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户路径图:为网站或APP的路径设计所借鉴
时间:2017-08-06来源:飞信网络

使用用户路径图,能够协助我统筹全局,对整个网站/A PP用户流动洞若观火。


什么是最好的设计?

1971年,英国伦敦,国际园林艺术研讨会,迪斯尼乐园的路径设计获得世界最佳设计奖。然而这条路径并非出自某个大师手笔,全靠游人自行设计。建筑大师格罗培斯在乐园的各景区间撒遍草籽,第二年,根据被人踩出来的痕迹铺设了人行道。而获得最佳设计奖的方案,就是格罗培斯按此人行道事后绘制的

产品设计的规范不只在专家的大脑中,也在用户的心里。顺应用户所期望的规范,就能设计出令人满意的产品。

如果说现实中的路径设计,可以借鉴草坪踩出的痕迹,那么网站或APP路径设计,可以借鉴什么?用户路径图,正为此而生。如你所见,这是数据分析工具系列的第 2篇:用户路径图。

用户路径图

何为用户路径图

用户路径图,简单来讲,就是笼统用户在网站或APP中的访问行为路径,并用可视化的图表出现。

全路径图

当新的用户来到网站/A PP后,否如我预期的那样进行访问?还是半路遇到阻碍,沮丧离开?为什么精心设计的功能使用寥寥?而冷僻的功能却被频繁使用?全路径图,正是为了解决此类问题,如下图所示:

全路径图,以某个页面/事件为起点进行分析的路径图。笼统图中的元素,即为:


路径节点

流量

流向

其中,路径节点可以为某个页面,如:落地页、登录页、商品详情页等;也可以为某个事件(用户动作)如:搜索、收藏、浏览、支付等。下面,看看全路径图可以做什么。

1.优化流量流向与配比

全路径图,以树状结构呈现流量的流向与分布,由此可以判断:

每个路径节点的流量流向是否与预期一致

每个路径节点的流量在整个路径中的占比

明确问题后,可以结合其他数据分析工作做定向优化,比方:从“首页->导航”流量过低,否因为首页上的导航设计不够清晰?结合上一篇的热图分析,可以快速定位问题。

2.降低跳出率

路径的整体跳出率是否正常

每个路径节点的跳出率是否正常

拿问题 1举例,一条路径的整体跳出率偏低,很可能是因为这条路径的设计存在缺陷,并没有很好的满足用户需求。

转化路径图

总是希望用户去做一些事,如果是电商平台,希望用户购买商品;如果是社交网站,希望用户参与互动;如果是工具产品,希望用户使用工具。而用户是如何如何到达我设定的终点?这之前,又经历过什么?这些都是转化路径图可以告诉我答案的

转化路径图,以页面/事件为终点进行分析。下面谈谈转化路径图的作用:

提升转化率:

达设定终点的主路径是什么?支路径是什么?

每条路径的转化率如何?

用户为什么会选择这样的路径?

举个例子,电商平台X宝的购买商品的路径有AB两条,两条路径的转化率和用户数如下图所示:

根据数据,可以明确问题的解决方向:

A 路径转化率明显高于B路径,能否将分配给B路径的流量导向A路径?

B路径的转化率过低,原因在于路径的某个节点转化率出现问题,否可以优化?

特定人群的路径图

回顾一下用户路径图的构成元素:路径节点、流量、流向。可以发现,全路径图和转化路径图的差异,实际上就是流向”差异。而我分析的一组”页面“路径,还是一组”事件“路径,实际上就是路径节点“大与小的差异。所以,同样可以对”流量“做特定处理,进一步分析用户的行为轨迹。

1流量所具备的属性

流量,简而言之就是对人的笼统。所以,流量的属性实际上就是人的属性:

访客使用什么设备?比方:iPhon7iOS114G环境…

访客具有什么特点?比方:男,北京,24岁,大学毕业…

访客来自哪里?比方:看过优酷的宣传广告,对我产品发生了兴趣…

2特定人群的路径图

想要检查特定人群的路径图,实际上就是将具有相同属性的人群聚合在一起分析。比方:

使用iPhon人群的用户路径的跳出率远低于三星,否因为产品对三星手机的支持做得还不够好?

来自北京的男性青年的路径访问深度远高于其他人群,原因是什么?

从优酷来的访客比从爱奇艺来的访客转化率更高,否应该增加优酷广告的投放?

用户路径图分析工具:欲善其事,必利其器

这里收集了很多非常好的工具,通过不同的方法追踪用户的行为并提供给你改进网站可用性的建议。中有些可能不是免费的但一个好的回报是值得去付出的

GooglAnalysis

GA 用户路径图功能非常强大,可以添加对比、多属性过滤、分维度查看。但是缺点也很明显,功能设计比较臃肿,分析的复杂度过高,一般用户可能无从下手。以下是GA 用户路径图

写在最后

使用用户路径图,能够协助我统筹全局,对整个网站/A PP用户流动洞若观火。通过观察用户“从哪里出发”哪里”哪里离去”怎么到目的地”能够迅速定位自身产品的问题,结合包括“热图”漏斗”等分析工具进一步找到问题的根源,并最终解决问题。

如果对漏斗分析有了解的同学,也许已经发现用户路径与漏斗的潜在联系:用户路径图的每条路径,实际上就是一个个“天然”漏斗。所以,对于用户路径发现的问题,理论上都可以使用漏斗做进一步的分析。而漏斗分析,正是数据分析工具系列的下一篇内容。欢迎关注我数据分析工具系列,会讲述如何改善用户体验,提升转化,协助你更好地运用数据驱动产品运营。

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