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[indent,编辑导语：用户行为路径分析是根据用户在 APP 或网站中的访问行为，分析用户在各模块中跳转规律与特点，挖掘出用户的群体特征，进而实现业务指标；本文作者分享了关于用户路径的分析，我们一起来了解一下。
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“路径分析，对于理解用户的流量行为特点，是最直观、高效的分析方式之一。”
关于BI分析系统中的各类特殊分析项，很久之前分享过《用户归因分析》、《用户行为漏斗分析》，今天和大家聊聊流量分析中常用的用户的路径分析，以及如何在BI系统中产品化。
01 什么是路径分析
首先，什么是用户路径分析呢？
1. 路径分析的概念
似乎这个从表述上来讲，就很容易理解了。其实就是用户在站内或者App内的不同页面、不同模块、不同操作事件之间，流转来及流转去的分析。
通过路径分析，我们可以很好地发现用户的流转特点，发现用户是从哪些环节、哪些页面流失、或者发生了阻碍，从而有针对性地优化产品，提升业绩。
比如，我们发现很多用户在加购后没有进行支付，我们就可以通过路径分析，看看用户加购后，都去哪里了、发生了什么操作。如此，有可能找到支付率低的原因所在。
2. 和漏斗分析的区别
由于之前分享过《漏斗分析》，那路径分析和漏斗分析有啥区别呢？
上图左边是漏斗分析，右边是典型的路径分析。大家有看出差别吗？
对，漏斗分析是固化了具体的分析过程或者业务环节，然后分析这几个大的业务环节的转化；而路径分析，是固化了用户的路径顺序，在每个路径次序中，都包含了各个主要业务环节，因此在每一步中，出现的业务环节很有可能都是类似的。
总而言之，漏斗分析看重的是业务环节之间的留存关系，而路径分析看重的是用户在不同业务环节中的顺序及流失关系。
理论上讲，漏斗分析可以作为路径分析的一个概况来看。
02 路径分析的可视化呈现
用户的路径分析中，比较常见的可视化呈现，就是桑基图。
关于桑基图，这里简单说两句。其实是因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名，此后便以其名字命名为“桑基图”。
桑基图主要是用来显示流向和数量。最大的特点，就是开始与结束是保持总量守恒的。
比如下面的这个例子，就是桑基图：
从这个图里，我们能清晰看出全体用户是从哪个地方来，经过一步一步的环节后，到了哪里去。
另外一种和桑基图比较相似的图，是和弦图。如下示例：
和弦图主要是呈现从一个内容转移到另外所有内容的情况，呈现不了桑基图多层环节的内容，仅仅是一个环节。
03 路径分析的产品设计
上面讲到了路径分析主要的可视化呈现是桑基图。其实对于做分析报告而言，有一张恰当的桑基图就可以呈现很多信息了。
但产品化和做分析报告不一样。产品化要满足的是更丰富的应用场景，实现灵活的交互式分析。这是BI系统中路径分析的基本要求。
那么关于BI分析系统中的路径分析模块，该如何进行产品设计呢？我们看看行业的产品设计。
（1）谷歌分析的路径分析
下图是GA的路径分析模块：
首先，GA支持节点类型的选择。用户可以选择事件、也可以选择页面，并且针对详细程度、聚合程度进行自定义调整。
其次，点击某个节点，可以进行更深入的分析。
[list,
[*,突出显示途经此处的流量：突出显示该部分流量在整个流程中产生的所有连接
[*,仅查看此细分（仅限维度节点）：仅显示来自该维度/细分的流量
[*,查看通过此处的流量：显示来到该节点或出自该节点的所有连接。在此模式中，可以在路径中的该节点之前或之后添加其他步骤。
[*,群组详细信息：显示该节点中组合到一起的元素，如各个网页或事件。此选项用于查看详细信息（出站流量、排名靠前的网页、入站流量、渠道进入次数、渠道退出次数等）。
[/list,（2）神策数据的路径分析
下图是神策数据的路径分析模块：
其实大的逻辑，和GA的桑基图没有本质的区别，细节上，比GA还是会有一些减少。但从体验上，不得不说还是挺不错的。起码比较容易上手。GA可能还是翻译或者文化不同吧，总需要一个适应的过程。
神策的路径分析中，支持了多种方式的筛选操作。
这里包括以下：
[list,
[*,事件范围的筛选
[*,起始事件的确定
[*,用户细分的筛选
[*,session的时长设置
[/list,这些筛选其实能满足正常分析人员绝大部分的分析诉求了。尤其是session的间隔设置，这个我觉得还是挺惊艳的。回头仔细调研一下技术的实现。毕竟session间隔的随意设置，个人觉得对计算的要求还是很高的。
04 路径分析的数据逻辑
上面讲了很多产品设计侧面的内容。很便捷的交互式操作背后，是大量的数据处理逻辑，这里可以简述一二。
1. 良好的序列数据及会话切割
想象一下，要实现路径分析，数据该如何处理？
首先，要对所有的行为日志进行会话（session）的划分。划分的目的是为了实现区分一次次独立的行为。通常的划分方式是，30分钟或者多久没有操作，本次会话就结束了。
其次，基于划分成一段段的会话，进行数据处理和汇总分析。
以作者之前的经验，在每个session中的事件记录，会按照时间顺序标记序列号。如此可以实现序列的分析。但对于神策分析中的自由设置session间隔是如何实现的，我确实也没想到。因为正常情况下，session的划分逻辑是固定的。
2. 数据计算要求较高
通过刚才的示例我们也看到了，在分析过程中，有可能进行各种条件的筛选、各种人群的细分、各种逻辑的设置，这对于计算的要求无疑是很高的。
具体背后的技术架构层的设计，是很重要的内容。
3. 涉及的主要算法
路径分析的主要算法包括以下几种：
社会网络分析方法：也叫链接分析，在社会网络分析方法中，最常见最成熟的一种方法就是中心性分析方法，中心性是对于社会关系网中参与者的著名成都进行度量的标准，与网络搜索和超链接分析有非常紧密的关系
基于序列的关联分析：又称序列分析，这种分析方法时在关联分析的基础上，进一步考虑了关联品之间的先后顺序，即只分析先后顺序的关联关系。
最朴素的遍历方法：因为最直观、最直接、最容易让人理解，把某个页面的所有来源以及相应的流量大小整理出来，同时把浏览该页面的下一个页面的所有去向和相应的流量整理出来
关于路径分析，今天先分享到这里吧。
本文由 @首席数据科学家 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于CC0协议。 |
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发表于 2021-5-14 18:00:57
