3.4 用户路径分析

用户路径分析是互联网行业特有的分析专题,主要是分析用户在网页上流转的规律和特点,发现频繁访问的路径模式,这些路径的发现可以有很多业务用途,包括提炼特定用户群体的主流路径、网页设计的优化和改版、用户可能浏览的下一个页面的预测、特定群体的浏览特征等。从这些典型的用途示例中可以看到,数据化运营中的很多业务部门都需要应用用户路径分析,包括运营部门、产品设计部门(PD)、用户体验设计部门(User Experience Design,UED)等。

路径分析所用的数据主要是Web服务器中的日志数据,不过,互联网的特性使得日志数据的规模通常都是海量的。据预测,到2020年,全球以电子形式存储的数据量将达到35ZB(相当于10亿块1TB的硬盘的容量),是2009年全球存储量的40倍。而在2010年年底,根据IDC的统计,全球的数据量已经达到了120万PB,或1.2ZB。如果将这些数据都刻录在DVD上,那么光把这些DVD盘片堆叠起来就可以从地球往月球一个来回(单程约24万英里)。

路径分析常用的分析技术有两类,一类是有算法支持的,另一类是严格按照步骤顺序遍历主要路径的。关于路径分析中具体的算法和示例将在第13章做详细的说明。

在互联网数据化运营的实践中,如果能把单纯的路径分析技术、算法与其他相关的数据分析技术、挖掘技术相融合,那么将会产生更大的应用价值和更为广阔的前景。这种融合的思路包括通过聚类技术划分出不同的群体,然后分析不同群体的路径特征,针对特定人群进行的路径分析,比如,对比付费人群的主要路径与非付费人群的主要路径,优化页面布局等、根据下单付费路径中频繁出现的异常模式可能来对付费环境的页面设计进行优化,提升付费转化率,减少下单后的流失风险等。

在运营团队看来,路径分析的主要用途之一,即为监控运营活动(或者目标客户)的典型路径,看是否与当初的运营设想一致。如果不一致,就继续深入分析原因,调整运营思路或页面布局,最终目的就是提升用户点击页面的效率;其二就是通过路径分析,提炼新的有价值的频繁路径模式,并且在以后的运营中对这些模式加以应用,提升运营的效率和特定效果。比如,通过某次运营活动的路径分析,我们发现从A入口进来的用户有30%会进入C页面,然后再进入B页面,而A入口是系列运营活动的主要入口之一,基于这个C页面的重要性发现,运营人员在该页面设置了新的提醒动作,取得了较好的深度转化率。

在产品设计部门(PD)看来,路径分析是实现产品优化的一个重要依据和工具,被路径分析证明是冷僻的功能点和路径的,或许可以被进一步考虑是否有必要取消或优化。对于UED来说,路径分析也是这样帮助他们优化页面设计的。