本文提出針對不同類型app,產品經理可使用漏斗轉化法、頁面跳轉分析法、價值歸因法三種對用戶路徑分析進行開拓分析,以達到深入理解用戶行為背后的心理與用戶對產品價值的期許。
用戶行為路徑分析是一種監測用戶流向,從而統計產品使用深度的分析方法。它主要根據每位用戶在App或網站中的點擊行為日志,分析用戶在App或網站中各個模塊的流轉規律與特點,挖掘用戶的訪問或點擊模式,進而實現一些特定的業務用途,如App核心模塊的到達率提升、特定用戶群體的主流路徑提取與瀏覽特征刻畫,App產品設計的優化與改版等。
本文所分析的用戶路徑分析方法特指手機端,即app的用戶路徑。在PC端單一化地分析用戶路徑價值不大,因為人們使用PC瀏覽器時,一般都會并行地打開多個網頁,網頁的相關性不大,這種情況下還是分析用戶的搜索內容對描摹用戶心理,認知用戶畫像更有價值。移動端屏幕較小,通常情況用戶只能一次開啟一個頁面,這種單一方向的串聯路徑就很適合做路徑分析了。
理想路徑:首頁——瀏覽產品——點擊“立即借款”——填寫認證信息——申請授信。
問題:“立即借款”按鈕點擊率70%,可完成認證的僅有20%,如何提升?
通過轉化漏斗分析,70%左右沒有身份證在手頭! 40%學生黨或無業、家庭主婦,填寫工作信息不暢!讓用戶按照你預設的目標路徑走下去?
解決方案:
結論:
漏斗型適合目標明確、路徑單一的直線型操作產品,這類app的功能點一般是具有一個最關鍵的主要功能,業務的需要也是直線型的,我們希望的用戶路徑是在短時間產生主流路徑的轉化,而且app可以單一維度去衡量用戶價值,如貸款類就以下單量為指標,如探探,以用戶的滑動量為指標。
通過對大量用戶的行為路徑進行跟蹤和統計,產品經理可以依靠此主要路徑去分析各關鍵節點的轉化,分析用戶心智/行為,同時細化產品受眾,不放過任意小眾客群,針對不同人群進行使用場景的分析,點對點的逐個擊破。
(1)背景
漏斗型分析法最主要特征是人為可界定用戶路徑的關鍵節點,而某些app的用戶路徑呈現管道交叉網狀。如社區類app,社交類app,這類app不以單一的用戶路徑作為衡量用戶價值的標準,比如知乎的用戶小紅每天早上起床刷刷熱榜,小黑訂閱了知乎鹽選會員定期去看大咖直播,小紫在平臺提問的頻率很高,眾多轉化路徑的重要程度對比是難易通過漏斗分析法測算衡量的。
那么問題來了,在用戶路徑較多的情況下,如何進行用戶需求的考量并安排迭代方向呢?
分析發現社區類、新聞類app每個用戶1天可能在碎片時間多次使用app,而且這種用戶路徑并不連貫,無法串聯分析,這也是漏斗法明顯不適用的原因之一。但其實這幾個時段的用戶需求差異并不大,主要都以瀏覽性需求為主,創作型需求為輔,用戶需求變更的偶然性也不明顯,因此我們無需針對單一用戶的最小顆粒度鏈路去分析(也就是說不會采用第三種用戶視角的價值歸因法)。
與此同時,用戶的同一需求一般很難跨天維持,即使多天訪問,訪問路徑的變更也不大。因此我將頁面范圍選定為最粗顆粒的主流頁面范圍,時間劃分上,以一天為時間單位,通過可視化的“頁面跳轉分析法”看用戶路徑。
(2)研究范圍&內容
以一天為時間單位,分析各主流頁面的跳轉情況
(3)操作
抽取某社區類app的訪問日志,統計主要頁面的進入和去向用戶數,進行歸一化處理,得出下圖,圖中的箭頭表示用戶的跳轉方向,線條粗細和標簽值一致,表示跳轉的用戶比例。
(4)名詞解釋
通道:頁面
需求通道入口:滿足需求的最早通道
需求通道出口:滿足需求的最后通道
鏈路長度:需求從發起到結束所有通道數
(5)迭代方向歸納
(6)結論與思考
(1)背景
對于某些功能大而全又復雜的app,識別出用戶路徑的可能呈分散狀,背后的用戶心理是不清晰的,用戶意圖識別無法深入。加之用戶可能是在碎片化時間下的間斷性操作,這種碎片化的粘性背后的用戶意圖識別起來是困難的。
這種情況下,識別用戶意圖要靠價值歸因法。我們常聽到的價值歸因大多是指于公司角度思考的價值歸因,大家對“平臺于用戶的價值歸因“是分析不足的。
那么如何做用戶的價值歸因?
(2)解決
研究對象的選擇:單一用戶的需求。
用戶需求鏈路圖需要考慮兩個角度,第一個角度是從需求的入口和出口為維度,思考不同入口模塊對用戶價值的“助推力”,以用戶的一次連續登陸為時間單位,且不以原先的頁面為單位,而是將頁面細化為模塊去分析,圈定那些在能激發用戶“逛”和“購”需求的模塊,旨在分析哪個模塊對用戶需求滿足的“助推力”更強。
PS:這是一額二維的分析,如果能根據用戶畫像比如加入身份標簽、不同價值對不同身份標簽的用戶有著不同的價值歸因系數而進行三維的用戶分析,應該會更精準。另一角度是樹立用戶視角,以單一用戶的路徑為維度,以該用戶的單次連續操作為基準,分析個人用戶的日度、月度、季度路徑痕跡。
(3)涉及到的名詞解釋
通道:頁面模塊
需求通道入口:滿足需求的最早通道
需求通道出口:滿足需求的 最后通道
通道偏好度:同一用戶在一周內訪問的路徑重合率
需求滿足率:用戶點擊模塊后產生價值次數/用戶點擊模塊總數
(4)結論
碎片化時間的用戶行為,需要需求全鏈路去考察,觀測鏈路的分布、特點、矩陣、趨勢,探索用戶心理并進行假設論證。
用戶需求鏈路圖需要考慮兩個角度:
第一個角度是從需求鏈路的的發起點和終結點為維度,思考不同入口模塊對用戶價值的“助推力”;
另一角度是樹立用戶視角,以單一用戶的路徑為維度,以該用戶的單次連續操作為基準,分析個人用戶的日度、月度、季度路徑痕跡。
根據產品定位和流量分配去合理化個性化鏈路,同時研究鏈路上每個節點用戶行為與產品給用戶帶來的價值二者之間的關系,最終進行產品設計調整,達到產品價值最大化。
以上就是本文提出的漏斗轉化法、頁面跳轉分析法、價值歸因法三種對用戶路徑分析法,希望給產品人們開啟“上帝視角”,打開一個在用戶路徑地圖上按跡尋蹤 讀懂用戶的可實踐型思路。
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