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新技能√:如何做用户路径行为分析?

解码创业 来源:创业邦 作者:吴扬 2015-11-19 12:59:22 阅读: 评论:0

  其他的漏斗模型分析场景可以根据业务需求灵活运用,诸葛IO平台中拥有十分强大的漏斗分析工具,欢迎参看一个基于漏斗模型的分析案例《漏斗/留存新玩儿法》。

  路径分析与漏斗模型存在不同之处,它通常是对每一个用户的每一个行为路径进行跟踪与记录,在此基础上分析挖掘用户路径行为特点,涉及到每一步的来源与去向、每一步的转化率。可以说,漏斗模型是事先的、人为的、主动的设定了若干个关键事件节点路径,而路径分析是探索性的去挖掘整体的行为路径,找出用户的主流路径,甚至可能发现某些事先不为人知的有趣的模式路径。从技术手段上来看,漏斗模型简单直观计算并展示出相关的转化率,路径分析会涉及到一些更为广泛的层面。

  四、路径分析常见思路与方法

  1.Sunburst Partition可视化分析探索

  通过解析布点获得的用户行为路径数据,我们可以用最简单与直接的方式将每个用户的事件路径点击流数据进行统计,并用数据可视化方法将其直观地呈现出来。 D3.js是当前最流行的数据可视化库之一,我们可以利用其中的Sunburst Partition来刻画用户群体的事件路径点击状况。从该图的圆心出发,层层向外推进,代表了用户从开始使用产品到离开的整个行为统计;Sunburst事件路径图可以快速定位用户的主流使用路径。通过提取特定人群或特定模块之间的路径数据,并使用Sunburst事件路径图进行分析,可以定位到更深层次的问题。灵活使用Sunburst路径统计图,是我们在路径分析中的一大法宝。

 

  2.基于关联分析的序列路径挖掘方法

  提到关联规则分析,必然免不了数据挖掘中的经典案例“啤酒与尿布”。暂且不论“啤酒与尿布”是不是Teradata的一位经理胡编乱造吹嘘出来的“神话故事”,这个案例在一定程度上让人们理解与懂得了购物篮分析(关联分析)的流程以及背后所带来的业务价值。

  将超市的每个客户一次购买的所有商品看成一个购物篮,运用关联规则算法分析这些存储在数据库中的购买行为数据,即购物篮分析,发现10%的顾客同事购买了尿布与啤酒,且在所有购买了尿布的顾客中,70%的人同时购买了啤酒。于是超市决定将啤酒与尿布摆放在一起,结果明显提升了销售额。

  我们在此不妨将每个用户每次使用App时操作所有事件点看成“购物篮”中的“一系列商品”,与上面提到的购物篮不同的是,这里的所有事件点击行为都是存在严格的前后事件顺序的。我们可以通过改进关联规则中的AprIOri或FP-Growth算法,使其可以挖掘存在严格先后顺序的频繁用户行为路径,不失为一种重要的用户路径分析思路。我们可以仔细考量发掘出来的规则序列路径所体现的产品业务逻辑,也可以比较分析不同用户群体之间的规则序列路径。

  3.社会网络分析(或链接分析)

  早期的搜索引擎主要基于检索网页内容与用户查询的相似性或者通过查找搜索引擎中被索引过的页面为用户查找相关的网页,随着90年代中后期互联网网页数量 的爆炸式增长,早期的策略不再有效,无法对大量的相似网页给出合理的排序搜索结果。

  现今的搜索引擎巨头如Google、百度都采用了基于链接分析的搜索引擎算法来作为这个问题的解决方法之一。网页与网页之间通过超链接结合在一起,如同微博上的社交网络通过关注行为连接起来,社交网络中有影响力很大的知名权威大V们,互联网上也存在着重要性或权威性很高的网页。将权威性较高的网页提供到搜索引擎结果的前面,使得搜索的效果更佳。

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