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用户路径图:为网站或APP的路径设计所借鉴

来源:聚站网 2017-08-02 16:48:20

      注:使用用户路径图,能够帮助我们统筹全局,对整个网站/APP的用户流动洞若观火。

  什么是最好的设计?

  1971 年,英国伦敦,国际园林艺术研讨会,迪斯尼乐园的路径设计获得世界最佳设计奖。然而这条路径并非出自某个大师手笔,全靠游人自行设计。建筑大师格罗培斯在乐园的各景区间撒遍草籽,第二年,他根据被人踩出来的痕迹铺设了人行道。而获得最佳设计奖的方案,就是格罗培斯按此人行道事后绘制的。

  产品设计的标准不只在专家的大脑中,也在用户的心里。顺应用户所期望的标准,就能设计出令人满意的产品。

  如果说现实中的路径设计,可以借鉴草坪踩出的痕迹,那么网站或APP的路径设计,可以借鉴什么?用户路径图,正为此而生。如你所见,这是数据分析工具系列的第 2 篇:用户路径图。

  用户路径图

  何为用户路径图

  用户路径图,简单来讲,就是抽象用户在网站或APP中的访问行为路径,并用可视化的图表呈现。

  全路径图

  当新的用户来到我们的网站/APP后,他们是否如我们预期的那样进行访问?还是半路遇到阻碍,沮丧离开?为什么精心设计的功能使用寥寥?而冷僻的功能却被频繁使用? 全路径图,正是为了解决此类问题,如下图所示:

  全路径图,以某个页面/事件为起点进行分析的路径图。抽象图中的元素,即为:

  路径节点

  流量

  流向

  其中,路径节点可以为某个页面,如:落地页、登录页、商品详情页等;也可以为某个事件(用户动作),如:搜索、收藏、浏览、支付等。下面,我们看看全路径图可以做什么。

  1. 优化流量流向与配比

  全路径图,以树状结构呈现流量的流向与分布,由此可以判断:

  每个路径节点的流量流向是否与预期一致

  每个路径节点的流量在整个路径中的占比

  在明确问题后,我们可以结合其他数据分析工作做定向优化,比如:从“首页->导航”的流量过低,是否因为首页上的导航设计不够清晰?结合上一篇的热图分析,我们可以快速定位问题。

  2. 降低跳出率

  路径的整体跳出率是否正常

  每个路径节点的跳出率是否正常

  拿问题 1 举例,一条路径的整体跳出率偏低,很可能是因为这条路径的设计存在缺陷,并没有很好的满足用户需求。

  转化路径图

  我们总是希望用户去做一些事,如果是电商平台,我们希望用户购买商品;如果是社交网站,我们希望用户参与互动;如果是工具产品,我们希望用户使用工具。而用户是如何如何到达我们设定的终点?在这之前,他们又经历过什么?这些都是转化路径图可以告诉我们答案的。

  转化路径图,以页面/事件为终点进行分析。下面谈谈转化路径图的作用:

  提升转化率:

  到达设定终点的主路径是什么?支路径是什么?

  每条路径的转化率如何?

  用户为什么会选择这样的路径?

  举个例子,电商平台X宝的购买商品的路径有A、B两条,两条路径的转化率和用户数如下图所示:

  根据数据,我们可以明确问题的解决方向:

  A路径转化率明显高于B路径,能否将分配给B路径的流量导向A路径?

  B路径的转化率过低,原因在于路径的某个节点转化率出现问题,是否可以优化?

  特定人群的路径图

  回顾一下用户路径图的构成元素:路径节点、流量、流向。你可以发现,全路径图和转化路径图的差别,实际上就是“流向”的差别。而我们分析的是一组”页面“的路径,还是一组”事件“的路径,实际上就是”路径节点“大与小的差别。所以,我们同样可以对”流量“做特定处理,进一步分析用户的行为轨迹。

  (1)流量所具备的属性

  流量,简而言之就是对人的抽象。所以,流量的属性实际上就是人的属性:

  访客使用什么设备?比如:iPhone 7、 iOS 11、4G环境……

  访客具有什么特点?比如:男,北京, 24 岁,大学毕业……

  访客来自哪里?比如:看过优酷的宣传广告,对我们的产品产生了兴趣……

  (2)特定人群的路径图

  想要查看特定人群的路径图,实际上就是将具有相同属性的人群聚合在一起分析。比如:

  使用iPhone的人群的用户路径的跳出率远低于三星,是否因为产品对三星手机的支持做得还不够好?

  来自北京的男性青年的路径访问深度远高于其他人群,原因是什么?

  从优酷来的访客比从爱奇艺来的访客转化率更高,是否应该增加优酷广告的投放?

  用户路径图分析工具:欲善其事,必利其器

  这里收集了很多非常好的工具,通过不同的方法追踪用户的行为并提供给你改进网站可用性的建议。它们中有些可能不是免费的,但一个好的回报是值得去付出的。

  Google Analysis

  GA的用户路径图功能非常强大,可以添加对比、多属性过滤、分维度查看。但是缺点也很明显,功能设计比较臃肿,分析的复杂度过高,一般用户可能无从下手。以下是GA的用户路径图

  写在最后

  使用用户路径图,能够帮助我们统筹全局,对整个网站/APP的用户流动洞若观火。通过观察用户“从哪里出发”、“到了哪里”、“在哪里离去”、“怎么到的目的地”,我们能够迅速定位自身产品的问题,结合包括“热图”“漏斗”等分析工具进一步找到问题的根源,并最终解决问题。

  如果对漏斗分析有了解的同学,也许已经发现用户路径与漏斗的潜在联系:用户路径图的每条路径,实际上就是一个个“天然”的漏斗。所以,对于用户路径发现的问题,理论上都可以使用漏斗做进一步的分析。而漏斗分析,正是数据分析工具系列的下一篇内容。欢迎关注我的数据分析工具系列,我会讲述如何改善用户体验,提升转化,帮助你更好地运用数据驱动产品运营。