产品经理和运营同学，总是试图更加了解用户的行为习惯，从而让产品和活动为用户提供最优体验，吸引关注度。如何合理利用数据分析监测用户行为流，指导产品与运营，就成为了数据驱动型企业需要认真思考的问题。

每一个观测的指标背后，都藏着业务人员的深入思考：

我的产品设计是否为用户带来了最顺手的体验？

用户的行为走向是否符合我的产品设计目标？

我的用户为什么流失了？他们被吸引到哪里了？

用户路径是什么

用户路径分析为八大重要分析模型之一，可以追踪用户从某个开始行为事件直到结束事件的行为路径，是一种监测用户流向，从而统计产品使用深度的分析方法，帮助业务人员了解用户行为分布情况，对海量用户的行为习惯形成宏观了解。

将用户路径分析与其他七大数据分析模型结合，可以帮助使用者洞察用户看似平常的行为背后真正的思想，从而摆脱“大海捞针”式的用户行为数据查询。

使用者既可以有的放矢，验证自身假设，有针对性地解决问题；也可以日常监测用户的行为路径，及时发现用户的核心关注点及干扰选项，引导用户持续挖掘产品及服务的价值。

路径分析典型场景

场景一：如何提升某网站用户体验？

某 B2B 公司的官方网站（此处以神策数据旧版官网举例示意）的主要功能是帮助浏览网站的用户更深入地了解公司产品特性，注册并试用产品功能，实现从访客到商机的转化，最终成为付费用户。

公司期待的用户访问关键路径如下：

• 潜在客户从不同渠道进入官网；

• 了解产品功能；

• 申请试用账号，提交个人信息；

• 试用 Demo 功能，完成用户激活。

该公司通过路径分析模型进行日常监控，直接观察用户整体行为流向，是否符合官网设计初衷。

（1）限定参与分析的事件

我们可以选择参与分析的事件，原则上所选择的事件应严格包含用户所有的行为，事件间应该具有互斥性，避免某一环节有遗漏，造成结果偏差。

该流程前端总体概括为 Web 元素点击、Web 浏览页面两种行为，其中，元素点击可以按照点击的元素名字（即按键功能）进行事件分组查看，浏览页面按照页面地址（URL）查看，同时我们还统计了后端的数据，成功注册。

（2）设置起始事件为注册成功。

最终，他们分析的结果如下图：

据图，我们可以看出，浏览官网首页的用户中，部分用户选择了体验 Demo。公司希望他们点击不同行业的 Demo 体验，进入试用 Demo 环节，但是其中过半的用户又重复发生了体验 Demo 的行为。我们推测有两种可能：

（1）网页出现了 bug，导致内容的重复跳转；

（2）页面设计出现了问题，对用户形成误导。

对于假设（1），由于有近半用户出现了这样的问题，说明问题复现成功几率较高，工作人员重复注册——登录——试用 Demo 的流程，均未发现问题，所以网页大量出现 bug 的可能性暂时可以排除。

对于假设（2），工作人员推测，是否“登录 Demo”的按键吸引了用户的注意力，且真正的 Demo 入口没有浮起，导致部分用户经过点击排除错误选项后，才找到真正的细分 Demo 入口。

最终，该公司经过A / B 测试验证了假设（2），Demo 页的按钮布局与交互用户体验糟糕，导致部分用户重复错误点选，通过有针对性地进一步优化，解决了该问题。

场景二：在线教育产品为何用户流失？

某在线教育产品通过漏斗分析对核心业务进行分析，漏斗为用户访问 APP——浏览课程详情页——购买课程 / 课时——完成课程。其中，浏览课程详情页到购买课程 / 课时仅有 10% 的转化率，比该企业的预测转化率低很多。

该电商网站将流失的用户保存为一个分群，并单独对这个流失分群进行了用户路径分析。

通过用户路径分析，他们发现这部分用户走到浏览课程详情页的步骤后，自发的走向两条路径：一部分用户退出了课程浏览页面，另一部分用户点选了页面顶端的图片预览，然后退出页面浏览。

第一条路径的用户可能对课程没有明确的需求，或对课程内容不满意，所以退出了页面。

而第二条路径的用户，显示出对课程的需求，但是比较谨慎，该类用户重新查看了预览图片，随后退出页面。他们判断这部分用户没有从课程简介和图片中得到自己真正想要的内容，图片的精彩度影响了这部分用户的购买意愿。

因此，工作人员针对课程介绍进行了进一步的内容优化，增加外教教学视频及作文修改视频，增加用户对课程的信心，真正从流失人群身上挖掘出了最深的价值，提高了转化率。

用户个体动机虽然千差万别，但是海量用户行为的流动趋势，会体现用户真正的使用偏好与习惯。企业需要通过多种数据分析手段抓住用户的心，才能从激烈的竞争中脱颖而出，真正带来最切合用户利益的价值。

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