# 路径分析

# 一、路径分析的意义

路径分析是一种分析行为顺序、行为偏好、关键节点、转化效率的探索型模型

路径分析将用户每次会话时的访问顺序进行记录,再整合得到用户行为路径的桑基图,直观查看在每一关键节点前后的行为流入、流出情况。

可以直观掌握用户行为扩展路线,以供优化节点内容、提升整体转化效率。利用路径分析模型,可以快速了解影响转化的主次因素,从而有目的的改进产品。

# 二、路径分析的位置和适用角色

可以从“行为分析”模块下的“路径分析”页进入

公司超管 管理员 分析师 普通成员
路径分析模型

# 三、路径分析的页面概览

由分析角度设定区、展示筛选区、展示图表区、节点详情信息,4 部分组成

# 四、路径分析的使用场景

# 4.1 常用的几种分析场景

初始分析内容

查看经过某个节点的相关路径集合

查看某个节点的节点详情

跳转到用户列表及用户行为序列

观察以某个事件为结束事件的路径图

快速观察某个节点的简易留存、流失情况

# 4.2 名词定义与逻辑条件

分析事件组: 参与路径分析的事件范围,默认 10 项,最多可选 30 项。未选事件为无效事件,不参与路径分析的计算和展示。

分析对象: 选择分析事件组中的 1 项作为分析基础,可以指定它为初始或结束事件进行分析。默认选中第一项起始。

会话间隔: 两连续的有效事件(属于分析事件组)间的触发间隔在设置时间内时,视为两者属于同一会话。

路径: 以分析对象为基准,向前后或向后(由分析初始或结束决定)展开的路径。路径将确保相互独立完全穷尽

  1. 下一步路径应当是上一步的子集,且数量相同。此时会出现流失、起始概念,即没有下一步或第一步的概念。

  2. 分析对象为起始事件 A 时,当路径中反复出现 A 时,只以第一个 A 作为起始点,一个会话不会反复计算成多条路径。

  3. 分析对象为结束事件 A 时,当路径中反复出现 A 时,只以最后一个 A 作为结束点,一个会话不会反复计算成多条路径。

  4. 按照会话中的顺序依次判断为第一步、第二步、第三步等或倒数第一步、倒数第二步、倒数第三步等等。

展示数量: 当路径上的某个节点在下列情形下,将在图表中并入“更多”的模块

注: 该节点的数量在同级节点中排名超过第 7 名时,节点将并入“更多”中

# 4.3 分析角度设定区的条件

# 4.3.1 参与分析的事件

  1. 沿用当前的事件个人设置配置页

  2. 默认选中前 10 项,最多可选 30 项,用户可按需搜索

# 4.3.2 为事件设置分组拆分条件

可为选择的“参与分析的事件”组,增加事件拆分选项。此时:

  1. 可对组中的任意一个事件按照该事件的某个事件属性进行拆分

  2. 每一个事件只能进行一个属性的拆分,即选择过的事件不能再被选中

  3. 每一个在组中的事件,都可以进行拆分。

  4. 数值型或时间型属性可以设置区间,该属性区间组与其他模型的区间组共享配置

# 4.3.3 选取分析事件

选择分析与设置筛选条件

  1. 分析的方式可选初始事件或结束事件

  2. 可添加事件的事件属性的筛选条件,最多添加 10 项

  3. 筛选条件的可分析角度与数据类型相关

数据类型 举例 可支持属性逻辑
数值 消费金额 等于、不等于、小于、小于等于、大于、大于等于、有值、无值、区间
字符串 省份 等于、不等于、包含、不包含、有值、无值、正则(不)匹配
列表 ID 名单 存在元素、不存在元素、元素位置、有值、无值
时间 注册时间 等于、不等于、区间、有值、无值
布尔 用户群 1 为真、为假、有值、无值

# 4.3.4 设置用户属性

可筛选用户属性或用户分群,最多添加 10 项

数据类型 举例 可支持属性逻辑
数值 消费金额 等于、不等于、小于、小于等于、大于、大于等于、有值、无值、区间
字符串 省份 等于、不等于、包含、不包含、有值、无值、正则(不)匹配
列表 ID 名单 存在元素、不存在元素、元素位置、有值、无值
时间 注册时间 等于、不等于、区间、有值、无值
布尔 用户群 1 为真、为假、有值、无值

# 4.3.5 会话间隔设置

会话间隔的含义为: 选取时,相邻事件的最大间隔时间。

修改这个值可以调整相邻事件是否在同一个会话中。

默认设置为“30 分钟”,单位可选“秒”(1~60)、“分钟”(1~60)、“小时”(1~24)

# 4.4 展示筛选区的设置

分析时段: 默认选择过去 7 日(最多可选择 31 日的时间区段)

如果选择的时间段天数大于 31 日,则选取起始日~(起始日+30 日)进行分析

# 4.5 展示图表区的设置

# 4.5.1 流失或起始的展示

  1. 当分析起始事件时,某一步没有下层节点,则该节点会出现流失

  2. 当分析结束事件时,某一步没有上层节点,则该节点会出现起始

# 4.5.2 “更多”的组分

节点为“更多”时,相当于一般节点的集合,选取的连线即全部组成节点的连线集合、数值与流量也为其集合。

# 4.5.3 横向滚动条与左右拖拽

最多可以展示 10 个层级,默认展示出初始事件或结束事件(根据选择)

可以通过拖拽横向滚动条实现屏幕内更多信息的展示。(点击鼠标中键可进入窗口拖拽模式,更便捷地横移图表)

# 4.5.4 节点路径

点击某一节点时可高亮查看相关路径或展示该节点的节点信息详情

查看节点详情时,点击用户数信息,将显示符合条件的用户列表。并可以查询到相关的用户行为序列

# 4.6 分析范围、数据选取原则

除去筛选条件以外,依然有分析范围控制整体的计算与展示大小,形成可控分析

(1)时间选取范围

默认选择过去 7 日(最多可选择 31 日的时间区段)

(2)计算事件组范围

默认展示当前设置页的前 10 个事件,可勾选、可全选,最多可选择 30 个事件。

分析对象必定在计算事件组中

(3)展示会话步骤的范围

展示和分析的步骤定为 10 步,即会话中,从起始(结束)事件算起,超过范围的事件直接舍弃,按无数据处理。

(4)“更多”的展示

超过展示数量的节点将进行合并。合并后的节点“更多”将继承其中各节点的数据。点击“更多”的节点详情时,依然可以看到整体统计、流向路径信息。

# 4.7 数据的计算逻辑

一个会话中,将**起始点(结束点)**开始的事件记为第一步(即分析对象),向后(向前)的每一个事件记为下一步,类推行为路径上的每一个节点。

以分析某事件 A 为初始事件为例,行为序列为 A,B,C,流失(会话内无新事件),则 A 为第一步,B 为第二步,C 为第三步,流失为第四步。

以分析某事件 L 为结束事件为例,行为序列为起始(会话前无新事件),B,C,L,则 L 为第一步,C 为第二步,B 为第三步,起始为第四步。

起始点(结束点)规则参考名词定义。且流失或起始只会是分析序列中的最后一步

  • 关于步骤的实例
分析对象 行为序列 第一步 第二步 第三步 第四步 第五步
1 起始事件A A-B-C-D A B C D 流失
2 起始事件A A-B-A A B A 流失
3 起始事件A A-A-C-D A A C D 流失
4 起始事件A A-C-D A C D 流失
5 结束事件L B-L-D-L L D L B 起始
6 结束事件L A-L L A 起始
7 结束事件L L-C-D-L L D C L 起始
8 结束事件L C-D-L L D C 起始

路径分析中,某一步中的某个节点,其会话数量相当于上一步中所有到达这个节点之和 以上述实例为例“起始为 A,第四步为 D”的节点值将由序列 1 和序列 3 共同组成

# 五、最佳实践

# 5.1 黄金路径的获取

在一些产品中,用户使用产品的黄金路径是非常关键的,往往直接关系到商业成功。路径分析适合获取用户的使用黄金路径,一般以“开启应用”作为“起始事件”,或者“付费事件”作为“结束事件”,之后将诸如“页面浏览”、“购买商品”等行为纳入到参与事件中。关注路径分析结果中靠前的路径,对转化用户进行分群做后续分析,或排除无关事件,探索产品的黄金路径。

# 5.2 了解操纵偏好

黄金路径的探索是一个比较大的场景下的路径分析,实际上路径分析也适合对更小场景、更短时段内的用户行为进行分析。比如用户进入商品页之后的操作偏好,是更喜欢点击底部的 ICON 还是标题下的 ICON;或者购买礼包后会不会立刻使用。路径分析可以在这种情况下视为更网状的、更短窗口期的漏斗,一些符合这样情况的漏斗都适合使用路径模型进行分析。