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常见用户行为分析模型解析(4)——用户行为径

作者:九州娱乐网 发布时间:2019-01-10 13:50

  用户行为径分析同样是重要的数据分析模型,它为企业实现理想的数据驱动与布局调整提供科学指导,对精准勾勒用户画像也有重要参考价值。用户访问APP/网络,如同参观画展,观众是感受和传达画展参展方和展品的目的受众体,图画的展现布局不同,每一位观众根据自身喜好形成特有的参观顺序。为让观众沿着最优访问径前进,需要策展者结合观众需求进行布局调整。这种自主式的数据分析方法,让业务人员都能科学进行数据分析。

  用户径分析,顾名思义,用户在APP或网站中的访问行为径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果,以及了解用户行为偏好,时常要对访问径的转换数据进行分析。

  以电商为例,买家从登录网站/APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程,例如提交订单后,用户可能会返回首页继续搜索商品,也可能去取消订单,每一个径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后,能为找到快速用户动机,从而引领用户最优径或者期望中的径。

  用户径的分析结果通常以桑基图形式展现,以目标事件为起点/终点,详细查看后续/前置径,可以详细查看某个节点事件的流向,总的来说,科学的用户径分析能够带来以下价值:

  通过用户径分析,可以将一个事件的上下游进行可视化展示。用户即可查看当前节点事件的相关信息,包括事件名、分组属性值、后续事件统计、流失、后续事件列表等。运营人员可通过用户整体行为径找到不同行为间的关系,挖掘规律并找到瓶颈。

  径分析对产品设计的优化与改进有着很大的帮助,了解用户从登录到购买整体行为的主径和次径,根据用户径中各个环节的率,发现用户的行为规律和偏好,也可以用于监测和定位用户径中存在的问题,判断影响的主要因素和次要因素,也可以发现某些冷僻的功能点。

  谈到用户径的真实应用场景,许多企业通过第三方数据分析平台来实现,下面结合笔者实际工作中,所接触的企业案例的数据分析场景为例来介绍。

  中商惠民是中国最大的社区O2O服务平台。在一次评估客户总体率过程中,通过漏斗分析发现,从登录惠配通APP后,提交订单的商超客户仅有 30 %,接下来可以通过用户径客户流失的原因所在。通过用户径分析模型,清晰展示了商超客户的动作,为判断客户流失原因重要方式之一。

  中商惠营人员选取若干事件对客户购买径进行深度分析。图中显示,用户登录APP后,约有40 %的客户会点击Banner,30 %的客户会直接进行商品搜索,约10%的用户会浏览商品列表,约 5 %的客户直接退出APP。

  运营人员进一步看4类用户的提交订单的情况,直接进行“搜索商品”的用户进行提交订单比例最高,超过 90 % ;与其形成鲜明对比的是,尽管“点击Banner”是更多客户登录APP后的首选动作(约占总客户的40 %)但是这部分用户群体在浏览商品列表后,仅仅30%的用户提交订单,说明Banner内容布局有着比较糟糕的用户体验,则将此作为首选优化与改进的方向。

  除了零售行业以外,用户行为径在电商行业分析也应用广泛。某电商网站客户通过用户径分析,看出有两条主要的径:(图略,与上图效果类似。)

  通过第一条用户径相关数值显示,客户提交订单后,大约75%的用户会支付,而高达25%的用户没有支付订单;第二条用户径显然是一条有明确目的——为未最终敲定的商品而来的用户,因为在打开app后直奔“未支付订单”,但是径中显示此用户再次“搜索相似商品”,这一行为可以判断客户可能存在比价行为,表明价格一定程度上影响了这部分用户的支付,这是一批“价格导向”的客户。

  当该电商新版本上线后,再次通过用户径分析模型,发现客户在提交订单后,由于30分钟的时间,有更多的客户愿意立即支付订单;同时未支付订单大大降低,说明在支付支付页面附近放置优惠券的方式刺激到对价格的客户。因此这也是一次很成功的改版。

  总之,用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程,每一个径背后都有不同的动机。通过用户行为径能够清晰看到用户行为特点与背后原因。若与其他分析模型配合,会产生更佳效果,通过数据分析能够快速找到用户动机,从而引领用户最优径或者期望中的径。

  请教个问题,如果一个用户,他下载APP后,打开APP,“点击banner,进入详情页,返回banner,又进入详情页”,类似这样的往复,在上图中如何体现它的径的呢?

  对此,该电商运营人员采取针对性措施:(1)“未支付订单”超过30分钟则自动取消;

  “用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程,每一个径背后都有不同的动机。通过用户行为径能够清晰看到用户行为特点与背后原因。若与其他分析模型配合,会产生更佳效果”——

  非常认同这句话,也请教一下大神,“其他分析模型配合”还有哪些呢?能推荐一下下

  感谢林教头的关注。仅是个人认知范围内的小总结,称不上大神。常见数据分析模型除用户径分析模型之外,还包括事件分析(session)、漏斗分析、点击分析、留存分析、用户分群……比如文中说的最后这个场景中,当你根据“用户径”去发现可能有一些用户存在比价行为,你可以把这部分群体通过“用户分群”定义下来,并通过“事件分析”去验证是否真的是“价格导向”,如果确定后,可以精准推送优惠信息给这个群体~然后再通过用户径、事件分析等模型去验证效果。

  发现→聚集客户→执行策略→检验→发现 循环往复,越来越精细化运营。受教了

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