常见数据分析模型解析（1）——点击分析

在用户行为领域，通过数据分析方法的科学应用，经过理论推导，能够相对完整地揭示用户行为的内在规律。基于此帮助企业实现多维交叉分析，帮助企业建立快速反应、适应变化的敏捷商业智能决策。结合近期的思考与学习，将为大家陆续介绍不同针对用户行为的分析模型。本文主要介绍点击分析。

点击图与热力图有何差异？

热力图是以特殊 高亮 的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示，如图。同样，点击图也是特殊高亮的颜色形式的显示。不同的是，点击图是点击分析方法的效果呈现，在用户行为分析领域，点击分析被应用于显示页面或页面组（结构相同的页面，如商品详情页、官网博客等）区域中不同元素点击密度的图示。包括元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。

图1 点击图  （图片来源于网络）

点击分析模型“分析”的是啥？

点击分析具有分析过程高效、灵活、易用，效果直观的特点。点击分析采用可视化的设计思想与架构，简洁直观的操作方式，直观呈现访客热衷的区域，帮助运营人员或管理者评估网页的设计的科学性。

在追求精细化网站运营的路上，企业对用户点击行为的可视化分析提出了更高需求，理想的点击分析方法主要分析：

1、精准评估用户与网站交互背后的深层关系

除了展示单个页面或页面组的点击图，前沿的点击分析应该能够支持事件（元素）属性、用户属性的任意维度筛选下钻；运营人员可以按照事件属性和用户属性进行筛选，对特定环境下特定用户群体对特定元素的点击进行精细化分析；支持查看页面元素点击背后的用户列表，满足企业网站的精细化分析需求。

2、实现网页内跳转点击分析，抽丝剥茧般完成网页深层次的点击分析；

前沿的点击分析应支持网页内点击跳转分析——在浏览页面点击图时，使用者能够像访问者一样，点击页面元素，即可跳转至新的分析页面，且新的分析页面自动延续上一页面的筛选条件。同一筛选条件下，运营人员可抽丝剥茧般完成网页深层次的点击分析，操作流畅，分析流程简易、高效。

3、与其他分析模型配合，以全面视角探索数据价值，能够深度感知用户体验，实现科学决策。

无法精细化地深入分析，会让网页设计与优化丧失了科学性。点击图呈现用户喜爱点击的模块或聚焦的内容，是数据价值最上层表现。当“点击分析”与其他分析模块配合，交叉使用，将数据和分析结果以多种形式可视化展现，运营人员即可深度感知用户体验。例如，改版后，如何评估新版本对用户体验的影响？一处修改，是否影响其他元素的点击……等等。再如 A/B 测试，反复验证优化效果选择最优方案等。

点击分析应用场景：电商界面的优化与改进；企业官网改版

电商界面的优化与改进——配合实时多维分析，验证方案科学与否

以商品详情页的优化为例，电商产品人员可以 URL 规则建立了一个页面组，并选择任意一个商品详情页作为背景展示点击情况，“点击分析”对于相同结构的网页，如商品详情页、购物页面、博客文章等，提供了统一、便捷的点击分析方式。

该网站中商品详情页的点击图情况

注：图片所涉及的数据，均为模拟业务应用场景下的虚拟数据

通过上图我们可以看到：

用户在该页面频繁地点击商品的图片，和已购买的人数。

显然，用户在购买前希望了解更多的商品信息，尤其是图片、已购买用户的评价，进而决定是否下单。然而，在更深入分析页面时发现，商品图片只有 1 张且不支持查看大图，又无法查看用户评价。通过查看网站的历史数据，每天大约有 50% 的用户来浏览的都是这样的商品详情页。因此为了优化目标页的用户体验，可以：

• 要求商家发布商品时必须上传不少于 3 张照片；
• 支持所有类型的商品详情页都有已购买者的评价露出。

从商品详情页的点击图中，右侧边栏中“我的心愿单”这个按钮被用户，尤其老用户点击率很高。以此为参考，为页面改版找到一些方向：在合适的位置新增“加入心愿单”按钮。

改版后，产品人员再次通过点击分析工具评估效果时发现，“加入心愿单”按钮的点击率达到 30%，而“立即购买”按钮的点击率只下降了 1%，图略。说明这次改版对“立即购买”按钮的点击率的冲击程度不大，并不会影响页面的最终转化。

“加入心愿单”是否对用户转化造成影响？产品人员可通过用户路径“加入心愿单”操作的频率和人数，或者通过留存率判断用户黏性的强弱变化……

通过漏斗分析功能，查看改版后的总体转化率

改版后客户的转化率为 3.17%，可与改版前的转化率相比，若变高，则说明此次是一次比较成功的改版。如此判断“加入心愿单”是否是用户真实存在的需求，是否能对增加用户忠诚度产生贡献。

场景二：企业官网改版——筛选细分访客，页面优化有的放矢

企业官网是企业潜在客户的指路牌。某 To B 企业官网运营人员，根据用户的官网访问时长、用户行为路径、活跃度、注册与否等因素，将用户细分为“单纯浏览者”、“信息收集者”、“购买需求强烈者”三类。 运营人员事先按照自定义规则，将三类访客进行用户分群。接下来，在“点击分析”功能模块中，分别筛选出三类人群，并查看其页面点击情况。下面以“单纯浏览者”、“信息收集者”两类进行介绍。

1.用户群体之“单纯浏览者”的点击分析与优化方法

比如通过点击分析了解到，近 30 天，“单纯浏览者”对官网导航栏的点击情况。通过分析，若发现该类用户群体对“产品介绍”、“视频”点击率较高，这说明“产品介绍”、“视频”是初来乍到的访问者了解企业的“窗口”，而元素内容缺少“亮点”，导致访问者不愿意花时间停留。因此可尝试以下两方面优化：

• 一方面，优化内容。让产品价值、优势、案例等内容尽可能醒目，以快速吸引浏览者注意；
• 另一方面，在导航栏中尝试增加社交因素。如建立论坛、设立产品博客，如此增强访问者对官网的黏性，提高网站的活跃用户数量。

2. 用户群体之“信息收集者”的点击分析与优化方向

运营人员可以通过点击分析了解近 30 天，“信息收集者”对官网导航栏的点击情况，官网运营人员应该帮助该用户群体确定购买意向。例如，“信息收集者”群体对官网导航条中“文档”、“博客”兴趣很高，而行业解决方案的点击较少。事实上，行业解决方案是该类群体值得关注的价值点，由于点击较低，可以尝试将其调整至醒目位置，进行效果对比。

综上，点击分析模型在各行业内数据分析中应用较为广泛，是数据分析重要分析模型。

文／乔一鸭，神策数据运营一枚