路径分析
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这有帮助吗?
路径,表示用户的行为路径,当用户在使用产品时,会进行一系列的操作,这些操作所产生的行为数据都会以事件的形式进行采集,将这些事件数据以时间顺序进行排列,即用户的行为路径。
点击下拉框可进行参与事件的选择,可选择全部或部分事件,事件来源于元事件。选择全部事件可获得用户的完整路径,选择部分事件则可针对某些关键事件进行分析。
完成事件选择后,点击右侧维度划分则可对所选择事件进行分组。分组选择左侧框为所选择的参与分析的事件,右侧框为该事件属性。可增加多个事件分组,但一个事件只支持一个分组。
目标事件的结构为:起始事件/结束事件+具体事件,表示以某事件为起点或以某事件为终点进行用户路径的查询。
具体事件的选项来源于配置参与分析的事件中选择的事件。
事件间隔时间表示用户路径是否连接的判断条件,如果两个独立事件之间的时间间隔超过了设置的事件间隔时间,则此用户将被判定为前一个节点的流失用户,否则将归属于转化用户。
例如以浏览商品详情页至提交订单作为两个相邻的路径节点,将事件间隔时间设置为30分钟,如果用户在浏览商品详情页后30分钟内触发了提交订单,则视为浏览商品详情页节点的转化用户,否则将视为浏览商品详情页节点的流失用户。
用户筛选过程先于路径分析模型计算,即先将选定用户群根据筛选条件进行筛选,然后以筛选后的用户群为基础进行路径分析计算
点击保存按钮后,可以将此次配置的查询条件保存为书签:
路径分析的查询结果无法保存至数据看板
数据分析工作台支持将数据下载至本地进行二次应用,点击下载按钮后,查询得到的数据将以csv的格式下载至本地,下载进度可以在页面上方的消息中心查看。
在路径分析图上,每一块蓝色的区域代表一个路径节点,以事件名作为标识,事件名下方的数字代表该节点的访问量,鼠标悬停于某个蓝色区域时,会展开该节点留存量与流失量数据。
在路径分析图上,鼠标点击蓝色区域,将展开两个选项,突出通过该节点的路径与查看节点详细信息:
从实际的使用角度看,用户在触发了一次事件之后,之后两种可能,触发下一个事件或终止使用产品,以时间为标尺,我们就得到了一个用户的行为路径,下面我们将实际的查询过程简化,说明行为路径的简单原理。
节点1
节点2
节点3
节点4
节点5
节点6
节点7
节点8
节点9
用户1
A
T
R
E
O
Y
H
M
B
用户2
A
C
A
R
K
J
B
N
G
用户3
A
K
Q
C
M
A
Z
T
G
用户4
A
R
D
V
X
F
T
C
F
用户5
A
T
O
B
C
G
B
V
J
用户6
A
I
X
B
U
D
E
S
M
用户7
A
K
E
K
E
H
U
C
P
用户8
A
X
S
B
V
E
K
P
O
用户9
A
B
X
I
A
I
E
B
B
用户10
A
N
H
A
E
V
B
Y
B
上图为一张简单的用户行为路径图,我们按照时间顺序从左到右排列完成,现在在路径分析中,我们取A、B、C、D、E为参与分析事件,A为起始事件,则上方的路径图可以变成下方所示:
节点1
节点2
节点3
节点4
节点5
节点6
节点7
节点8
节点9
用户1
A
T
R
E
O
Y
H
M
B
用户2
A
C
A
R
K
J
B
N
G
用户3
A
K
Q
C
M
A
Z
T
G
用户4
A
R
D
V
X
F
T
C
F
用户5
A
T
O
B
C
G
B
V
J
用户6
A
I
X
B
U
D
E
S
M
用户7
A
K
E
K
E
H
U
C
P
用户8
A
X
S
B
V
E
K
P
O
用户9
A
B
X
I
A
I
E
B
B
用户10
A
N
H
A
E
V
B
Y
B
随后可以简单的统计,由A-A的用户有2人,由A-B的用户有4人,由A-C的用户有1人,由A-D的用户有1人,由A-E的用户由2人,我们得到了路径图的第一部分,接下来依此类推,用户在产品上操作的行为越多,操作的时间越久,我们可以得到的用户路径就更全面准确。
如果上图中将A设为结束事件,那么整体流程将变为时间逆序计算节点展示,其余过程不变。
点击目标事件右侧的增加筛选按钮,即可为目标事件添加筛选条件,筛选条件的属性可选项来源于目标事件携带的事件属性,具体的筛选条件规则请参考。
租户可以使用用户筛选功能对参与计算的用户进行筛选,用户属性的筛选结构为用户属性-逻辑运算关系-属性值,通过用户属性的筛选,我们可以针对某个特定的用户群体进行分析,例如选择城市等于北京市,那么将会对北京市的用户进行针对性的留存分析,多个用户属性之间可以选择逻辑关系,详情参见。
点击分析用户群下拉框,可以选择需要分析的特定用户群,此下拉框内的可选项来源于已经创建完成的用户分群,如何创建用户分群请参考。
点击图表展示区左侧的时间范围选择器,可以选择查询的数据时间范围。关于时间范围选择的详细信息请参考。