，來劃分出樂于制作上傳的創作型用戶，樂于點贊評論的互動型用戶，默默瀏覽看圖的潛水型用戶，以及從不上傳只會下載圖片的消費型用戶。

產品設計的優化與改進

路徑分析對產品設計的優化與改進有著很大的幫助，可以用于監測與優化期望用戶路徑中各模塊的轉化率，也可以發現某些冷僻的功能點。一款視頻創作分享型App應用中，從開始拍攝制作視頻到視頻的最終發布過程中，用戶往往會進行一系列的剪輯操作；通過路徑分析，我們可以清晰的看到哪些是用戶熟知并喜愛的編輯工具，哪些操作過于冗長繁瑣，這樣可以幫助我們針對性地改進剪輯操作模塊，優化用戶體驗。如果在路徑分析過程中用戶的創作數量與用戶被點贊、評論以及分享的行為密切相關，就可以考慮增強這款App的社交性，增強用戶黏性與創作欲望。

產品運營過程的監控

產品關鍵模塊的轉化率本身即是一項很重要的產品運營指標，通過路徑分析來監測與驗證相應的運營活動結果，可以方便相關人員認識了解運營活動效果。

二、路徑分析數據獲取

互聯網行業對數據的獲取有著得天獨厚的優勢，路徑分析所依賴的數據主要就是服務器中的日志數據。用戶在使用App過程中的每一步都可以被記錄下來，這時候需要關注的便是優秀的布點策略，它應當與我們所關心的業務息息相關。事實上，在每個App里，不是所有事件都有著同樣的價值，基于對核心事件的深度分析需求，推薦大家使用層級化的自定義事件布點方式，每一個事件由三個層次組成的：事件(Event)、屬性(Key)和屬性值(Value)。

三、漏斗模型與路徑分析的關系

以上提到的路徑分析與我們較為熟知的漏斗模型有相似之處，廣義上說，漏斗模型可以看作是路徑分析中的一種特殊情況，是針對少數人為特定模塊與事件節點的路徑分析。

漏斗模型通常是對用戶在網站或App中一系列關鍵節點的轉化率的描述，這些關鍵節點往往是我們人為指定的。例如我們可以看到某購物App應用的購買行為的漏斗轉化情況。這款購物App平臺上，買家從瀏覽到支付成功經歷了4個關鍵節點，商品瀏覽、加入購物車、結算、付款成功，從步驟1到步驟4，經歷了其關鍵節點的人群越來越少，節點的轉化率呈現出一個漏斗狀的情形，我們可以針對各個環節的轉化效率、運營效果及過程進行監控和管理，對于轉化率較低的環節進行針對性的深入分析與改進。其他的漏斗模型分析場景可以根據業務需求靈活運用，歡迎參看一個基于漏斗模型的分析案例《漏斗/留存新玩兒法》。

路徑分析與漏斗模型存在不同之處，它通常是對每一個用戶的每一個行為路徑進行跟蹤與記錄，在此基礎上分析挖掘用戶路徑行為特點，涉及到每一步的來源與去向、每一步的轉化率?？梢哉f，漏斗模型是事先的、人為的、主動的設定了若干個關鍵事件節點路徑，而路徑分析是探索性的去挖掘整體的行為路徑，找出用戶的主流路徑，甚至可能發現某些事先不為人知的有趣的模式路徑。從技術手段上來看，漏斗模型簡單直觀計算并展示出相關的轉化率，路徑分析會涉及到一些更為廣泛的層面。

四、路徑分析常見思路與方法

樸素的遍歷統計與可視化分析探索

通過解析布點獲得的用戶行為路徑數據，我們可以用最簡單與直接的方式將每個用戶的事件路徑點擊流數據進行統計，并用數據可視化方法將其直觀地呈現出來。D3.js是當前最流行的數據可視化庫之一，我們可以利用其中的Sunburst Partition來刻畫用戶群體的事件路徑點擊狀況。從該圖的圓心出發，層層向外推進，代表了用戶從開始使用產品到離開的整個行為統計；sunburst事件路徑圖可以快速定位用戶的主流使用路徑。通過提取特定人群或特定模塊之間的路徑數據，并使用sunburst事件路徑圖進行分析，可以定位到更深層次的問題。靈活使用sunburst路徑統計圖，是我們在路徑分析中的一大法寶。

基于關聯分析的序列路徑挖掘方法

提到關聯規則分析，必然免不了數據挖掘中的經典案例“啤酒與尿布”。暫且不論“啤酒與尿布”是不是Teradata的一位經理胡編亂造吹噓出來的“神話故事”，這個案例在一定程度上讓人們理解與懂得了購物籃分析（關聯分析）的流程以及背后所帶來的業務價值。將超市的每個客戶一次購買的所有商品看成一個購物籃，運用關聯規則算法分析這些存儲在數據庫中的購買行為數據，即購物籃分析，發現10%的顧客同事購買了尿布與啤酒，且在所有購買了尿布的顧客中，70%的人同時購買了啤酒。于是超市決定將啤酒與尿布擺放在一起，結果明顯提升了銷售額。

我們在此不妨將每個用戶每次使用App時操作所有事件點看成“購物籃”中的“一系列商品”，與上面提到的購物籃不同的是，這里的所有事件點擊行為都是存在嚴格的前后事件順序的。我們可以通過改進關聯規則中的Apriori或FP-Growth算法，使其可以挖掘存在嚴格先后順序的頻繁用戶行為路徑，不失為一種重要的用戶路徑分析思路。我們可以仔細考量發掘出來的規則序列路徑所體現的產品業務邏輯，也可以比較分析不同用戶群體之間的規則序列路徑。

?社會網絡分析（或鏈接分析）

早期的搜索引擎主要基于檢索網頁內容與用戶查詢的相似性或者通過查找搜索引擎中被索引過的頁面為用戶查找相關的網頁，隨著90年代中后期互聯網網頁數量的爆炸式增長，早期的策略不再有效，無法對大量的相似網頁給出合理的排序搜索結果。現今的搜索引擎巨頭如Google、百度都采用了基于鏈接分析的搜索引擎算法來作為這個問題解決方法之一。網頁與網頁之間通過超鏈接結合在一起，如同微博上的社交網絡通過關注行為連接起來，社交網絡中有影響力很大的知名權威大V們，互聯網上也存在著重要性或權威性很高的網頁。將權威性較高的網頁提供到搜索引擎結果的前面，使得搜索的效果更佳。

我們將社交網絡中的人看作一個個節點，將互聯網中的網頁看作一個個節點，甚至可以將我們的App產品中的每一個模塊事件看作一個個節點，節點與節點之間通過各自的方式連接組成了一個特定的網絡圖，以下將基于這些網絡結構的分析方法統稱為社會網絡分析。

社會網絡分析中存在一些較為常見的分析方法可以運用到我們的路徑分析中來，如節點的中心性分析，節點的影響力建模，社區發現等。通過中心性分析，我們可以去探索哪些模塊事件處于中心地位，或者作為樞紐連接了兩大類模塊事件，或者成為大多數模塊事件的最終到達目的地。通過社區發現，我們可以去探索這個社會網絡中是否存在一些“小圈子”，即用戶總是喜歡去操作的一小部分行為路徑，而該部分路徑又與其他大部分模塊相對獨立。

以上便闡述了“用戶行為路徑”分析在產品設計和產品運營方面的作用，希望對大家有所幫助和啟迪。

作者：諸葛io

來源：諸葛io官方微博?http://weibo.com/zhugeIO