用戶購買行為路徑知多少?


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          6年前

          【作者】張喬

          【來源】人人都是產(chǎn)品經(jīng)理

          【編輯】善小倩

          用戶行為路徑分析同樣是重要的數(shù)據(jù)分析模型,它為企業(yè)實(shí)現(xiàn)理想的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與布局調(diào)整提供科學(xué)指導(dǎo),對(duì)精準(zhǔn)勾勒用戶畫像也有重要參考價(jià)值。用戶訪問APP/網(wǎng)絡(luò),如同參觀畫展,觀眾是感受和傳達(dá)畫展參展方和展品的目的受眾體,圖畫的展現(xiàn)布局不同,每一位觀眾根據(jù)自身喜好形成特有的參觀順序。為讓觀眾沿著最優(yōu)訪問路徑前進(jìn),需要策展者結(jié)合觀眾需求進(jìn)行布局調(diào)整。這種自主式的數(shù)據(jù)分析方法,讓業(yè)務(wù)人員都能科學(xué)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

           

          什么是用戶行為路徑?

          用戶路徑分析,顧名思義,用戶在APP或網(wǎng)站中的訪問行為路徑。為了衡量網(wǎng)站優(yōu)化的效果或營(yíng)銷推廣的效果,以及了解用戶行為偏好,時(shí)常要對(duì)訪問路徑的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

          以電商為例,買家從登錄網(wǎng)站/APP到支付成功要經(jīng)過首頁瀏覽、搜索商品、加入購物車、提交訂單、支付訂單等過程。而在用戶真實(shí)的選購過程是一個(gè)交纏反復(fù)的過程,例如提交訂單后,用戶可能會(huì)返回首頁繼續(xù)搜索商品,也可能去取消訂單,每一個(gè)路徑背后都有不同的動(dòng)機(jī)。與其他分析模型配合進(jìn)行深入分析后,能為找到快速用戶動(dòng)機(jī),從而引領(lǐng)用戶走向最優(yōu)路徑或者期望中的路徑。

           

          用戶路徑分析模型的價(jià)值

          用戶路徑的分析結(jié)果通常以桑基圖形式展現(xiàn),以目標(biāo)事件為起點(diǎn)/終點(diǎn),詳細(xì)查看后續(xù)/前置路徑,可以詳細(xì)查看某個(gè)節(jié)點(diǎn)事件的流向,總的來說,科學(xué)的用戶路徑分析能夠帶來以下價(jià)值:

          第一,可視化用戶流,全面了解用戶整體行為路徑;

          通過用戶路徑分析,可以將一個(gè)事件的上下游進(jìn)行可視化展示。用戶即可查看當(dāng)前節(jié)點(diǎn)事件的相關(guān)信息,包括事件名、分組屬性值、后續(xù)事件統(tǒng)計(jì)、流失、后續(xù)事件列表等。運(yùn)營(yíng)人員可通過用戶整體行為路徑找到不同行為間的關(guān)系,挖掘規(guī)律并找到瓶頸。

          第二,定位影響轉(zhuǎn)化的主次因素,產(chǎn)品設(shè)計(jì)的優(yōu)化與改進(jìn)有的放矢。

          路徑分析對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的優(yōu)化與改進(jìn)有著很大的幫助,了解用戶從登錄到購買整體行為的主路徑和次路徑,根據(jù)用戶路徑中各個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率,發(fā)現(xiàn)用戶的行為規(guī)律和偏好,也可以用于監(jiān)測(cè)和定位用戶路徑走向中存在的問題,判斷影響轉(zhuǎn)化的主要因素和次要因素,也可以發(fā)現(xiàn)某些冷僻的功能點(diǎn)。

           

          用戶路徑應(yīng)用場(chǎng)景

          談到用戶路徑的真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景,許多企業(yè)通過第三方數(shù)據(jù)分析平臺(tái)來實(shí)現(xiàn),下面結(jié)合筆者實(shí)際工作中,所接觸的企業(yè)案例的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景為例來介紹。

          (注:因涉嫌商業(yè)機(jī)密,以下場(chǎng)景模擬真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景而設(shè),數(shù)據(jù)均為虛擬。)

          中商惠民:啟動(dòng)APP后,為何只有 30 % 商超客戶交易成功?

          中商惠民是中國最大的社區(qū)O2O服務(wù)平臺(tái)。在一次評(píng)估客戶總體轉(zhuǎn)化率過程中,通過漏斗分析發(fā)現(xiàn),從登錄惠配通APP后,提交訂單的商超客戶僅有 30 %,接下來可以通過用戶路徑客戶流失的原因所在。通過用戶路徑分析模型,清晰展示了商超客戶的動(dòng)作走向,為判斷客戶流失原因重要方式之一。

           

           

          中商惠民運(yùn)營(yíng)人員選取若干事件對(duì)客戶購買路徑進(jìn)行深度分析。圖中顯示,用戶登錄APP后,約有40 %的客戶會(huì)點(diǎn)擊Banner,30 %的客戶會(huì)直接進(jìn)行商品搜索,約10%的用戶會(huì)瀏覽商品列表,約 5 %的客戶直接退出APP。

          運(yùn)營(yíng)人員進(jìn)一步看4類用戶的提交訂單的情況,直接進(jìn)行“搜索商品”的用戶進(jìn)行提交訂單比例最高,超過 90 % ;與其形成鮮明對(duì)比的是,盡管“點(diǎn)擊Banner”是更多客戶登錄APP后的首選動(dòng)作(約占總客戶的40 %)但是這部分用戶群體在瀏覽商品列表后,僅僅30%的用戶提交訂單,說明Banner內(nèi)容布局有著比較糟糕的用戶體驗(yàn),則將此作為首選優(yōu)化與改進(jìn)的方向。

           

          某電商:“未支付訂單”超過30分鐘自動(dòng)取消,刺激用戶支付

          除了零售行業(yè)以外,用戶行為路徑在電商行業(yè)分析也應(yīng)用廣泛。某電商網(wǎng)站客戶通過用戶路徑分析,看出有兩條主要的路徑:(圖略,與上圖效果類似。)

          • 一是啟動(dòng)App-搜索商品-提交訂單-支付訂單;
          • 二是啟動(dòng)App-未支付訂單-搜索相似商品-取消訂單。

          通過第一條用戶路徑相關(guān)數(shù)值顯示,客戶提交訂單后,大約75%的用戶會(huì)支付,而高達(dá)25%的用戶沒有支付訂單;第二條用戶路徑顯然是一條有明確目的——為未最終敲定的商品而來的用戶,因?yàn)樵诖蜷_app后直奔“未支付訂單”,但是路徑中顯示此用戶再次“搜索相似商品”,這一行為可以判斷客戶可能存在比價(jià)行為,表明價(jià)格一定程度上影響了這部分用戶的支付欲望,這是一批“價(jià)格導(dǎo)向”的客戶。

          對(duì)此,該電商運(yùn)營(yíng)人員采取針對(duì)性措施:(1)“未支付訂單”超過30分鐘則自動(dòng)取消;(2)將支付頁面附近放置優(yōu)惠券領(lǐng)取。

          當(dāng)該電商新版本上線后,再次通過用戶路徑分析模型,發(fā)現(xiàn)客戶在提交訂單后,由于30分鐘的時(shí)間限制,有更多的客戶愿意立即支付訂單;同時(shí)未支付訂單大大降低,說明在支付支付頁面附近放置優(yōu)惠券的方式刺激到對(duì)價(jià)格敏感的客戶。因此這也是一次很成功的改版。

          總之,用戶真實(shí)的選購過程是一個(gè)交纏反復(fù)的過程,每一個(gè)路徑背后都有不同的動(dòng)機(jī)。通過用戶行為路徑能夠清晰看到用戶行為特點(diǎn)與背后原因。若與其他分析模型配合,會(huì)產(chǎn)生更佳效果,通過數(shù)據(jù)分析能夠快速找到用戶動(dòng)機(jī),從而引領(lǐng)用戶走向最優(yōu)路徑或者期望中的路徑。

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