平臺最佳化使用者體驗最常規的思路就是確定使用者的訪問路徑，從中獲取有效路徑。網站地圖是比較常用的行為分析工具，瞭解使用者在網站中的行為軌跡，輔助使用者進行網站訪問及其他服務。本文將對網站地圖的一些簡單用法進行介紹討論，希望對你有所幫助。
前言
平臺體驗最佳化最常規的思路是確定使用者的訪問路徑，從訪問流程中找到最有效的路徑，從整個網站角度講，網站地圖即為比較常用的行為分析工具。
網站地圖的應用本質上是一次探索，透過地圖（沒有網站地圖的你是否迷失在APP中？），大家可以更深度的瞭解我們的網站，瞭解客戶在網站中的行為軌跡，如果輔助以客戶成交的資訊，以及客戶進APP之前的路徑，我們就可以完整的勾勒出客戶單次的訪問軌跡，再延伸一點考慮，如果我們把客戶每次訪問的這三組資料串聯起來，將其包裝成一個節點cell，然後沿著時間線將客戶在我們公司每次訪問產生的cell串聯起來，就形成了客戶在我們公司從生到死的一個完整生命週期。
生命週期的探索我們會在接下來的文章中詳細描述，本文我們先對網站地圖的一些簡單用法進行介紹討論，如有不足之處，歡迎大家指正~
一、使用者的訪問流暢程度
使用者進入到網站之後最直觀的思路即為：找到目標交易並完成，在這個過程中，使用者會點選一個個頁面，完成一次次跳轉，影響使用者跳轉的兩個主要因素為：跳轉時長（跳轉效能）、交易資訊清晰程度，這些影響因子即為阻力。從資料上看，轉化率是計算訪問流程中是否受到阻力的一個主要指標。
在一個正常的訪問流程中，是什麼原因導致轉化率降低？
資料角度上我們可以透過客戶去了哪裡來間接判斷：
1）上面頁面訪問到C頁面之後，客戶返回到其他頁面，然後在其他頁面完成了交易，或者有所停留，我們可以初步判斷客戶的這次阻力是由於沒有找到想要的交易導致。如下圖：
這種情況即為我們常說的走錯路的狀態，問題的發生多為分流頁表達不清楚，按鈕呈現有歧義導致的，客戶理解不了按鈕所對應的交易，所以採用試觸的方式逐一點開看一下，這對於客戶來講是一次時間的消耗和耐心的消磨。
2）有些客戶是到達C頁面，然後返回到上一級頁面，然後再返回的情況。如圖：
這種情況對於客戶來講往往是因為客戶在C頁面決策的資訊停留在A頁面或者B頁面，導致客戶返回到AB頁檢視對應的訊息，確定訊息後再回到C頁面決定是否繼續往D頁走。這種情況下的計算往往需要結合PV和UV的轉化率。比較會發現：C-D頁面的PV、UV轉化率存在一定的差異，PV轉化率明顯較小，而UV轉化率處在一個合理的轉化範圍。
3）客戶到達C頁面之後直接跳走，絲毫也不停留，如圖：
這種情況由於留下的資料較少，其實就很難判斷原因了，姑且可以猜測幾個較為明顯的原因：頁面跳轉較為緩慢、使用者意圖不是成交、當下頁面的產品吸引力不夠強等等。
二、識別迷路的使用者
在你訪問這個APP的時候，有沒有想找一個功能但是左右都找不到的情況？我相信是有的，特別是剛使用一個軟體的時候，筆者一開始在使用微信時，想要找一個“QQ郵箱提醒”的功能，左左右右找了好長時間，最終一個個的遍歷找到這個功能在：“設定”—“通用”—“輔助功能”裡面：
從上面的描述，大家有沒有一些想法呢？
如果一個客戶在無法確定出功能位置的時候，他會怎麼做呢？
1） 直接搜尋對應的功能；
2） 按照自己的認知，在相似的功能選單裡進行遍歷；
剛才在微信裡的操作，筆者也是遍歷了“賬號管理”，“通用”等按鈕。微信欄能夠設計出如此簡潔的介面已屬不易，如果是一些其他的APP呢？我想就不會三步到達目的地了吧？
透過上面的案例我們總結一下客戶的迷路行為：
1） 在多個相似頁面之間來回查詢；
2） 進入搜尋欄進行搜尋；
在訪問資料上比較直觀的發現是：
1） 訪問鏈路較長；
2） 重複跳轉同一個頁面；
3） 部分頁面的停留時長較長；
如果我們計算在一次訪問中的
session_pv(頁面總數)/session_uv(頁面去重數量)
，我們會發現這一數值會偏高，我們姑且把這一值叫做
迷路指數
。
假設有100個客戶，產生了100次訪問，則會產生100個比值。
如果這個比值的眾數和中位數高於均值，則意味著大部分客戶的迷路指數偏高，客戶訪問過程中存在一定的迷路現象。
基於這樣的假設，我們再深度遍歷高重複的路徑，逐一探索，發現重複背後的秘密。
例如：
我們發現在客戶的訪問過程中：“賬戶管理”和“通用”兩個選單重複率較高（PV/UV），而且兩個選單同時出現的機率（關聯規則）也很高，單獨取出這段訪問路徑（模式識別）的情況下我們是不是會得出一些推斷性的結論呢？
比如：
1） 名稱設定不清晰，客戶看到不能確定其對應的功能範圍，導致需要點進去才能確定；
2） 資訊不夠完整，客戶需要在“賬戶管理”裡面操作一半，在“通用”裡面操作另一半；
讀到這裡，你是不是也會有一些新的思路呢？
歡迎大家留言~
好了，就分析到這裡吧，在網站中，對路徑的分析是沒有止境的，畢竟這是直觀呈現客戶動作的地方，比如：如何確定使用者意圖？預測客戶在什麼情況下會形成訂單？預測客戶成交時可否新增使用者的訪問路徑？貝葉斯條件下客戶的訪問路徑是否會有隱秘軌跡？
今天就講到這裡了，有興趣的話歡迎大家來溝通聊天~
專欄作家
野水晶體，微信公眾號：livandata，人人都是產品經理專欄作家。金融行業的網際網路老兵，聚焦資料驅動，將演算法、資料融入產品設計與運營策略，構建金融增長方法論。
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