Cómo realizar un análisis de la ruta del comportamiento del usuario
El análisis de la ruta del comportamiento del usuario es un método de análisis de datos exclusivo de la industria de Internet. Analiza principalmente las reglas de flujo y las características de los usuarios en varios módulos de una aplicación o un sitio web en función de los registros de comportamiento de clics del usuario, y extrae el acceso del usuario o los patrones de clic para lograr algunos propósitos comerciales específicos, como mejorar el rendimiento del núcleo. módulos de la tasa de llegada de la aplicación, extraer las rutas principales de grupos de usuarios específicos, caracterizar las características de navegación, optimizar y modificar el diseño de los productos de la aplicación, etc.
Este artículo analizará brevemente el método de análisis de ruta del comportamiento del usuario e introducirá algunos escenarios comerciales y medios técnicos de análisis de ruta, que servirán como punto de partida. Los amigos que estén comprometidos con el análisis de datos de Internet pueden criticar. Si existe una oportunidad en el futuro, podemos continuar lanzando más casos de análisis de ruta de comportamiento del usuario que se combinen con negocios reales.
1. Análisis de ruta de escenarios empresariales
Un objetivo final importante del análisis de ruta del comportamiento del usuario es optimizar y mejorar la tasa de conversión de módulos clave para que los usuarios puedan seguir fácilmente la corriente principal esperada. Camino del diseño del producto. Llegar al módulo central. También existen los siguientes escenarios de aplicación en el proceso de análisis:
La identificación de la ruta típica del usuario y el análisis de las características del usuario se utilizan a menudo para datos demográficos como el género y la región o datos operativos como el precio y el número de pedido. Los datos de la ruta de acceso del usuario nos abren otra puerta para comprender las características del usuario. Por ejemplo, para una aplicación que crea, carga y comparte imágenes, podemos dividirla en usuarios creativos que están dispuestos a crear y cargar, usuarios interactivos que están dispuestos a dar me gusta a los comentarios, usuarios diversos que navegan y miran imágenes en silencio, usuarios que nunca suben y solo pasan por usuarios de la aplicación que descargan imágenes.
El análisis de ruta de optimización y mejora del diseño del producto es de gran ayuda para la optimización y mejora del diseño del producto. Puede usarse para monitorear y optimizar la tasa de conversión de cada módulo en la ruta de usuario esperada. Descubra también algunos puntos de función oscuros. En una aplicación para crear y compartir videos, los usuarios a menudo realizan una serie de operaciones de edición desde comenzar a grabar, hacer videos y finalmente publicar el video. A través del análisis de ruta, podemos ver claramente qué herramientas de edición son familiares y favoritas para los usuarios. Demasiado engorroso puede ayudarnos a mejorar el módulo de operación de edición y optimizar la experiencia del usuario. Si la cantidad de creaciones del usuario durante el proceso de análisis de ruta está estrechamente relacionada con el comportamiento del usuario de recibir me gusta, comentar y compartir, puede considerar mejorar la naturaleza social de la aplicación para mejorar la adherencia y el deseo de crear del usuario.
3. Monitoreo del proceso de operación del producto
La tasa de conversión de los módulos clave del producto en sí es un indicador de operación del producto muy importante. Monitoree y verifique los resultados de la operación correspondiente a través del análisis de ruta, lo que facilita que el personal relevante comprenda los efectos de la operación.
2. Recopilación de datos de análisis de rutas
La industria de Internet tiene ventajas únicas en la adquisición de datos. Los datos en los que se basa el análisis de rutas son principalmente datos de registro en el servidor. Se puede registrar cada paso que da el usuario al utilizar la aplicación. En lo que hay que centrarse en este momento es en una excelente estrategia de distribución, que debe estar estrechamente relacionada con el negocio que nos importa. Aquí podemos recomendar Zhuge io, una refinada herramienta de análisis operativo basada en los conocimientos del usuario; al integrar el SDK de Zhuge io en una aplicación o sitio web, se pueden obtener todos los datos del comportamiento del usuario en la aplicación. De hecho, Zhuge io cree que no todos los eventos tienen el mismo valor en todas las aplicaciones. Basado en un análisis en profundidad de los eventos principales, Zhuge io recomienda utilizar un método de distribución de eventos jerárquico personalizado. Cada evento consta de tres niveles: evento, clave y valor. Al mismo tiempo, Zhuge io también brinda servicios de consultoría de distribución y monitoreo de datos a desarrolladores, y puede brindar a los clientes consultoría de distribución de eventos personalizada y soporte técnico basado en una rica experiencia en la industria.
3. La relación entre el modelo de embudo y el análisis de ruta
El análisis de ruta mencionado anteriormente es similar al conocido modelo de embudo. En términos generales, el modelo de embudo puede verse como un caso especial de análisis de ruta, dirigido a módulos específicos y nodos de eventos para un pequeño número de personas.
El modelo de embudo suele ser una descripción de la tasa de conversión de una serie de nodos clave en el sitio web o aplicación, que a menudo especificamos nosotros.
Por ejemplo, podemos ver la conversión del embudo del comportamiento de compra de una aplicación de compras en Zhuge io. En esta plataforma de aplicación de compras, los compradores pasan con éxito por los cuatro nodos clave desde la navegación hasta el pago, es decir, navegación, adición al carrito de compras, liquidación y pago. Desde el paso 1 al paso 4, cada vez menos personas experimentan nodos clave y la tasa de conversión de nodos muestra una forma de embudo. Podemos monitorear y administrar la eficiencia de conversión, los efectos operativos y los procesos de cada enlace, y realizar análisis y mejoras en profundidad específicos para enlaces con tasas de conversión bajas. Se pueden utilizar otros escenarios de análisis de modelos de embudo de manera flexible según las necesidades comerciales. La plataforma Zhuge io tiene una herramienta de análisis de embudo muy poderosa, que es una plataforma que le permite dar rienda suelta a su imaginación sobre los datos. Consulte el caso de análisis basado en el modelo de embudo, el nuevo método de embudo/retención.
El análisis de ruta es diferente del modelo de embudo. Por lo general, rastrea y registra cada ruta de comportamiento de cada usuario y luego analiza y extrae las características de comportamiento de la ruta del usuario, incluido el origen y el destino de cada paso, así como la tasa de conversión de cada paso. Se puede decir que el modelo de embudo establece artificial y proactivamente varias rutas de nodos de eventos clave de antemano, y el análisis de rutas es una forma exploratoria de explorar la ruta de comportamiento general, descubrir la ruta principal del usuario e incluso puede descubrir algunas rutas de patrones interesantes que no conocido de antemano. Desde una perspectiva técnica, el modelo de embudo es simple e intuitivo para calcular y mostrar tasas de conversión relevantes, mientras que el análisis de ruta implica algunos aspectos más amplios.
IV.Ideas generales y métodos de análisis de rutas
1. Estadísticas transversales ingenuas y exploración de análisis visual
Analice los datos de rutas de comportamiento del usuario obtenidos de la distribución. cuente los datos del flujo de clics de la ruta del evento de cada usuario de la manera más simple y directa, y preséntelos intuitivamente utilizando métodos de visualización de datos. D3.js es actualmente una de las bibliotecas de visualización de datos más populares. Podemos usar la división Sunburst para describir el estado de clic de la ruta del evento del grupo de usuarios. Comenzando desde el centro del gráfico y avanzando hacia afuera capa por capa, representa todas las estadísticas de comportamiento de los usuarios desde el principio hasta el final del uso del producto; el mapa de ruta del evento del sol naciente puede localizar rápidamente la ruta de uso principal del usuario. Al extraer datos de ruta entre personas específicas o módulos específicos y analizarlos utilizando el mapa de ruta del evento del sol naciente, se pueden localizar problemas más profundos. El uso flexible del gráfico de trayectoria del sol naciente es un arma mágica en el análisis de trayectoria.
Zhuge io no solo puede obtener fácilmente datos distribuidos, sino que también proporciona a los clientes un análisis personalizado del mapa de ruta de eventos de Rising Sun y puede generar informes de análisis de productos personalizados para los productos de los clientes.
2. Método de minería de rutas de secuencia basado en análisis de correlación.
Cuando se trata de análisis de reglas de asociación, el caso clásico de minería de datos "cerveza y pañales" es inevitable. Independientemente de si "cerveza y pañales" es un "cuento de hadas" fabricado y alardeado por un gerente de Teradata, este caso permite a las personas comprender y comprender el proceso de análisis de la cesta de la compra (análisis de correlación) y el valor comercial detrás de él hasta cierto punto. . Trate todos los productos comprados por cada cliente en el supermercado como una canasta de compras y utilice el algoritmo de reglas de asociación para analizar los datos de comportamiento de compra almacenados en la base de datos, es decir, análisis de la cesta de compras. Se encontró que 10 de los clientes compraron pañales y cerveza, y 70 de todos los clientes que compraron pañales también compraron cerveza. Entonces el supermercado decidió juntar cerveza y pañales, lo que aumentó significativamente las ventas.
Aquí también podríamos considerar todos los puntos de evento operados por cada usuario cada vez que utiliza la App como una "serie de productos" en la "cesta de compras". A diferencia de la cesta de compras mencionada anteriormente, todos los comportamientos de clic en eventos aquí tienen una secuencia estricta de eventos. Podemos mejorar el algoritmo Apriori o FP-Growth en las reglas de asociación para que pueda extraer rutas de comportamiento de usuario frecuentes con un orden estricto, lo cual es una idea importante en el análisis de rutas de usuario. Podemos considerar cuidadosamente la lógica empresarial del producto incorporada en las rutas de secuencia de reglas descubiertas, y también podemos comparar y analizar las rutas de secuencia de reglas entre diferentes grupos de usuarios.
Análisis de redes sociales (o análisis de enlaces) Los primeros motores de búsqueda se basaban principalmente en la similitud entre el contenido web de búsqueda y las consultas de los usuarios o la búsqueda de páginas de índice en los motores de búsqueda para encontrar páginas web relevantes para los usuarios.
Con el crecimiento explosivo del número de páginas web de Internet a mediados y finales de la década de 1990, las primeras estrategias ya no eran efectivas y no podían proporcionar resultados de búsqueda con una clasificación razonable para un gran número de páginas web similares. Los gigantes de los motores de búsqueda actuales, como Google y Baidu, utilizan algoritmos de motores de búsqueda basados en el análisis de enlaces como uno de los métodos para resolver este problema. Las páginas web están vinculadas entre sí a través de hipervínculos, al igual que las redes sociales en Weibo están vinculadas entre sí mediante los siguientes comportamientos. Hay personas famosas, autorizadas e influyentes en las redes sociales, y también hay personas importantes o influyentes en Internet. página. Proporcione páginas web autorizadas delante de los resultados del motor de búsqueda para mejorar los resultados de búsqueda.
Consideramos a las personas en las redes sociales como nodos, a las páginas web de Internet como nodos e incluso a cada evento de módulo de nuestros productos de aplicación como un nodo. Los nodos están conectados entre sí a su manera, formando un gráfico de red específico. Los métodos de análisis basados en estas estructuras de red se denominarán colectivamente análisis de redes sociales.
Existen algunos métodos de análisis comúnmente utilizados en el análisis de redes sociales que se pueden aplicar a nuestro análisis de ruta, como el análisis de centralidad de nodos, el modelado de influencia de nodos, el descubrimiento de comunidades, etc. A través del análisis de centralidad, podemos explorar qué eventos de módulo están en el centro, o conectar dos tipos principales de eventos de módulo para convertirse en un centro o convertirse en el destino final de la mayoría de los eventos de módulo. A través del descubrimiento de la comunidad, puede explorar si existen algunos "pequeños círculos" en esta red social, es decir, una pequeña parte de las rutas de comportamiento que a los usuarios siempre les gusta operar, que es independiente de la mayoría de los otros módulos.
Lo anterior es el contenido relevante que el editor comparte con usted sobre cómo realizar un análisis de la ruta del comportamiento del usuario. Para obtener más información, puede seguir a Global Ivy para compartir más información detallada.