如何做产品流量数据分析？从哪些方面入手？（五）

上篇文章 给大家介绍了几种事件分析方法，下面来看看最后一种方法：路径分析。
3.3.1.4路径分析

根据用户的使用过程和频率，app日志可以显示清晰的用户现有路径。通过路径指标的表现，发现路径问题，让用户尽可能短地体验产品的核心价值。

可以进行路径分析：

(1)在路径分析中，经常发现产品/运营设计以外的使用路径，尤其是大型产品。产品和运营都知道自己负责的模块，与其他模块的合作过程模糊甚至不清楚。

此时的第一反应是用户的真实操作是这样的吗？怎么会超出我目前对产品的认知？基于事件的事序数据显示将能够解决这个问题。

(2)多维度切分找到关键路径上的用户群体:上述A->B路径的用户是谁？他们如何在相应的时间点使用产品，在什么样的网络条件下？

(3)此外，路径分析还可以用来显示用户流向。操作A行为的用户中有多少流失，有多少操作了其他行为，其他行为的比例是多少？

3.3.2 报表

大多数流量数据以报表的形式显示。清晰地示显示关键数据，完整描述数据故事，往往对看板制作要求较高。

流量数据具有标准的数据结构，有助于提高流量数据看板的制作效率——通过沉淀常用数据分析模型的图表，快速形成看板。

3.3.3 行为标签

行为标签数据是用户画像和用户群的基础数据，流量数据是行为标签的主要数据来源。由于处理方法不同，行为标签可分为以下几类：

事实标签:通常也称为规则标签，是基于用户行为数据和规则的标签。e.g.无效用户-APP启动后未使用核心功能；新用户-7天内新增；

模型标签:通过数据模型获得的标签，消费能力高；

预测标签:和模型标签一样，也是通过模型获得的，但不同的是预测标签是对未来的预测，e.g.潜在流失用户。

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