分析游戏用户行为路径的三种方法

在产品运营的过程中，无论是产品、运营还是营销团队，都希望对自己的用户行为路径有一个清晰的认识，从众多的用户行为中找到以下问题的答案：

1.用户从进入产品到离开发生了什么？你主要遵循什么样的行为模式？

2.用户是否遵循产品设计引导的路径？丢失了哪些步骤？

3.离开预期路径后，用户的实际方向是什么？

4.不同渠道带来的不同特征的用户行为有何差异？什么样的用户更有价值？

最后通过这些问题的回答，验证运营思路，指导产品的迭代优化，达到用户增长和转化的最终目的。那么如何通过海量用户行为数据来回答这些问题呢？常见的分析方法有：转换漏斗、智能路路径和用户路路径。

它们的共同点是都是基于用户行为，上下链接的转化率是计算的核心。它们之间的关系就像一个洋葱，每一层都比另一层更接近核心，更有重点。

转化漏斗是预设路径；智能路路径是设定目标行为后发现更多的漏斗；用户路路径是用户整个转化过程的完整再现。在实际应用中，三者各有其适用的分析场景，通常需要相互结合，相辅相成。下面三种分析方法逐一分析。

转化漏斗：通过用户指导提高转化效果。

转化漏斗适用于分析和监控产品运营中的关键环节，找出薄弱环节，通过用户引导或产品迭代进行优化，提高转化效果。

无论是对新用户的引导，还是某个业务流程，或者某个运营活动，都可以建立漏斗来分析流程转化。例如：

对于一个社交APP，可以搭建一个漏斗：打开APP -注册-登录-添加好友，分析新用户从开始到参与社交的过程；

对于电商APP，可以搭建一个漏斗：浏览详情页-加入购物车-提交订单-支付订单成功，来分析用户从看到商品到最终支付成功的过程，以及每个环节的损耗；

对于大促销前的EDM，也可以建立一个漏斗：发送邮件-邮件到达-邮件打开-点击邮件中的商品-购买商品-支付订单。

在分析的过程中，可以观察整体转化率是否符合行业标准，哪些步骤有优化的空间？我们可以通过细分维度，找出是什么因素导致转化率低，也可以看看损耗链接的其他使用路径，然后给予针对性的指导等等。

智能路步道：探索转型路径的多样性

当有明确的转化路径时，提前建立一个漏斗，更容易监控转化率。但很多时候，虽然有最终的转化目标，但用户到达目标的路径有很多，无法确定哪条路径被用户走的最多，哪条转化路径最短。这时，就需要借助智能路路径分析模型了。

确定你要观察的目标行为，通常是你在业务中需要引导用户完成的某个功能或页面。可以设置为起始事件来分析该行为的后续行为路径；或者将其设置为结束事件来分析源路径。

例如：

在电商APP中，加入购物车是成功支付的最终转化目标的前一步，但很多用户加入购物车后不会提交订单直接支付。此时目标事件为‘加入购物车’，并设置为初始事件，从而分析用户加入购物车后的行为路径，是被页面上的其他推荐所吸引，还是去了别处。

在一个知识付费APP中，有多个入口，通过banner、搜索列表、专题列表、专题文章等方式引导至栏目详情页面。然后进行栏目订阅。如果要分析用户最终订阅的转换路径，可以选择目标事件为'订阅列'，设置为结束事件。

总之，智能路路径可以用来探索更多的转型路径。当专注于某一条路径时，其实就是一个转化漏斗，可以保存下来用于日常监控，发现问题时在漏斗中进一步细分。

用户路路径：逐步跟踪，路径识别和用户类型分析

与转化漏斗和智能路路径不同，用户路路径不需要提前设置漏斗或者圈定哪个页面事件或者点击事件来分析，而是计算用户使用网站或者app时的每一个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化。通过数据，真实再现用户从打开app到离开的全过程，进一步识别用户的频繁路径模式，即哪条路径是用户访问最多的。在哪一步，用户最有可能流失；甚至展示产品经理设计产品时没有预料到的路径，找到最基础、最原始的数据来分析用户行为；还可以通过路径识别用户行为特征，分析用户是否是目标导向型的跑出来？或者漫无目的的浏览型。总之，用户路路径的分析对产品运营过程有着非常重要的启发作用。

总结：基于不同场景的分析模型选择

总之，转化漏斗、智能路路径、用户路路径都是基于用户行为路径数据的重要分析模型，有相似之处，也有不同之处。转化漏斗是预设路径；智能路路径是设定目标行为后发现更多的漏斗；用户路路径是用户整个转化过程的完整再现。在不同的分析场景下，可以选择不同的方法来寻找问题的答案，比如回到文章开头提到的问题：

1.用户从进入产品到离开发生了什么？你主要遵循什么样的行为模式？

用户路路径模型可以用来观察用户的整体行为路径，并通过用户的频繁路径发现他们的行为模式。

2.用户是否遵循产品设计引导的路径？丢失了哪些步骤？

可以选择转化漏斗模型，将每个引导设置为漏斗的每一步，分析其转化和损失。

3.离开预期路径后，用户的实际方向是什么？

可以选择转化漏斗模型来考察经过引流环节的用户的后续行为路径，也可以选择预设事件作为智能路路径中的目标事件来分析其后续行为路径。

4.不同渠道带来的不同特征的用户行为有何差异？什么样的用户更有价值？

可以选择用户路路径模型，细分渠道维度，查看不同维度的用户行为路径。

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