根据用户路径分析原理,我总结了一个简单的用户路径分析的示例
假设我们有一个在线购物网站,有以下几个页面:首页、商品列表页、商品详情页、购物车页和结算页。我们想要分析用户在网站中的访问路径。
假设我们收集到了以下用户行为数据:
用户A的访问路径:首页 -> 商品列表页 -> 商品详情页 -> 购物车页 -> 结算页
用户B的访问路径:首页 -> 商品列表页 -> 商品详情页 -> 商品列表页 -> 结算页
用户C的访问路径:首页 -> 商品列表页 -> 商品详情页 -> 商品详情页 -> 商品详情页
根据这些数据,我们可以计算每种页面跳转的次数,并绘制桑基图。
跳转路径 | 次数 |
首页 -> 商品列表页 | 3 |
商品列表页 -> 商品详情页 | 4 |
商品详情页 -> 购物车页 | 1 |
购物车页 -> 结算页 | 2 |
根据上述数据,我们可以绘制出对应的桑基图,:
首页
|
v
商品列表页
|
v
商品详情页
|
v
购物车页
|
v
结算页
通过观察桑基图,我们可以得出以下结论:
- 首页是最常访问的页面,所有用户都从首页进入购物流程。
- 商品列表页到商品详情页的跳转次数较多,说明用户对商品的浏览比较频繁。
- 商品详情页到购物车页和结算页的跳转次数相对较少,可能表示用户对购买行为的转化率较低。
根据以上结论,我们可以针对用户行为偏好进行优化。例如,可以在首页增加推荐商品模块,提高用户对商品列表页的点击率;还可以优化商品详情页的布局和推荐算法,以提高用户对购买行为的转化率。
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