UBA中事件流/用戶路徑分析模型的設(shè)計(jì)，針對(duì)的是用戶不同行為事件之間的路徑流向分析，比如分析認(rèn)領(lǐng)了優(yōu)惠券的用戶接下來做了什么。但隨著企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景的增多，事件流/用戶路徑分析的場(chǎng)景覆蓋有了諸多局限，比如無法充分滿足企業(yè)的頁(yè)面流分析需求。

(資料圖片僅供參考)

在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，企業(yè)對(duì)用戶在不同頁(yè)面之間的流轉(zhuǎn)路徑的分析需求頻率較高，比如想知道用戶從分類頁(yè)進(jìn)入商品詳情頁(yè)后的自然訪問路徑，從而與之前規(guī)劃的用戶轉(zhuǎn)化路徑進(jìn)行對(duì)比，找到優(yōu)化的方向。

頁(yè)面流分析示例

以上圖為例，最終分析結(jié)果如果是咨詢占比較高，說明企業(yè)現(xiàn)在曝光的頁(yè)面信息有缺失或者偏差，需要結(jié)合客服溝通內(nèi)容來優(yōu)化頁(yè)面內(nèi)容；而如果是加購(gòu)物車的人多，則說明該商品通常是用戶預(yù)期購(gòu)買中的一個(gè)，在后續(xù)運(yùn)營(yíng)上可以重點(diǎn)分析這些加購(gòu)占比高的商品，以及分析所有訂單中這些商品的連帶商品，做商品推薦。

而通過事件流分析模型來進(jìn)行頁(yè)面流分析，短時(shí)間很難輕松得出以上分析結(jié)論：一方面，通過事件流模型搭建頁(yè)面流分析的操作步驟復(fù)雜，對(duì)缺少專業(yè)分析能力的業(yè)務(wù)人員來說學(xué)習(xí)成本高；另一方面，即便用事件流分析模型成功搭建了頁(yè)面流分析的相關(guān)維度，也不能靈活滿足所有頁(yè)面流的分析訴求，如：1、企業(yè)擁有多個(gè)應(yīng)用，需要針對(duì)具體的某個(gè)應(yīng)用的用戶頁(yè)面瀏覽路徑進(jìn)行分析，但事件流分析不能針對(duì)頁(yè)面再做過濾條件，無法實(shí)現(xiàn)只看某個(gè)應(yīng)用的頁(yè)面，或者從某個(gè)廣告渠道進(jìn)來的頁(yè)面流向的訴求。2、進(jìn)行頁(yè)面路徑分析時(shí)，需要剔除干擾頁(yè)面，或者選擇核心的主要頁(yè)面進(jìn)行流向分析，但事件流分析只能對(duì)所有頁(yè)面進(jìn)行頁(yè)面流分析，不能自由選擇分析頁(yè)面。

針對(duì)通過事件流分析進(jìn)行頁(yè)面流分析的復(fù)雜性和不足，GrowingIO增長(zhǎng)分析（UBA）在事件流分析模型中新增了“頁(yè)面流分析”，企業(yè)可自由選擇要進(jìn)行事件流分析還是頁(yè)面流分析。

事件流分析模型中可選擇“頁(yè)面流分析”

降低使用門檻

滿足企業(yè)頁(yè)面流分析訴求

有了獨(dú)立的頁(yè)面流分析，企業(yè)無需再通過事件流分析模型搭建頁(yè)面流分析維度，按照既有維度根據(jù)需求選擇分析目標(biāo)即可，極大節(jié)省了業(yè)務(wù)人員進(jìn)行功能學(xué)習(xí)和業(yè)務(wù)分析的時(shí)間。

在目標(biāo)頁(yè)面，企業(yè)可以選擇區(qū)分瀏覽事件的頁(yè)面屬性，如“頁(yè)面標(biāo)題”，并可在維度拆解模塊針對(duì)參與分析的頁(yè)面再次進(jìn)行維度拆解，分析更靈活。

頁(yè)面流分析維度示例

同樣分析用戶從分類頁(yè)進(jìn)入商品詳情頁(yè)后的自然訪問路徑，在頁(yè)面流分析環(huán)境下企業(yè)可直接選擇要分析的目標(biāo)應(yīng)用和關(guān)鍵頁(yè)面，剔除無關(guān)頁(yè)面。通過選擇不同的目標(biāo)用戶，企業(yè)還能對(duì)比不同分層的會(huì)員自商品詳情頁(yè)后的瀏覽路徑差異。針對(duì)商品詳情頁(yè)面，企業(yè)通過維度拆解可以再進(jìn)一步做“商品sku”的屬性拆分，分析不同商品的詳情頁(yè)是否都存在信息不明的情況。

通過頁(yè)面流分析，只需通過簡(jiǎn)單選擇，企業(yè)就能快速發(fā)現(xiàn)用戶在某應(yīng)用的自然瀏覽路徑，并與規(guī)劃路徑對(duì)比，找到差異點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，提升運(yùn)營(yíng)效率。

頁(yè)面流分析作為事件流分析的下鉆維度，此次獨(dú)立出來成為與事件流平級(jí)的分析模型，是GrowingIO分析云為貼合客戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景做出的又一次更新。

當(dāng)企業(yè)對(duì)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)愈發(fā)重視和深挖后，服務(wù)商們針對(duì)某一高頻業(yè)務(wù)場(chǎng)景開發(fā)的應(yīng)用模型或功能將越來越多，GrowingIO分析云未來也會(huì)在各大產(chǎn)品內(nèi)構(gòu)建更多靈活易用的功能模塊，增加客戶在業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)上的確定性。

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