行为链路分析 用户行为路径是一种数字化的旅行地图，相比较传统服务的旅行地图，场景会更纯粹、意图更准确、数据采集更便捷，主要作用有以下几点。
分析用户在产
品中的活动范围或页面路径的关系，可以帮助了解用户活跃分布，流量走向等情况； 识别在任务或流程漏斗中的卡点或跳失情况，帮助优化流程体验 BC 数据新加坡 或提升转化率等指标； 通过用户的互动方式或路径特征来进行用户分类或偏好分析预测等，用于内容推荐算法或精准营销； 这些行为我们可以大致分为浏览、消费、互动三大类，根据不同的业务类型，可以选择性采集和分析相关数据，例如电商产品就比较关注用户的浏览与消费行为，常见的有商品浏览、添加购物车到下单；而社交应用就更关注用户的互动行为，如不同类型的内容访问、评论点赞、关注收藏分享等； 这些数据最终可能由可视化的数据报表呈现出来，以便于业务团队快捷的找到数据问题或特征，如常见的漏斗图、桑基图、雷达图、树状图、散点图、决策树等； 体验优化法宝之「用户行为分析」构建篇 ）。
小话题延展 最
近在的一场分享会中，听罗浩讲了体验营销的话题，虽然是关于用户研究在职能岗位上挖掘新的商业能力的内容，但是其中有一段是关于如何在旅行地图中挖掘新的营销触点，有一些体会，这里结合用户行为链路分析简单聊一下； ）背景与问题 产品功能 应用程序拉近体育迷的距离 与业务增多，引流渠道多样化，不同渠道流量的撬动关键是什么，核心场景具备哪些能力，哪些渠道的流量能吃掉，这些流量所处的触点或场景能支持什么，用户意图是什么，产品能力能满足什么，产品发展可以支持哪些。
如何分流或匹配各类流量的意图
这些用户流量数据有何趋势或特征，是否能与场景或触点进行根因分析，是否沉淀行为或偏好模型？ ）行为路径的重点 在于观察不 adb 目录 同触点下的客户意图，展开业务所能触及的部分或新的机会，并匹配合适的关键路径，以提升转化或用户粘性等，然后做数据回归分析，抓取有效的用户特征信息，并应用到产品的内容推荐或外部引流投放信息优化上。
