在之前的文章里,我们聊了7种数据分析的方法,分别是对比分析法、多维度拆解法、漏斗观察法、分布分析法和用户留存分析法、用户画像分析法和归因查找法,这篇文章我们来聊聊常见的数据分析方法中的最后两个:路径挖掘分析法和单个行为序列分析法。

首先呢,是路径挖掘分析法。

一、路径挖掘分析法

在漏斗分析法那篇文章里,我们已经知道了如何观测明确的用户路径,但对起点和终点我们是都有明确的业务场景,就需要通过路径挖掘分析法逐步挖掘用户的来源及流向,来还原业务场景,获取洞察。

像GA、神策数据等都支持这种分析方法,路径挖掘分析法是把用户的行为分成一步一步的,然后告诉我们每一步的流转情况。

路径挖掘分析法的运作原理:逐级展开某一事件的前一级(后一级)事件,观察其流向。

1. 路径挖掘的适用场景

在运用路径挖掘分析法之前,我们一定要想明白拿它来分析什么。

场景一:有明确的起始的场景

举个栗子:我们的产品做了一个H5的活动,我们想知道这个活动通过不同的渠道把这个H5发出去之后,来到这个活动页面的人有没有干我们想让他们做的事情(比如注册、成为VIP用户),这个时候我们就可以运用路径挖掘的分析方法。

从一个明确的起点出发,去浏览后续的轨迹,从而对起点本身的用户行为产生比较丰富的认识。

这样我们就会知道,这个H5页面所承载的功能是什么样的,这就是有明确起始的场景。

场景二:有明确的结果目标

场景一是从前看到后,场景二是从后看到前,我们已经有明确的结果了。

举个栗子:某在线职业培训平台,结束事件是:注册完成,我们想知道用户在注册完成之后都经历了什么,这时我们需要把路径倒过来看,可以看出大部分的流量从【开始注册】来的,然后再往前看一步,发现大部分【开始注册】的流量来自【登录】页面(登录页面有注册功能)和一些公开课。我们可以发现很多用户是从免费的公开课注册成功的。

由此可以看出,大部分的用户都是被免费的公开课所吸引,必尽公开课不需要支付成本。通过路径挖掘分析法的观察我们对平台注册用户的动机和什么的形式更吸引用户注册有更清晰的认知。

二、行为序列分析法

上面我们聊了路径挖掘分析法,大家可能会说,我们有了路径挖掘模型之后,单个用户的行为序列还有什么意义呢,其实单个用户的行为序列能让我们回归具体的业务场景,发现隐藏在统计数据下被统计数据抹平了细节的更真实的业务场景。

其实,路径挖掘分析法有它的局限性,它只是把一群人放到这个路径里进行分析,它反应的是一群人的趋势,但是对于单个用户来讲,趋势肯定是不一样的,所以这时我们就需要运用到行为序列分析法。

行为序列分析法的运作原理:将单个用户的所有行为以时间线的形式进行排列。

1. 行为序列的适用场景

适用场景:观察掩盖在统计信息下更细致的信息,还原用户具体的使用场景,同时还能通过观察具体的行为特征,找到提升产品价值的机会点。

举个栗子:运用用户行为序列分析法查看某共享单车APP的单个用户行为,通过查看我们发现,这个用户不断的在解锁我们的活动单车和锁定活动单车,并且解锁和锁定的间隔时间非常短,只有几十秒。每天有四五次这种行为,这种行为肯定是不正常的,我们再筛选一部分行为序列查看详情,由下图二我们可以发现,两次解锁的时间间隔只有11分钟,但是这两个地铁站的距离为7.2KM,这是正常操作下无法实现的。

这里只是简单的一个例子,单个用户的行为序列能让我们发现很多细致的信息,在这就不一一列举了。

2. 用户行为序列如何辅助产品设计?

我们日常工作中,不管是做产品功能还是做策略设计,这些需求往往来自用户的需求,但是我们也很难避免将自己的个人判断强加在用户的身上,你很有可能会忽略掉大部分用户的生活场景,从而做出不对的判断。这时候通过用户画像或用户行为序列分析法就能很好的辅助我们在产品设计的时候做决策。

首先,对照用户画像,想想这个用户在使用你的产品当中可能会遇到的环境局限。

比如我们做的是幼儿在线语言培训的产品,那学生的作息时间就会对产品有限制。

其次呢,观察已有的用户的行为序列,将新设计的流程或者策略套进去看是否成立。

举个栗子:我们是途牛的产品经理,现在需要做一款旅游保险类的产品,这个时候我们需要给这款产品在平台上找个入口,那放那合适呢,这时我们可以通过用户行为序列法去观察用户的下单流程,看用户在哪一步停留的时间长,这时我们就可以根据产品情况,把这个功能把在停留时间长的那一个页面。

除了以上通过观察用户的行为序列,我们还可以通过像APPSEE、inspectlet这样的工具进行屏幕录像的方式去观察。

好啦,路径挖掘分析法和行为序列分析法到这里就聊完啦。

最后

惯例:一个架构图总结一下本篇文章:

到这儿九种数据分析方法也聊完了,这九种数据分析方法可以结合我们的业务场景单独使用也可以多个一起使用。希望大家灵活使用,使用它之前要想明白,我们要用它来分析什么哦。

数据分析(7)路径挖掘分析法 行为序列分析法相关推荐

  1. 数据分析中的分组分析法(二)

    我们在上面的内容中为大家解释了数据分析中的分组分析方法,我们根据属性指标分组分析法和数量指标分组分析法的定义给大家进行了详细的说明.但是对于数量指标分组分析法没有给大家详细地说明,今天我们给大家好好讲 ...

  2. python数据分析案例-利用生存分析Kaplan-Meier法与COX比例风险回归模型进行客户流失分析与剩余价值预测

    目录 1. 概述 1.1 背景 1.2 目的 1.3 数据说明 2. 相关概念 2.1 事件 2.2 生存时间 2.3 删失 2.4 生存概率 2.5 中位生存时间 2.6 风险概率 3. 数据处理 ...

  3. Python数据分析与实战挖掘

    <Python数据分析与实战挖掘> 张良均 基础篇 书推荐:<用python做科学计算> 扩展库 简介 Numpy数组支持,以及相应的高效处理函数 Scipy矩阵支持,以及相应 ...

  4. 【笔记】《Python数据分析与实战挖掘》

    <Python数据分析与实战挖掘> 张良均 基础篇 书推荐:<用python做科学计算> 扩展库 简介 Numpy数组支持,以及相应的高效处理函数 Scipy矩阵支持,以及相应 ...

  5. 数据分析系列之挖掘建模

    经过数据探索与数据预处理,得到了可以直接建模的数据,根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测,聚类分析,关联规则,时序模式和偏差检测等模型,帮助企业提取数据中的商业价值. 分类与预测 对于之前的背景假 ...

  6. 大数据分析处理及挖掘技术

    数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼,而其中最有价值的地方在于预测性分析,即可以通过数据可视化.统计模式识别.数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据,根据数据挖掘的结果得出预测性决策. ...

  7. 数据分析中,文本分析远比数值型分析重要!(上)

    温馨提示:本文是<数据分析中,文本分析远比数值型分析重要!>的上篇,聊的是文本分析的一些基本知识,下篇将以一个实际案例来聊聊基于大数据的文本分析是如何应用在商业场景中的,将于明天推送,敬请 ...

  8. 测试用例设计方法_测试用例设计方法——流程分析法(场景法)

    测试用例设计方法中,流程分析方法又称为场景法,是根据不同的业务场景来编写测试用例. 流程分析主要包括三个流程: 1.   基本流:也就是正向流程,通过业务流程输入都为正确的,能够最终达到目标的流程.如 ...

  9. 方根法公式_仓储管理笔记之库存分析法:ABC分析法、区域合并法......

    导读 国内有庞大的仓储物流从业人员队伍(根据中国物流与采购联合会的调查,2016年底我国物流从业人员5012万,是人员增速最快的行业),很多人只是想深入了解仓库从无序到有序,从源头开始应该如何管理.如 ...

最新文章

  1. 震撼三观:从细胞到宇宙
  2. 2021桓台高考成绩查询,桓台中考成绩查询2021
  3. 基于SSM+Layui+Bootstrap实现学校教师技能大赛评分系统
  4. 牛客网-阿里巴巴2017
  5. [转]Javascript 绝句
  6. win32 数据类型 vs c#
  7. 基于 abp vNext 和 .NET Core 开发博客项目 - Blazor 实战系列(五)
  8. matlab for 取数组,for循环中的MATLAB和单元格数组处理
  9. Vue 中的列表渲染
  10. 共享黑名单是行业潜规则
  11. 小议ARM Cortex-m0/m4系列的总线差异
  12. #3688. 毒瘤(duliu)
  13. 【电脑配置】三、解决ubuntu16.04系统无法连接wifi的错误
  14. 互联网大厂办公楼图鉴
  15. 论return 0的高级写法 bushi​​​​​​​)
  16. 计算机网络逻辑类故障实例,逻辑故障计算机网络论文
  17. 京东助手抢购-购买口罩教程
  18. 里程计模型(2):阿克曼结构底盘
  19. 传智黑马java基础学习——day04(数组)
  20. 名编辑电子杂志大师教程 | 输出HTML,*.EXE,*.ZIP,*.APP电子杂志格式

热门文章

  1. java微信多客服_怎么实现微信多公众号管理?有哪些多客服系统?
  2. Python正则表达式和re模块,完美匹配中文与中文标点符号
  3. 【转载】优雅抒情的浪漫小提琴曲
  4. IPTVOTT,未来谁更香——关于新媒股份的一点思考
  5. Gradient vanishing and explosion
  6. 案例6-1.3 哥尼斯堡的“七桥问题”
  7. linux配置dns心得体会,dns实训报告心得体会.doc
  8. vue-qq 实践(一)
  9. 山西省将率先实现全覆盖社保“一卡通”
  10. Ciri智能语音系统