用户行为路径分析在产品优化上有哪些优势

用户行为路径分析的主要方法是转化漏斗、智能路径、用户路径。转化漏斗是预先设定好的路径；智能路径是设定了目标行为之后发现更多漏斗；用户路径是完整再现用户整个转化过程。在实际应用中，三者有各自适用的分析场景，通常也需要互相结合，相辅相成。智能路径是用户行为路径中分析的一个重要工具。

今天我们来聊一聊智能路径。

智能路径是将用户在你产品上的行为路径按照桑基图的形态展示出来，之所以是智能，是因为智能路径并不是按照我们设定好的行为路径展示，而是任由用户自己在产品上随意体验，在之后将它的路线刻画出来。这样就可以反映出更真实的场景，而不像漏斗分析那样是根据我们想看的路径进行数据分析。

智能路径能在产品优化上有什么帮助？

验证运营思路、指导产品迭代优化，达到用户增长、转化的最终目的。

智能路径和漏斗分析结合着用，彼此可以互补，漏斗分析的启始事件和结束事件是必经关系，表述了一个全局性的数据状态，比如打开APP到注册的转化率是40%，那么智能路径就可以将其中的用户自由走向显示出来。

举例一：用户在注册之前有哪些共性行为？

国内某客户，企业级软件的网站，不光要做品牌宣传，还要通过网站做获客，客户特别想知道是网站的什么地方的信息促使他的用户产生了兴趣，去预约演示。

我们建议他用智能路径结合漏斗进行分析，智能路径在前，先找到都会有哪些用户常用的到达注册页的路径，然后根据每个路径进行漏斗分析。

通过智能路径发现，70%的用户都会去看案例页，40%的用户会去看文章。于是制定了一个决策，就是在落地页强化内容，在各个产品页面强化内容。经过这次的迭代优化，注册量提高了20%。

举例二：降低放弃购物车的比率

一个电商领域客户想要进行网站优化，用户的期望是用户的购物流可以得到明显数据改善，经过漏斗分析，得出加入购物车到提交订单的转化率是70%，于是分析另外30%的流失原因，首先将流失用户进行分群。

在智能路径里，查看加入购物车的上下游事件，发现一个让人意外的情况：购物车的区域下方常放着促销广告，这个广告吸引了大量的点击。于是我们怀疑这个广告是产生流失的主要原因。

根据这个试验假设，我们设计了一个PDCA的增长实验，实验名称：去掉优惠广告，提高购物车提交率5%-10%，因为这家电商的用户量是足够的，所以会很快得到数据验证。一周的数据显示，此环节数据平稳提高7%，在漏斗分析里的趋势上看，曲线增长明显。

智能路径可以客观的展示用户的途径，比我们主动探寻更具备真实性，结合漏斗分析可以很好的帮助我们优化产品，提高产品获客留存能力。