(十三)路径、漏斗、归因和热力图分析
此部分内容来自对《Python数据分析与数据化运营》4.7节 路径、漏斗、归因和热力图分析
路径分析、漏斗分析、归因分析和热力图分析原本是网站数据分析的常用分析方法,但随着认知计算、机器学习、深度学习等方法的应用,原本很难衡量的线下用户行为正在被识别、分析、关联、打通,使得这些方法也可以应用到线下客户行为和转化分析。
漏斗分析
根据漏斗的封闭性可分为封闭型漏斗和开放型漏斗。
封闭型漏斗指的是漏斗从第一环节开始到最后的环节,数据从上一环节开始依次“漏下”来,不存在其他进入途径。
开放型漏斗指的是漏斗的各个环节都有可能存在其他入口,整个漏斗不封闭。
漏斗分析的典型应用场景是分析站内流程,如注册流程、购物车流程等;除了可以做针对多页面的流程分析外,还可以做单页面的多个步骤分析,如表单分析、注册分析等。
路径分析
路径分析也是网站分析的基本方法,借助于网站数据的可追踪性和可监测特征,所有用户行为都处于可分析的状态。路径分析不仅可以基于页面产生,还可以基于目标路径、时间路径等数据主体产生。
页面路径常用于分析不同页面引流和前后路径关系,如用户从活动页落地后如何分流、典型客户的路径特征、客户网站访问动线、页面广告资源挖掘、站内多页面流程设计优化等。典型应用包括:
通过页面间的路径数据图可以看到用户从某个页面开始到其他页面的流量分布;同样,也可以分析从某个页面开始,其之前的流量都来自于哪些页面或路径。但用户真的是按照这种方式浏览页面的吗?很多时候在路径结果数据数据中会出现这样的问题:页面下一级路径中出现了该页面上没有的点击链接,例如链接C只存在于B页面上,但发现很多用户从A页面进入了C页面。
页面路径的设别标志不是以页面是否包含跳转链接为判定依据的,而是根据不同页面的时间戳确定的。这种判定方法准确讲其实是时间路径,而非页面路径。
除了将路径应用于分析页面访问行为,还可以用于站外广告渠道路径分析、用户关键字搜索路径分析等。
在做多渠道路径分析时,经常会发现用户真正通过多个渠道交叉进入网站并完成转换的路径占比很小,似乎数据显示了用户并没有那么多的跨渠道访问后完成转化的习惯。造成这种现象的因素有以下几个方面:
当用户在网站上点击时,无论页面内是否有链接,都会被网站跟踪分析工具捕获点击的位置,然后基于每个像素的点击形成页面点击热力图。但是点击热力图有时并不是基于交互元素产生,在很多空白区域也会产生大量的用户点击。
归因分析产生于线上网站数据分析主题中,主要原因是在于线上转化行为的归属模糊性。
漏斗分析和路径分析都用来衡量有关多个主体的流程性、序列型的关系,因此二者很容易混淆,但两种分析方法具有很大的差异性:
(十三)路径、漏斗、归因和热力图分析
路径分析 路径分析也是网站分析的基本方法,借助于网站数据的可追踪性和可监测特征,所有用户行为都处于可分析的状态。路径分析不仅可以基于页面产生,还可以基于目标路径、时间路径等数据主体产生。 页面路径常用于分析不同页面引流和前后路径关系,如用户从活动页落地后如何分流、典型客户的路径特征、客...
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路径,是USP提炼的灯塔第1路径:优先应用于单一产品线或线下某单品。第2路径:优先应用于产品总类和线下某一单品。第3路径:优先应用于产品线下的某一单品。第4路径:优先应用于单一产品线或线下某单品。第5路径:优先应用于产品线下的某一单品。第6路径:优先应用于总体产品线。六、从路径到漏斗,USP...
9种最常用数据分析方法,解决90%分析难题
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漏斗模型的基本原理
漏斗模型,指的是多个自定义事件序列按照指定顺序依次触发的流程中的量化转化模型。比如,我们要分析注册流程、购物流程等,即用户是为了某个目标而进入了一个相对标准有序的路径,是为了到达“出口”,而非随意游荡。通过对关键路径转化率的分析,来确定整个流程的设计是否合理,各步骤的优劣,是否存在优化...
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