用户行为路径的应用及产品化

用户行为路径的应用及产品化

时间:2020-5-4 作者:抖音代运营

用户行为路径可以分析用户在App或小程序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,App产品设计的优化与改版等。

下面简单介绍一下用户行为路径在业务上的两个应用场景,了解一下用户行为路径产品化的应用场景和价值。

应用场景一:产品设计的优化与改进

用户行为路径分析对产品设计的优化与改进有着很大的帮助,可以用于监测与优化期望用户路径中各模块的转化率,也可以发现某些冷僻的功能点。

一款电商类App应用中,从开始搜索点击商品到最终下单成交的过程中,用户往往会进行一系列的各种操作。通过路径分析,可以清晰的看到哪些是影响用户最终转换浪费流量,哪些操作过于冗长繁琐,这样可以针对性地改进提高支付转化率,优化用户体验。

如果在路径分析过程中用户的成单数量与搜索结果、列表页展示以及支付速度等密切相关,就可以考虑优化这一部分的产品体验和技术能力,增强用户黏性与转化意愿。

应用场景二:产品运营过程的监控

产品关键模块的转化率本身即是一项很重要的产品运营指标,通过路径分析来监测与验证相应的运营活动结果,可以方便相关人员认识了解运营活动效果。

例如:一款在线教育产品通过用户行为路径对核心业务进行分析,通过用户路径展现,发现路径为用户访问 APP——浏览课程详情页——购买课程 / 课时——完成课程中,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。

那么便可以优化这个这一部分的产品体验或者运营手段等,来提高转化率,进一步增加完成课程的人数。

用户行为路径产品化

下面来介绍本文的重点,如何设计一款用户行为路径的大数据产品,来帮助业务和产品提升体验,提高转化率,实现数据驱动业务的目的。

在开始之前,先来了解一个术语Session,即会话,用于描述用户一次使用App或者小程序的行为总和,用户可能反复在几个页面间流转,但是在足够近的时间内,意味着在一次会话之中。

Session是实现用户行为路径的基础,因为我们要把用户的行为通过Session做切分,具体如何做切分(即Sessionize),因为面向的是产品同学,这里就不做具体介绍(各位七十九度们可以推动你们的技术同学去实现^_^)。

Sessionize完成以后,还要考虑在网络环境下,用户对链接的访问可能出现前进或者后退的情况,不会一层不变按照固定好的站点结构走下去, 例如:在一个用户访问的Session中,用户有目的的完成一件任务需要经过1,2,3,4步,但是在实际过程中可能出现过重复比如进行1,2,3,2,3,4的操作来进行。为了还原用户的真实的路径信息 ,需要去挖掘用户的最大前驱路径。

例如:一个用户的访问Session有如下的路径{A,B,C,D,C,B,E,G,H,G,W,A,O,U,O,V},这里需要得到其最大的向前的访问路径为{ABCD,ABEGH,ABEGW,AOV,AOU},把访问路径以属的形式进行展开,就可以清楚的看到用户的访问路径,形象化的图示如下:

图1 最大前驱路径示例

感兴趣的可以搜索下MFR或者MFP来了解下路径模式挖掘之最大前驱路径,这里就不再做具体的算法方面的讨论。

然后,将子路径进行去重,并且记录每个路径的点击次数和UV等数据,将该结果存入Hive或者Druid中(测试发现大数据量下Hive的查询速度较慢些,推荐使用Druid)。

底层数据都准备好了,接下来也就是七十九度们最关心的产品化了,这块要考虑实现哪些维度的筛选来过滤用户的行为路径,根据业务情况,用户行为路径都展示哪些信息等。

如下图的原型设计,可以通过设置路径的起始和结束节点、操作系统、平台、版本号、时间等条件查找用户的行为路径。这里必须提到一点,增加任何维度都是会要增加底层表的数据量的,从而影响最终产品的查询速度,这里还需要根据业务情况具体把握,只筛选业务最关注的几个维度。

图2 用户行为路径筛选条件

查询结果中会按照点击次数从大到小依次显用户行为路径情况,并展示用户的点击次数、访问UV等数据,在每条路径后面可以查看详情,用来显示每一条路径的转化漏斗情况。如下图3原型所示:

图3 点击查看路径的转化漏斗情况

小结

至此,用户行为路径的产品化已经完成,接下来,就是进一步来修正数据埋点的问题和数据准确性,然后推动让公司包括产品和运营等更多的人用起来。

用户行为路径分析可以让业务人员既可以有的放矢,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,持续挖掘产品及服务的价值,实实在在的让大数据产品来驱动业务增长,同时也实现了数据七十九度自身的成长。

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