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      產(chǎn)品設計的原則基于用戶體驗，設計標準并非源于設計師本身，而是用戶的思維模式或行為習慣。令人滿意的產(chǎn)品往往均是那些順應了用戶的使用習慣達到用戶的期望標準的產(chǎn)品。正如著名的建筑師格羅培斯為迪士尼樂園所設計的路徑規(guī)劃。在園區(qū)撒遍種子，再根據(jù)游客行走的痕跡來鋪設人行道。這完全依據(jù)用戶行為的路徑設計成為了最佳設計方案。現(xiàn)實中，網(wǎng)站建設、手機網(wǎng)站建設、APP的開發(fā)應用的設計都應以用戶體驗為原則，所以用戶路徑圖便隨之而生。今天斑驢互聯(lián)小編就給大家說說在網(wǎng)站建設或APP開發(fā)當中如何使用用戶路徑圖，而更有效地設計出令人逞心如意的產(chǎn)品。

用戶路徑圖

      何為用戶路徑圖？用戶路徑圖，簡單來講，就是抽象用戶在網(wǎng)站或APP中的訪問行為路徑，并用可視化的圖表呈現(xiàn)。

全路徑圖

       當新的用戶來到我們的網(wǎng)站/APP后，他們是否如我們預期的那樣進行訪問？還是半路遇到阻礙，沮喪離開？為什么精心設計的功能使用寥寥？而冷僻的功能卻被頻繁使用？ 全路徑圖，正是為了解決此類問題，如下圖所示：

         全路徑圖，以某個頁面/事件為起點進行分析的路徑圖。抽象圖中的元素，即為：路徑節(jié)點、流量、流向，其中，路徑節(jié)點可以為某個頁面，如：落地頁、登錄頁、商品詳情頁等；也可以為某個事件（用戶動作），如：搜索、收藏、瀏覽、支付等。下面，我們看看全路徑圖可以做什么。

1. 優(yōu)化流量流向與配比

        全路徑圖，以樹狀結構呈現(xiàn)流量的流向與分布，由此可以判斷：每個路徑節(jié)點的流量流向是否與預期一致，每個路徑節(jié)點的流量在整個路徑中的占比。在明確問題后，我們可以結合其他數(shù)據(jù)分析工作做定向優(yōu)化，比如：從“首頁->導航”的流量過低，是否因為首頁上的導航設計不夠清晰？結合上一篇的熱圖分析，我們可以快速定位問題。

2. 降低跳出率

路徑的整體跳出率是否正常；每個路徑節(jié)點的跳出率是否正常，拿問題 1 舉例，一條路徑的整體跳出率偏低，很可能是因為這條路徑的設計存在缺陷，并沒有很好的滿足用戶需求。

轉化路徑圖

       我們總是希望用戶去做一些事，如果是電商平臺，我們希望用戶購買商品；如果是社交網(wǎng)站，我們希望用戶參與互動；如果是工具產(chǎn)品，我們希望用戶使用工具。而用戶是如何如何到達我們設定的終點？在這之前，他們又經(jīng)歷過什么？這些都是轉化路徑圖可以告訴我們答案的。

轉化路徑圖，以頁面/事件為終點進行分析。下面談談轉化路徑圖的作用：

提升轉化率：

1、到達設定終點的主路徑是什么？支路徑是什么？

2、每條路徑的轉化率如何？

3、用戶為什么會選擇這樣的路徑？

舉個例子，電商平臺X寶的購買商品的路徑有A、B兩條，兩條路徑的轉化率和用戶數(shù)如下圖所示：

根據(jù)數(shù)據(jù)，我們可以明確問題的解決方向：

1、A路徑轉化率明顯高于B路徑，能否將分配給B路徑的流量導向A路徑？

2、B路徑的轉化率過低，原因在于路徑的某個節(jié)點轉化率出現(xiàn)問題，是否可以優(yōu)化？

特定人群的路徑圖

       回顧一下用戶路徑圖的構成元素：路徑節(jié)點、流量、流向。你可以發(fā)現(xiàn)，全路徑圖和轉化路徑圖的差別，實際上就是“流向”的差別。而我們分析的是一組”頁面“的路徑，還是一組”事件“的路徑，實際上就是”路徑節(jié)點“大與小的差別。所以，我們同樣可以對”流量“做特定處理，進一步分析用戶的行為軌跡。

（1）流量所具備的屬性：

     流量，簡而言之就是對人的抽象。所以，流量的屬性實際上就是人的屬性：

1、訪客使用什么設備？比如：iPhone 7、 iOS 11、4G環(huán)境……

2、訪客具有什么特點？比如：男，北京， 24 歲，大學畢業(yè)……

3、訪客來自哪里？比如：看過優(yōu)酷的宣傳廣告，對我們的產(chǎn)品產(chǎn)生了興趣……

（2）特定人群的路徑圖

想要查看特定人群的路徑圖，實際上就是將具有相同屬性的人群聚合在一起分析。比如：

1、使用iPhone的人群的用戶路徑的跳出率遠低于三星，是否因為產(chǎn)品對三星手機的支持做得還不夠好？

2、來自北京的男性青年的路徑訪問深度遠高于其他人群，原因是什么？

3、從優(yōu)酷來的訪客比從愛奇藝來的訪客轉化率更高，是否應該增加優(yōu)酷廣告的投放？

       用戶路徑圖分析工具：欲善其事，必利其器。這里收集了很多非常好的工具，通過不同的方法追蹤用戶的行為并提供給你改進網(wǎng)站可用性的建議。它們中有些可能不是免費的，但一個好的回報是值得去付出的。

Google Analysis

       GA的用戶路徑圖功能非常強大，可以添加對比、多屬性過濾、分維度查看。但是缺點也很明顯，功能設計比較臃腫，分析的復雜度過高，一般用戶可能無從下手。以下是GA的用戶路徑圖

       最后，使用用戶路徑圖，能夠幫助我們統(tǒng)籌全局，對整個網(wǎng)站/APP的用戶流動洞若觀火。通過觀察用戶“從哪里出發(fā)”、“到了哪里”、“在哪里離去”、“怎么到的目的地”，我們能夠迅速定位自身產(chǎn)品的問題，結合包括“熱圖”“漏斗”等分析工具進一步找到問題的根源，并最終解決問題。

       如果對漏斗分析有了解的同學，也許已經(jīng)發(fā)現(xiàn)用戶路徑與漏斗的潛在聯(lián)系：用戶路徑圖的每條路徑，實際上就是一個個“天然”的漏斗。所以，對于用戶路徑發(fā)現(xiàn)的問題，理論上都可以使用漏斗做進一步的分析。而漏斗分析，正是數(shù)據(jù)分析工具系列的下一篇內(nèi)容。歡迎關注我的數(shù)據(jù)分析工具系列，我會講述如何改善用戶體驗，提升轉化，幫助你更好地運用數(shù)據(jù)驅動產(chǎn)品運營。