大数据技术中,关于用户行为分析方面的有哪些技术？

一、什么是用户行为路径分析

用户行为路径分析是一种监测用户流向，从而统计产品使用深度的分析方法。它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或点击模式，进而实现一些特定的业务用途，如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化与改版等。

以电商为例，买家从登录网站/APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而用户真实的选购过程往往是交缠反复的，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能快速找到用户行为动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。

二、用户行为路径分析的作用

用户路径的分析结果通常以桑基图形式展现，以目标事件为起点/终点，详细查看后续/前置路径，可以详细查看某个节点事件的流向，总的来说，科学的用户行为路径分析有以下作用：

1、可视化用户流向，对海量用户的行为习惯形成宏观了解。

通过用户路径分析，可以将一个事件的上下游进行可视化展示，业务人员可以查看用户当前节点事件的相关信息，包括事件名、分组属性值、后续事件统计、流失、后续事件列表等。从而帮助业务人员全面了解用户整体行为路径分布，找到不同行为间的关系，挖掘规律并突破业务瓶颈。

2、定位影响转化的主次因素，使产品的优化与改进有的放矢

路径分析对产品的优化与改进有着很大的帮助，可以日常监测用户的行为路径，根据用户路径中各个环节的转化率，及时发现用户的核心关注点及干扰选项，引导用户持续挖掘产品及服务的价值。

例如，一款视频创作分享型App应用中，从开始拍摄制作视频到视频的最终发布过程中，用户往往会进行一系列的剪辑操作；通过路径分析，我们可以清晰的看到哪些是用户熟知并喜爱的编辑工具，哪些操作过于冗长繁琐，这样可以帮助我们针对性地改进剪辑操作模块，优化用户体验。如果在路径分析过程中用户的创作数量与用户被点赞、评论以及分享的行为密切相关，就可以考虑增强这款App的社交性，增强用户黏性与创作欲望。

三、用户行为路径分析的关键

互联网行业对数据的获取有着得天独厚的优势，路径分析所依赖的数据主要就是服务器中的日志数据。用户在使用App过程中的每一步都可以被记录下来，这时候就需做好数据埋点，它与我们所关心的业务息息相关。如果数据埋点没做好，数据就不全面，导致数据分析过程比较困难。通常我们会借助第三方数据分析跟踪平台来做数据埋点，不管用哪个平台，做好数据埋点才是关键，如各个页面之间的停留时间、跳出率、离开次数、流失率和转化率等。

四、用户行为路径分析方法

常见的分析方法有：转化漏斗、智能路径、用户路径。

三者都是基于用户行为，转化漏斗是预先设定好的路径；智能路径是设定了目标行为之后发现更多漏斗；用户路径是完整再现用户的整个转化过程。在实际应用中，三者有各自适用的分析场景，通常也需要互相结合，相辅相成。接下来逐一介绍这三种方法。

1、转化漏斗

作用：提升转化效果。

转化漏斗是路径分析中的一种特殊情况，是针对少数人为特定模块与事件节点的路径分析。它适用于对产品运营中的关键环节进行分析、监控，找到其中薄弱的环节，通过用户引导或者产品迭代来优化，提升转化效果。

无论是新用户的引导、某个业务流程还是某一次运营活动，涉及到有流程转化的都可以建立漏斗来分析。转化漏斗的例子之前也讲过，这里就不再赘述了。在分析的过程中，可以观察整体的转化率是否符合行业水准，哪些步骤转化率还有优化空间？可以通过细分维度发现导致转化率低的因素是哪些，也可以通过查看流失环节的其他使用路径，做出针对性的引导。

2、智能路径

作用：探索更多的转化路径。

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的最多的路径，哪条转化路径最短，这时候我们就采用智能路径模型来进行分析。首先确定想要观察的目标行为，通常是业务中需要引导用户完成的某个功能或到达的某个页面。然后将其设置为起始事件，分析发生该行为的后续路径；或者设置为结束事件，分析该行为的前置路径。

总之，智能路径可以用来探索性的发现更多的转化路径，当聚焦到某一条路径时，其实就是一个转化漏斗，可以将其保存下来，来进行日常监测。

3、用户路径

作用：步步追踪，划分用户类型。

用户路径不需要预先设置漏斗或者圈定要分析哪个页面事件或点击事件，而是计算用户使用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化。通过数据，真实的再现用户从打开APP到离开的整个过程，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；走到哪一步时，用户最容易流失；甚至呈现出产品经理在设计产品时都未曾预料到的路径，找到分析用户行为最基础、最原始的数据；也可以通过路径识别用户行为特征，分析用户是用完即走的目标导向型还是无目的浏览型。总之用户路径分析法对产品运营有着非常重要的启发作用。

转化漏斗、智能路径、用户路径都是基于用户行为路径数据的重要分析模型，它们有着不同的功能以及用处，掌握了这3个分析方法，可以精确获得用户行为路径数据，从而针对性的做出营销策略调整，让运营转化成倍增长。

五、基于不同场景的分析模型选择

①用户从进入产品到离开都发生了什么？主要遵循什么样的行为模式？

可以选用用户路径模型，观察用户的整体行为路径，通过用户频繁路径发现其行为模式。

②用户是否按照产品设计引导的路径在行进？哪些步骤上发生了流失？

可以选用转化漏斗模型，将各个引导设置为漏斗的各个步骤，分析其转化和流失。

③用户离开预想的路径后，实际走向是什么？

可以选择转化漏斗模型，查看经过流失环节的用户后续的行为路径，或者在智能路径中选择预设的事件为目标事件，分析其后续行为路径。

④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？

可以选择用户路径模型，细分渠道维度，查看不同维度的用户行为路径