3个案例读懂:全链路用户路径分析

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本文提出针对不同类型app,产品经理可使用漏斗转化法、页面跳转分析法、价值归因法三种对用户路径分析进行开拓分析,以达到深入理解用户行为背后的心理与用户对产品价值的期许。

一、用户路径的定义

用户行为路径分析是一种监测用户流向,从而统计产品使用深度的分析方法。它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志,分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点,挖掘用户的访问或点击模式,进而实现一些特定的业务用途,如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画,App产品设计的优化与改版等。

本文所分析的用户路径分析方法特指手机端,即app的用户路径。在PC端单一化地分析用户路径价值不大,因为人们使用PC浏览器时,一般都会并行地打开多个网页,网页的相关性不大,这种情况下还是分析用户的搜索内容对描摹用户心理,认知用户画像更有价值。移动端屏幕较小,通常情况用户只能一次开启一个页面,这种单一方向的串联路径就很适合做路径分析了。

二、3种路径分析法

三、3个Case应用

Case1:借贷app点击率提升策略分析

理想路径:首页——浏览产品——点击“立即借款”——填写认证信息——申请授信。

问题:“立即借款”按钮点击率70%,可完成认证的仅有20%,如何提升?

通过转化漏斗分析,70%左右没有身份证在手头!  40%学生党或无业、家庭主妇,填写工作信息不畅!让用户按照你预设的目标路径走下去?

解决方案:

  1. 有选择的跳过流程,针对身份证这种硬件型资料,为用户提供“稍后再提交”功能;
  2. 细化产品受众,对家庭主妇或学生党提供不同的认证资料要求,简化不必要流程。

结论:

漏斗型适合目标明确、路径单一的直线型操作产品,这类app的功能点一般是具有一个最关键的主要功能,业务的需要也是直线型的,我们希望的用户路径是在短时间产生主流路径的转化,而且app可以单一维度去衡量用户价值,如贷款类就以下单量为指标,如探探,以用户的滑动量为指标。

通过对大量用户的行为路径进行跟踪和统计,产品经理可以依靠此主要路径去分析各关键节点的转化,分析用户心智/行为,同时细化产品受众,不放过任意小众客群,针对不同人群进行使用场景的分析,点对点的逐个击破。

Case2:社区类app 通过用户路径寻找迭代方向

(1)背景

漏斗型分析法最主要特征是人为可界定用户路径的关键节点,而某些app的用户路径呈现管道交叉网状。如社区类app,社交类app,这类app不以单一的用户路径作为衡量用户价值的标准,比如知乎的用户小红每天早上起床刷刷热榜,小黑订阅了知乎盐选会员定期去看大咖直播,小紫在平台提问的频率很高,众多转化路径的重要程度对比是难易通过漏斗分析法测算衡量的。

那么问题来了,在用户路径较多的情况下,如何进行用户需求的考量并安排迭代方向呢?

分析发现社区类、新闻类app每个用户1天可能在碎片时间多次使用app,而且这种用户路径并不连贯,无法串联分析,这也是漏斗法明显不适用的原因之一。但其实这几个时段的用户需求差异并不大,主要都以浏览性需求为主,创作型需求为辅,用户需求变更的偶然性也不明显,因此我们无需针对单一用户的最小颗粒度链路去分析(也就是说不会采用第三种用户视角的价值归因法)。

与此同时,用户的同一需求一般很难跨天维持,即使多天访问,访问路径的变更也不大。因此我将页面范围选定为最粗颗粒的主流页面范围,时间划分上,以一天为时间单位,通过可视化的“页面跳转分析法”看用户路径。

(2)研究范围&内容

以一天为时间单位,分析各主流页面的跳转情况

(3)操作

抽取某社区类app的访问日志,统计主要页面的进入和去向用户数,进行归一化处理,得出下图,图中的箭头表示用户的跳转方向,线条粗细和标签值一致,表示跳转的用户比例。

(4)名词解释

通道:页面

需求通道入口:满足需求的最早通道

需求通道出口:满足需求的最后通道

链路长度:需求从发起到结束所有通道数

(5)迭代方向归纳

  1. 首页——搜索结果页——详情页是较粗的跳转到详情页的路径,显示出搜索强大的直接引流能力,同样我们发现详情页——搜索的比例也很大,说明用户在浏览详情页时会产生疑问不懂或感兴趣的新的内容,是否可尝试直接在相关词语上做出超链接的解释标注?
  2. 搜索页——热榜比例超大,说明无明确搜索目标的用户比例也很大,是否提供多个榜单如搜索榜、话题榜和名人榜?
  3. 首页——我的——个人主页“这么一条路径显得特立独行,这是一条很方便可以区分出创作者与阅读者的干线,通过这条干线,我们是否可以考虑如何更好的服务创作者,給”写“提供更多支持?是应该給创作者提供更多便捷地支持,比如“热点选题”推荐,让其在浏览后再创作,还是“缩短路径”快速直接输出内容?
  4. 详情页——答题人个人主页”,这条路径也很惹眼,用户在浏览回答后,极有可能去逛答题人的个人主页,看该作者其他回答或想法,是否提供“展开”按钮,在不跳转页面的情况下,在信息流中插入展示答题人的“历史精彩回答”。
  5. 详情页价值继续放大——结合不断回退搜索页的行为,同一答者的精彩回答推荐、同一领域的精彩答题人推荐来准确获知用户需求?
  6. 首页——直播——直播间。这是一个较新的内容版块,是否功能定位需再明确清晰,在定位基础上做更多优化呢?

(6)结论与思考

  • 管道交叉型平台,每个爪的延长可能都代表一种用户路径
  • 应格外关注页面的跳转引流量。为什么某两个页面的相互跳转格外多,是互为串联关系还是并联关系?哪些功能可以简化在同一个页面,哪些同一页面的功能可以相关性不大,可以拆分到两个页面?
  • 两页面的相互跳转,是为用户闭环链路的功能性设计,还是增加趣味感和内容丰富感而做的样式化设计?
  • 长路径的存在是为什么?长化或短化带来的用户价值有什么不同?
  • 重视主流路径的同时,也要关注另辟蹊径的路径下的发生场景及背后的用户心理,趋势监控的同时要注重对用户结构的分析,结合用户分层后的需求框架去进行产品的合理化布局

Case3:购物类app用户需求满足的归因分析

(1)背景

对于某些功能大而全又复杂的app,识别出用户路径的可能呈分散状,背后的用户心理是不清晰的,用户意图识别无法深入。加之用户可能是在碎片化时间下的间断性操作,这种碎片化的粘性背后的用户意图识别起来是困难的。

这种情况下,识别用户意图要靠价值归因法。我们常听到的价值归因大多是指于公司角度思考的价值归因,大家对“平台于用户的价值归因“是分析不足的。

那么如何做用户的价值归因?

(2)解决

研究对象的选择:单一用户的需求。

用户需求链路图需要考虑两个角度,第一个角度是从需求的入口和出口为维度,思考不同入口模块对用户价值的“助推力”,以用户的一次连续登陆为时间单位,且不以原先的页面为单位,而是将页面细化为模块去分析,圈定那些在能激发用户“逛”和“购”需求的模块,旨在分析哪个模块对用户需求满足的“助推力”更强。

PS:这是一额二维的分析,如果能根据用户画像比如加入身份标签、不同价值对不同身份标签的用户有着不同的价值归因系数而进行三维的用户分析,应该会更精准。另一角度是树立用户视角,以单一用户的路径为维度,以该用户的单次连续操作为基准,分析个人用户的日度、月度、季度路径痕迹。

(3)涉及到的名词解释

通道:页面模块

需求通道入口:满足需求的最早通道

需求通道出口:满足需求的 最后通道

通道偏好度:同一用户在一周内访问的路径重合率

需求满足率:用户点击模块后产生价值次数/用户点击模块总数

(4)结论

  • 七成的需求流转发生在1小时之内,而且时间间隔越短,用户的成交意愿越强
  • 每日用户的“逛”“买”需求会在多个通道流转,趋势扩大中
  • 需求率和需求链路程度正相关,一旦需求流转,成交意愿主动或被动增强
  • 在价值未满足需求用户中,7成在单通道中终结。而在需求满足用户中,七成用户经历3个通道,5个通道内覆盖90%以上的需求,一旦流转3-5个通道的用户,平台最需关注
  • 问大家、产品好评人数、点赞人数是需求流转的关键决策点

五、总结

碎片化时间的用户行为,需要需求全链路去考察,观测链路的分布、特点、矩阵、趋势,探索用户心理并进行假设论证。

用户需求链路图需要考虑两个角度:

第一个角度是从需求链路的的发起点和终结点为维度,思考不同入口模块对用户价值的“助推力”;

另一角度是树立用户视角,以单一用户的路径为维度,以该用户的单次连续操作为基准,分析个人用户的日度、月度、季度路径痕迹。

根据产品定位和流量分配去合理化个性化链路,同时研究链路上每个节点用户行为与产品給用户带来的价值二者之间的关系,最终进行产品设计调整,达到产品价值最大化。

以上就是本文提出的漏斗转化法、页面跳转分析法、价值归因法三种对用户路径分析法,希望給产品人们开启“上帝视角”,打开一个在用户路径地图上按迹寻踪 读懂用户的可实践型思路。

 

本文由 @Crystal 原创发布于人人都是产品经理,未经作者许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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评论
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  1. 请问通道的入口如何确定呢,是上次需求被满足后的首次行为,或者当日首次启动app吗

    来自北京 回复
  2. 你好,请问1.用户价值归因表具体是如何得出的,以及如何去解读这个图~2.图“价值满足用户通道分析情况”中满足需求的因素这个指标是如何定义的~?

    来自上海 回复
    1. 同问。

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  3. case2知乎的详情页搜索功能使用很多是因为搜索的结果不是自己想要的,所以换个关键字重新搜索。

    来自北京 回复
  4. 感谢分享,用户路径那边的案例说明给我带来一些新思路,之前也有做过类似模型。就是想问一下关于这个公式:需求满足率:用户点击模块后产生价值次数/用户点击模块总数,我单独去看它时能够理解,但是结合文中用户价值归因表时,没有看懂,请问一下入口是首页推荐,出口是逛(这个出口应该是满足需求本身吧),这块用指标该如何描述,我这样说可能有点混乱。(就是这个入口和出口对应的指标是怎么计算得来的?)

    来自广东 回复
    1. 关于“逛”这个需求是否满足,我们当时是用“打开app连续浏览是否大于20分钟”去衡量的

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