用户访问路径分析
1971年，在英国伦敦召开的国际园林艺术研讨会上，迪斯尼乐园的路径设计获得世界最佳设计奖。
可是，你知道吗？
这条路径却并非出自某个设计大师之手，完全是游人"自行设计"（实际就是将游客已经踩踏出来的路铺设成乐园里的路径）的，正所谓，世上本没有路，走的人多了也便成了路。
这项设计理念也适用于对互联网产品的设计，优秀的产品设计不只在于行业专家的大脑中，更应该根据大量的用户行为，挖掘用户的访问轨迹，更好的设计出好的产品和交互方式。
既然现实中的路能够通过跟踪游人踩踏的痕迹设计出来，那么产品的用户访问路径，能根据什么去设计出来呢？
那就是本文要向大家介绍的用户访问路径分析啦。
首先，简单陈述一下，用户访问路径分析主要是做什么吧。
当一款产品设计之初，大多数公司并不知道自己设计出来的产品雏形是否给用户的体验良好。不过，随着用户数量的不断积累，积累到一定量级，就可以通过分析现有用户的行为来检验和探索自己产品的体验好还是不好了。
用户访问路径分析的价值就是基于大量用户访问行为的统计，挖掘用户访问规律，找出大家最常走的一些路，优化这些路的路径，让路径更短，提升用户体验，对于用户很少走的路，可以砍掉，为产品做减法。
用户到底看上了哪一点才来的，又是因为什么原因走了，我们的忠实用户喜欢我们产品的什么？诸如此类的问题思考得更深入，更全局一点，那就是日常产品、运营或者市场部门等所关注的几大核心问题。
用户从进来到离开都做了什么，哪些是必经之路？
目前的用户行为表现是否契合产品的设计和引导，他们在哪些关键节点流失掉了？
用户偏离为其设计的路径后，选择了什么样的路径，这些路径有什么特点或者好的地方？
根据不同维度进行分类的用户群有什么行为上的相似和不同，说明了什么？
1.探索关键路径
产品经理一般会，就产品的关键路径进行埋点取数、监测分析，比如一家视频类APP，其为用户设计的关键路径如下：
用户进入APP首页；
点击首页推荐的视频或者制作的视频集；
浏览选择感兴趣的视频进行观影；
但在针对新增用户首日行为路径的分析工作中，发现绝大部分用户在新增第一天，选择了使用搜索功能，最终却没能通过搜索产生有效播放。
由此，发现除了产品为其设计的关键路径，用户还有一条自己选择的关键路径，那就是进行搜索。
于是公司就搜索功能优化事项列为重要事项，重新进行探讨和设计，关注和检验新增用户留存率是否得到了有效提升。
2.优化改进关键路径（定位转化漏斗的短板）
互联网公司的流量变现手段之一，就是让用户购买会员。公司一般会有专门的会员运营部门，不定期做各种会员推广活动。
适逢节假日，有家公司及时上线了假期会员优惠活动，按照以往经验，有经验的运营人员预估这项活动会带来比平时多出一倍的订单量，然而，活动结束，却收效甚微。
对于这种完全出乎意料之外的情况，大家回过头来进行分析。通过建立整个会员活动流程的路径转化漏斗模型，发现在选择所要购买的会员类型时，大部分用户停止了购买行为，跳出了。
定位到问题就好办了，运营人员对比分析发现，这次在用户所需作出选择的会员类型中，放了两个理解起来差不多的会员类型，于是猜测用户可能一时不知如何进行择优，故放弃了此次购买行为。
随后，通过用户访问调研，验证了的确是这个问题。
不是给用户的选择越多越好，更重要的还有尽量缩短用户进行决策的时间。
3.分维度路径的分析与策略部署
（将用户根据路径进行分类对比分析）
围绕用户进行分析的技术均可将思路转换到用户画像维度上，将用户进行分类对比分析，比如用户路径分析技术就可将用户按来源路径进行分类。
举个例子，流量变现的另一大途径—广告投放。
广告是与广告商合作的一门生意，更看重如何实现利益最大化，于是要求广告的精准投放和有效转化。
该给什么用户放什么广告，或者放多久的广告，都需要不断探索和调整。因为实现广告收益和重视用户体验两者需要平衡，不可顾此失彼。
比如，依然是一家视频类APP公司XXX，优酷和爱奇艺都爬取了它的视频源，这两家公司支持用户在自己平台上播放XXX公司的独家视频。
将用户以来自优酷跳转来的还是爱奇艺跳转来的进行分析，对比分析这两类用户群的路径转化，如果发现来自优酷跳转的用户转化率往往较爱奇艺的高，那么是否可以考虑对优酷跳转用过来的户采用时长更长的广告素材，以增加收益呢？
4.快速验证调整产品或运营策略
（作为AB测试很好的落地场景）
用户访问路径分析体系同样可以作为一种A/B测试方式来优化产品或运营策略，比如产品的账号登录流程，有两种设计思路，
一是用户进入时，默认页面是登录页面，只有点击下方的注册按钮才会进入注册流程；
二是用户进入时，可通过输入手机号和获取验证码登录，但需要点击下方按钮设置密码；
通过A/B测试，上线对比两组设计的用户体验转化，就可以得出那种方案更好的结论，从而采用更佳的账号登录流程。
要想成功将路径分析应用到以上场景，首先需要设计出符合产品形态的合理路径埋点方案，作者目前工作中所用到的路径埋点方案有两种，下面给大家分别介绍。
1.全路径埋点方案（从始到终）
全路径埋点方案，顾名思义，就是针对用户从进入APP到退出APP的一次完整过程中所经过的所有路径全部埋点。
所有埋点日志中均需定义两个字段。
字段session_id是整个访问过程的唯一标识字段，用来将一次完整行为中的所有埋点串起来。
字段log_count_id随着用户的访问路径依次递增，用来标识所有日志的先后顺序。
全路径埋点方案的优劣势：
优势：能得到用户的所有路径，信息齐全，日志埋点较简单明了；
劣势：路径拼接工作量大，且易出错，比如因为某些客观原因，用户的某些日志没有成功上传，则链路就会断裂，很可能就导致没办法完全还原用户的真实访问路径；
2.主题路径埋点方案（以终为始）
主题路径埋点方案，即围绕某个主题进行路径埋点，而最重要最直观的主题就是希望用户最终到达的地方。
以视频类APP来说，那就是用户产生播放，于是主题路径即“用户的播放路径”。
相应埋点工作就可以聚焦到播放行为上，该主题路径埋点的核心目标是用来分析用户是通过何种路径最终到达播放页面的。
实现思路是使用一个路径栈记录用户经过的所有路径。
具体的做法是，我们事先定义好用户路径的关键页面，当用户经过这些页面时，即将页面的相关信息组装成一个栈帧压入路径栈中，如果用户返回上一级页面则将栈中的相应页面栈帧进行弹栈，那么当用户到达播放页面时，路径栈中存储的就是用户如何到达这个页面的路径。
我们只需在上传播放日志时，将这个路径栈中的信息取出，一并上传到服务端，即可分析出用户的播放路径来源。
主题路径埋点方案的优劣势：
1. 日志埋点只需聚焦所关心主题即可，且最终可汇聚到一条日志的定义上；
2. 不用担心日志上传失败导致的用户行为路径失真的问题；
3. 解决了后期繁琐的路径拼接问题。
1. 需要充足的时间和花费很大精力去确定最终这个结构体字段应上传上来的字段值，这项工作与实际业务强相关，需梳理清楚整个产品形态，进行综合考虑；
2. 灵活性和兼容性的问题，如果将来产品形态发生改变，影响到该结构体目前的结构，将需要不断提出新的解决方案来兼容这些业务变化；
3. 不太适合页面间可任意跳转或者跳转路径太深的情况。
谢谢大家抽出宝贵的时间来阅读本文，希望有增加大家对用户行为路径分析的价值和应用的一点点了解。
作者资历尚浅，所输出内容是对日常工作的一些思考和总结，很荣幸能与大家一同分享，有任何陈述或理解有误之处，还望指正，不胜感激。
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