路径分析，助你打开用户行为的黑盒
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First Point
(资料图)
路径分析概述
路径是指用户在应用中使用的行为轨迹。在产品运营过程中，无论是产品、运营还是市场团队都希望能够清晰地了解和观察用户的整体行为路径，来验证运营思路、指导产品迭代优化，达到用户增长的最终目的。
当有明确的转化路径时，通过预先建立漏斗来监测转化率会比较容易。但是很多情况下，虽然有最终的转化目标，但是用户到达该目标却有多条路径，无法确定哪条路径是用户走得最多的路径，哪条转化路径最短，这时候就需要路径分析模型的帮助。具体而言，路径分析模型能够解决以下问题:
· 用户主要是从哪条路径最终形成支付转化的?
· 用户离开预想的路径后，实际走向是什么?
· 不同特征的用户行为路径有什么差异?
易观方舟私域用户运营平台的智能路径分析模型(见下图 )，通过选择事件范围，定义目标行为，设置用户属性，观察路径转化情况，即可可视化呈现所有路径和用户占比，帮助你打开用户行为的黑盒，探索式发现转化目标的来源路径。
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Second Point
路径分析场景示例
路径分析与漏斗分析的功能可能有部分重合，不同的是，路径分析多用于横向监测，漏斗分析多用于纵向监测。当用户行为没有明确路径时，可运用路径分析，不需预先设置漏斗或圈定页面/点击事件，即可计算用户使用网站或 APP 时行径流程，然后依次计算每一步的流向和转化。
如下图所示，某银行想要了解用户从注册到第一次购买理财产品之间的整个流程的转化情况，就用到了漏斗模型。
而在没有既定路径可做标准参照的情 况下，为了解用户在购买理财产品之前会进行哪些操作，这个时候就需要运用路径分析加以计算。
上述例子中的银行，通过将目标事件选为「理财产品购买支付」，通过桑基图的方式，查看浏览页面、浏览理财产品详情、浏览存款产品详情、完善微信汇款信息、完善转账汇款信息、理财产品购买支付这 6 个事件与「理财产品购买支付」的路径关系。面积占比最大的为最频繁的路径，每个节点事件均有访问次数，下一节点事件有访问的留存量和直接跳出的流失量。
通过路径分析，真实再现用户从打开 APP 到购买支付理财产品的整个过程，进一步识别用户频繁路径模式，即哪条路径是用户最多访问的?走到哪一步用户最容易流失?甚至还可能呈现出产品经理在设计产品时都未曾预料到的路径。
所以，想要找到分析用户行为最基础、最原始的数据，可以借助路径分析了解用户是用完即走的目标导向型还是无目的浏览型。
此外，应用路径分析还能够分析不同渠道带来的用户、不同特征的用户行为差异在哪里?哪类用户更有价值?可以说，不仅仅是对于金融行业，路径分析对众多行业的产品运营过程都有非常重要的启发作用。
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