数据分析卡片（二）：用户路径图用户路径图，是抽象用户在网站或APP中的访问行为路径，并用可视化的图表呈现的一种数据分析工具。一、全路径图全路径图以某个页面/事件为起点，分析用户在该起点后的访问行为路径。它主要包含以下元素：路径节点：可以是某个页面（如落地页、登录页、商品详情页等），也可以是某个事件（用户动作，如搜索、收藏、浏览、支付等）。流量：代表访问该路径节点的用户数量。流向：表示用户从当前路径节点跳转到下一个路径节点的行为。全路径图的主要作用包括：优化流量流向与配比：通过全路径图，可以判断每个路径节点的流量流向是否与预期一致，以及每个路径节点的流量在整个路径中的占比。这有助于发现流量分配不均或流向不合理的问题，从而进行定向优化。例如，如果发现从“首页->导航”的流量过低，可以分析是否因为首页上的导航设计不够清晰，进而结合热图分析快速定位问题。降低跳出率：全路径图可以显示路径的整体跳出率和每个路径节点的跳出率。如果一条路径的整体跳出率偏高，可能是因为该路径的设计存在缺陷，没有很好地满足用户需求。通过优化路径设计或增加吸引用户的元素，可以降低跳出率。二、转化路径图转化路径图以页面/事件为终点，分析用户到达该终点前所经历的路径。它主要用于提升转化率，具体作用包括：识别主路径和支路径：通过转化路径图，可以明确到达设定终点的主路径和支路径。这有助于了解用户的主要访问路径和次要访问路径。分析路径转化率：每条路径的转化率反映了用户从起点到终点的成功转化比例。通过比较不同路径的转化率，可以发现转化率较高的路径和转化率较低的路径。探究用户选择路径的原因：了解用户为什么会选择特定的路径，有助于优化产品设计，提高用户体验。例如，如果某条路径的转化率较高，可以分析该路径上的元素或设计是否对用户有吸引力，进而在其他路径上复制这些元素或设计。三、特定人群的路径图特定人群的路径图是将具有相同属性的人群聚合在一起分析他们的路径。流量的属性实际上就是人的属性，如设备信息（iPhone 7、iOS 11、4G环境等）、用户特点（男、北京、24岁、大学毕业等）以及来源信息（看过优酷的宣传广告等）。通过特定人群的路径图，可以分析不同人群在路径上的差异，如跳出率、访问深度、转化率等。这有助于发现特定人群的需求和偏好，从而进行针对性的优化。例如，如果发现使用iPhone的人群的用户路径跳出率远低于三星，可以分析是否因为产品对三星手机的支持做得不够好，进而进行优化。四、用户路径图分析工具Google Analysis（GA）：GA的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。但功能设计比较臃肿，分析的复杂度较高。及策：及策的用户路径图摒弃了传统的完整路径分析模式，转而突出流量最多的五条路径，可以快速定位问题路径进行优化。为了易用性和高效的分析，及策也牺牲了一些冷门的分析场景。五、总结使用用户路径图，能够帮助我们统筹全局，对整个网站/APP的用户流动有清晰的了解。通过观察用户“从哪里出发”、“到了哪里”、“在哪里离去”、“怎么到的目的地”，我们能够迅速定位自身产品的问题，并结合其他分析工具（如热图、漏斗等）进一步找到问题的根源，并最终解决问题。用户路径图是提升用户体验、优化产品设计、提高转化率的重要工具。