一、基于 “行為路徑” 的分析方法

1. 漏斗分析（Funnel Analysis）

• 核心邏輯：將用戶完成目標(biāo)的過程拆解為多個關(guān)鍵步驟（如 “首頁→產(chǎn)品頁→加購→下單”），計算每個步驟的轉(zhuǎn)化率（如 “產(chǎn)品頁到加購的轉(zhuǎn)化率 = 加購用戶數(shù) / 產(chǎn)品頁訪問數(shù)”），定位流失嚴(yán)重的環(huán)節(jié)。
• 適用場景：識別轉(zhuǎn)化鏈路中的薄弱點，例如：電商網(wǎng)站發(fā)現(xiàn) “加購到下單” 轉(zhuǎn)化率僅 10%，可能是支付流程頁體驗差；品牌官網(wǎng)發(fā)現(xiàn) “首頁到品牌故事頁” 跳轉(zhuǎn)率低，可能是入口不明顯。
• 工具：百度統(tǒng)計、Google Analytics、神策數(shù)據(jù)（支持自定義漏斗步驟）。

2. 路徑分析（Path Analysis）

• 核心邏輯：記錄用戶在網(wǎng)站內(nèi)的所有頁面跳轉(zhuǎn)路徑（如 “首頁→產(chǎn)品分類→A 產(chǎn)品→首頁→聯(lián)系我們”），統(tǒng)計 “常走的路徑” 和 “異常路徑”（如反復(fù)跳轉(zhuǎn)、突然退出）。
• 價值：發(fā)現(xiàn)用戶的真實瀏覽習(xí)慣（如用戶可能不按設(shè)計的 “首頁→關(guān)于我們→案例” 路徑走，而是直接從首頁搜案例），優(yōu)化導(dǎo)航和內(nèi)容布局；識別 “迷路行為”（如在多個頁面間來回跳轉(zhuǎn)，可能是找不到目標(biāo)），簡化路徑。

二、基于 “行為頻率與深度” 的分析方法

3. 訪問時長與深度分析

• 核心指標(biāo)：
  • 平均訪問時長：用戶單次訪問的平均停留時間（過短可能是內(nèi)容無吸引力，過長可能是找不到關(guān)鍵信息）；
  • 平均訪問頁數(shù)：用戶單次訪問瀏覽的頁面數(shù)量（反映用戶對網(wǎng)站的探索意愿）；
  • 跳出率：僅訪問一個頁面就離開的用戶占比（首頁跳出率過高，可能是首屏信息不匹配用戶預(yù)期）。
• 分析維度：按 “用戶來源”（如百度搜索 vs 直接訪問）、“設(shè)備類型”（如手機 vs PC）拆分指標(biāo)，例如發(fā)現(xiàn) “移動端訪問時長比 PC 端短 50%”，可能是移動端體驗差（如字體過小、加載慢）。

4. 熱圖分析（Heatmap Analysis）

• 核心邏輯：通過 “點擊熱圖”“滾動熱圖”“注意力熱圖” 直觀展示用戶的操作焦點：
  • 點擊熱圖：紅色區(qū)域表示用戶點擊密集（如按鈕、鏈接），灰色區(qū)域表示幾乎無點擊（可能是設(shè)計的交互元素未被注意）；
  • 滾動熱圖：顯示用戶在頁面不同高度的停留比例（如 80% 用戶未滾動到頁面底部，說明底部內(nèi)容被忽略，需上移關(guān)鍵信息）。
• 典型應(yīng)用：發(fā)現(xiàn) “設(shè)計的按鈕無人點擊”（可能位置太偏）、“用戶頻繁點擊非交互區(qū)域”（如圖片上的文字，誤以為可點擊，需改為鏈接）。
• 工具：Hotjar、百度統(tǒng)計熱力圖、Crazy Egg。

三、基于 “用戶分群” 的分析方法

5. 用戶分群分析（Cohort Analysis）

• 核心邏輯：按 “共同特征” 將用戶分組（如 “新用戶 vs 老用戶”“來自北京的用戶 vs 上海的用戶”“通過廣告進入的用戶 vs 自然搜索進入的用戶”），對比不同群體的行為差異（如停留時長、轉(zhuǎn)化路徑）。
• 價值：發(fā)現(xiàn) “高價值用戶群體” 的行為規(guī)律（如老用戶更關(guān)注 “售后政策”），針對性優(yōu)化其核心路徑；識別 “低價值群體” 的痛點（如新用戶跳出率高，可能是缺乏引導(dǎo)）。

6. RFM 分析（針對有交易行為的網(wǎng)站）

• 核心邏輯：通過 “近一次消費（Recency）”“消費頻率（Frequency）”“消費金額（Monetary）” 三個維度，將用戶分為 “高價值忠誠用戶”“流失風(fēng)險用戶”“潛在轉(zhuǎn)化用戶” 等類型，針對性制定策略。
• 延伸應(yīng)用：在非電商網(wǎng)站（如資訊站）中，可替換為 “近一次訪問時間”“訪問頻率”“瀏覽深度”，識別 “活躍用戶” 和 “沉睡用戶”，通過內(nèi)容推送喚醒沉睡用戶。

四、基于 “行為動機與痛點” 的分析方法

7. 退出頁分析（Exit Page Analysis）

• 核心邏輯：統(tǒng)計用戶 “后離開網(wǎng)站的頁面”（退出頁）及退出時的行為（如是否提交了表單、是否停留時間過短），分析用戶離開的可能原因。
• 案例：若 “產(chǎn)品詳情頁” 是主要退出頁，且用戶平均停留僅 10 秒，可能是 “產(chǎn)品信息不清晰”；若 “表單頁” 退出率高，可能是 “表單字段過多” 或 “提交按鈕不可見”。

8. 用戶行為序列分析（Sequence Analysis）

• 核心邏輯：通過算法識別用戶行為的 “高頻序列模式”（如 “搜索→產(chǎn)品頁→咨詢→下單”），或 “異常序列模式”（如 “搜索→產(chǎn)品頁→退出→再次搜索→產(chǎn)品頁→退出”），推斷用戶的潛在需求。
• 價值：發(fā)現(xiàn) “隱藏的轉(zhuǎn)化路徑”（如用戶常通過 “咨詢客服” 而非直接下單，需強化客服引導(dǎo)）；識別 “反復(fù)操作卻未完成目標(biāo)” 的用戶（可能是功能復(fù)雜，需簡化流程）。

9. 問卷調(diào)查與行為數(shù)據(jù)結(jié)合分析

• 核心邏輯：將定量的行為數(shù)據(jù)（如 “某頁面跳出率 80%”）與定性的用戶反饋（如問卷調(diào)查 “你為什么離開該頁面？”）結(jié)合，避免數(shù)據(jù)誤讀。
• 案例：數(shù)據(jù)顯示 “用戶在支付頁停留時間長”，可能是 “支付步驟復(fù)雜”，也可能是 “用戶在猶豫是否購買”，通過問卷可明確原因（如 70% 用戶反饋 “支付方式太少”）。

10. A/B 測試（對比驗證行為偏好）

• 核心邏輯：對同一功能或頁面設(shè)計兩個版本（如 A 版本按鈕為紅色，B 版本為藍色；A 版本表單 3 個字段，B 版本 5 個字段），讓不同用戶群體分別體驗，通過對比 “轉(zhuǎn)化率”“點擊量” 等指標(biāo)，判斷哪個版本更符合用戶行為習(xí)慣。
• 典型應(yīng)用：測試 “首頁首屏圖片”（產(chǎn)品圖 vs 場景圖）哪個點擊率更高；測試 “按鈕文案”（“立即咨詢” vs “了解詳情”）哪個轉(zhuǎn)化率更高。
• 工具：Google Optimize、Optimizely、自有開發(fā)的 A/B 測試工具。

總結(jié)

• 定量方法（如漏斗分析、熱圖）用于發(fā)現(xiàn) “是什么現(xiàn)象”（如 “某頁面跳出率高”）；
• 定性方法（如問卷、用戶訪談）用于解釋 “為什么會這樣”（如 “因為找不到搜索按鈕”）；
• 分群與 A/B 測試用于驗證 “如何優(yōu)化”（如 “增加搜索按鈕后，跳出率下降 20%”）。