編輯導讀：用戶在產(chǎn)品中會做出各種的用戶行為，而產(chǎn)品經(jīng)理和開發(fā)者要根據(jù)這些用戶行為揣測用戶意圖。 本文作者從自身工作經(jīng)歷出發(fā)，圍繞用戶行為展開分析，與你分享。

一、如何觀察單個用戶行為

開發(fā)產(chǎn)品的你，知道怎么看用戶使用產(chǎn)品過程中的行為嗎？

先看一段手機錄屏：

從這個錄屏里我們可以用語言大概描述這個用戶做了什么事情：

用戶打開App進入首頁，滑動到最下方查看精選推薦，被一個游戲手柄吸引并點擊進入主題會場，瀏覽了游戲手柄的商品詳情，然后依次返回主題會場、首頁，之后又去搜索了鍵盤，從搜索結(jié)果中找到一個商品，點擊進入后選擇了具體的商品規(guī)格，最后在準備進行購買時觸發(fā)了登錄注冊，沒有登錄又返回了商品詳情。

當做實際的用戶研究時，可以比較容易的觀察到用戶是如何使用我們產(chǎn)品的。但是如果想要通過數(shù)據(jù)記錄所有用戶的使用行為，就需要通過客戶端埋點的方式，才能夠詳實地記錄用戶的旅程。

我們可以把我們所關(guān)注的產(chǎn)品使用行為都埋上點進行追蹤，比如瀏覽首頁、瀏覽搜索結(jié)果頁、瀏覽商品詳情頁等等。按照行為發(fā)生的時間把這些節(jié)點串起來，就得到了一條線性的路徑，代表有這樣一個用戶，依次觸發(fā)了相應的行為。這就是這個用戶的行為序列了。

通過這種方式，可以脫離屏幕錄像的限制，提取出關(guān)鍵的信息，也就是我們最關(guān)注的用戶行為序列。之后通過觀察不同用戶的行為序列，就能比較輕松地了解用戶是如何使用我們產(chǎn)品的，比如用戶有沒有在什么地方迷路、徘徊，喜歡用什么功能查找商品等等。

二、如何觀察群體用戶行為

讓我們再展開一下，如果我們想看某日訪問App的所有用戶，不同功能之間的轉(zhuǎn)化率差異，會怎樣呢？比如，搜索的轉(zhuǎn)化率和活動會場的轉(zhuǎn)化率相比如何？

有的用戶會先進入活動會場再進入搜索，有的會先進入搜索再進入活動會場。

為了簡化一下這個問題，我們姑且假設100個人進入首頁，80個人先搜索再會場、另20個人先會場再搜索，每種都只有10個人下單支付。

如果我們計算轉(zhuǎn)化率的口徑是：瀏覽過XX頁之后支付成功的用戶，那么這100個人都進入過搜索，也都進入過會場，所以搜索的轉(zhuǎn)化率是(10+10)/100=20%，而會場的轉(zhuǎn)化率也是(10+10)/100=20%，兩者的轉(zhuǎn)化效果一樣。這個結(jié)論顯然是有問題的。

從結(jié)果上來看，最終通過搜索下單支付的20個人里有10個，而通過會場下單支付的80個人里才有10個，這樣看，搜索的轉(zhuǎn)化效果要好一些。另外，先搜索再會場的轉(zhuǎn)化率只有12.5%，而先會場再搜索的轉(zhuǎn)化率有50%，那么會不會這種過程更符合用戶認知？

當然，這里都是為了簡化問題而設計的數(shù)據(jù)，不具備真實性，深入挖掘下去也沒有意義，這套認知方法才是重點。

在去分析用戶行為的時候，人為定義相互獨立的轉(zhuǎn)化路徑，并通過末次觸點歸因的方式分析不同路徑下的轉(zhuǎn)化效果。根據(jù)業(yè)務場景的不同，也有可能需要采用其他的歸因方式。將各個節(jié)點可視化之后，就得到了類似這樣的樹狀節(jié)點：

從這張路徑圖解中，線性的行為序列變成了樹狀節(jié)點中的流動，比如上圖中橙色的1-2-3就是一個用戶的完整行為序列?？梢韵胂?，對于一個產(chǎn)品而言，每天都有海量的用戶在這個虛擬的樹狀結(jié)構(gòu)中流動著，有的流著流著就流失了，有的流著流著就轉(zhuǎn)化了，我們要做的就是搞清楚用戶是如何流動的，哪種流動的效率最高、對用戶最有利，然后不斷的調(diào)優(yōu)。

三、真實世界里的用戶行為

不同路徑之間不具備直接的可比性，只能作為參考。

畢竟跑到商場最深處買東西的人有著很明確的目的性，而在入口促銷區(qū)買東西的人只是圖便宜。這是天然的選擇偏差，超市通過路徑“選擇”了用戶。這種現(xiàn)象甚至可以被我們用來主動篩選用戶，比如優(yōu)惠券這種歧視性定價的經(jīng)典方法，就是在通過路徑選擇用戶。

搜索和活動會場就像一家大型商場的兩個貨架陳列區(qū)域，一個是按品類陳列的，一個是超市門口的促銷貨架，并且兩者之間的商品有重合也很正常。

但是App和實體超市有一個重要的區(qū)別：空間的不連續(xù)性。

超市的空間必須是連續(xù)的，如果有5個區(qū)域線性排列，那么消費者在從A區(qū)走到E區(qū)之前，必須要依次經(jīng)過B、C、D區(qū)。而App里的5個頁面（銷售區(qū)域），從A到E，可以不經(jīng)過B、C、D，這種不連續(xù)的空間跨越只有App能做到。

這也意味著，用戶在App內(nèi)真實的行為路徑實際是網(wǎng)狀的，而不是樹狀的。比如從一個商品詳情可以直接去往另一個商品詳情或者店鋪主頁，支付成功之后可以直接返回首頁、去往訂單、去往新的商品詳情，等等等等。

真實的用戶行為是在以大量行為節(jié)點組成的空間中跳躍前進的。為了分析不同的問題，需要我們?nèi)藶榈爻橄蟪龊线m的模型，簡化問題，抓大放小，這樣才能海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的見解和洞察。數(shù)據(jù)是客觀的，模型和抽象方法卻是主觀的，這是一門藝術(shù)。

你學會了嗎？

作者：Genius，微信公眾號：產(chǎn)品研究筆記

本文由 @Guibin 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議