用户行为路径分析详解：结合桑基图实现数据可视化与精准营销 – 金种籽信息咨询

在产品运营这一领域，研究用户行为显得尤为关键。了解用户的操作习惯，对于改进产品和推广手段有着重要影响。接下来，我们将集中讨论用户行为路径分析，并介绍一种有效的工具——桑基图。

用户行为路径分析的重要性

研究用户在网站或APP中的活动轨迹，对于评估网站或APP的改进成效和推广成效至关重要。比如，以某电商APP为例，观察用户在APP中的浏览轨迹，可以让我们了解功能改进后用户的使用体验发生了哪些变化。此外，这种分析还能揭示用户的兴趣点，例如在游戏APP中，通过跟踪用户的游戏轨迹，我们可以了解到他们偏爱的游戏关卡和游戏方式。

行为路径分析与转化分析有相似之处，不过前者记录的信息更为全面。转化分析只能告诉我们最终完成转化和流失的用户数量，而行为路径分析却能指出用户流失的具体原因，让我们知道用户是在哪个环节流失的。比如，对于在线教育平台，用户是注册后不久就离开，还是到了付款环节才放弃，这些都可以通过路径分析清晰地看出。

用户行为路径分析带来的价值

它能够清楚地呈现用户的行动路径，使管理者能够更深入地理解用户行为。以某社交平台为例，我们可以跟访用户从注册到互动的每一个环节，并将这些过程转化为图表形式。通过这种方式，我们可以观察到不同行为之间的关联，探究用户互动的内在规律，同时也能识别出哪些功能未能得到用户的青睐。

路径分析对产品设计大有裨益。以视频应用为例，我们深入探究用户从启动到观看视频的全过程，洞察用户在各个步骤的转换状况。这样，我们不仅能掌握用户的偏好，还能锁定问题核心，评估影响转换的关键因素，甚至挖掘出那些虽不常用却极具潜力的功能。

行为路径分析的本质

这种方式详细记录了用户从事件启动到结束的整个行程轨迹。所谓的转化漏斗是由人们设定的，尽管我们能够通过产品设计来引导用户行为，但并不能完全掌控。例如，在音乐APP里，用户可能因为某个推荐歌单而点击进入专辑，这样的路径事先很难预料。

分析用户行为轨迹，产品能更好地满足用户需求。以购物应用为例，通过研究用户操作习惯，调整界面布局，使购物过程更加流畅，从而提高用户满意度和产品价值。

路径分析的开展

分析需依据用户详尽的操作记录，找出关键的用户活动轨迹。这要求我们首先搜集必要的数据，然后对各种猜测进行核实。以外卖软件为例，我们首先搜集众多用户点餐记录，接着检验“促销活动是否会影响用户点餐选择”等问题。

由于缺乏用户行为轨迹的公开资料，我们便利用了泰坦尼克号乘客的生死数据来探究他们的移动轨迹。掌握了这一分析方法后，我们便能够运用公司收集的用户行为数据，进行直观的呈现。

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Sankey import pandas as pd data = pd.read_excel('/Users/wangwangyuqing/Desktop/train.xlsx') data

桑基图在路径分析中的优势

桑基图是一种分析用户行为轨迹的有效工具，它能够将用户经历的各个阶段直观地呈现出来。以旅游APP为例，它能让我们清晰地观察到用户从查找景点到预订酒店的整个过程。通过这种方式，我们可以识别出转化过程中的关键环节，比如在电商平台，我们就能发现从浏览商品到完成购买的关键步骤。

桑基图有助于识别用户流失的关键环节及高价值用户群。例如，在在线教育平台中，我们可以观察到哪些用户在课程介绍阶段就选择离开，哪些用户则表现出强烈的付费倾向。

lis = data.columns.tolist()[:-1] lis1 = lis[:-1] lis2 = lis[1:] data1 = pd.DataFrame() for i in zip(lis1,lis2): datai = data.pivot_table('ID',index=list(i),aggfunc='count').reset_index() datai.columns=[0,1,2] data1 = data1.append(datai) data1

桑基图挖掘潜在价值

桑基图揭示了用户的主要活动轨迹，这对于识别他们的关注焦点十分有用。以直播平台为例，我们可以看出用户偏好的直播类型。而且，它还能挖掘出那些未被发现的商品潜力，比如一款办公软件，它能够揭示某些功能的潜在价值，从而为产品优化提供新的思路。

在产品运营过程中，我们是否曾利用用户行为轨迹来攻克难关？欢迎点赞、转发这篇文章，同时也期待大家在评论区积极互动。

# 生成nodes nodes = [] # 先添加几个顶级的父节点 nodes.append({'name':'C港口'}) nodes.append({'name':'Q港口'}) nodes.append({'name':'S港口'}) # 添加其他节点 for i in data1[1].unique(): dic = {} dic['name'] = i nodes.append(dic) nodes

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