用户画像有什么用？怎样用？6个场景案例给你详细解答( 二 )

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如果对用户的访问时间段进行分布分析，可以了解用户集中活跃的时间，进一步可以在用户活跃的时间段内对其进行主动触达营销方面的操作。
04 转化漏斗分析
转化漏斗分析适用于对产品中的关键环节进行监控分析，通过自主定义漏斗步骤，对比分析关键步骤之间的转化情况，找到薄弱环节，进而优化产品交互设计或改进运营策略，最终达到提升转化、减少流失的目的。
例如常见的搜索转化漏斗分析、购买产品转化漏斗分析：

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转化漏斗分析场景案例

为分析业务流程的关键节点事件转化效果，例如电商行业，可对启动APP、浏览页面、浏览商品详情页、加入购物车、提交订单几个节点进行具体分析。
发现问题的过程往往需要对变量进行多次拆分，可以进一步在每个节点设置事件的属性筛选维度（包括省份/城市/页面URL/设备型号等），完成多重维度的交叉分析。
例如针对从浏览页面—>商品详情页—>加入购物车—>提交订单—>支付成功，这一转化路径可以根据手机型号iOS和Android分别创建两个转化漏斗来对比不同手机型号间的转化情况。
根据业务场景需要，设定1-7天的转化有效期，如果转化事件超过该有效期的，为无效转化。最后根据设定的条件查看各节点间的转化情况。

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从生成的图表可以看出从启动到浏览页面这一步的流失较少，视为转化率100%；从浏览页面到浏览商品详情页的转化为60.9% ，流失严重。可能展示在列表页的商品没能吸引用户的兴趣或进入详情页的步骤繁琐；进一步到加入购物车的转化率为65.53% 。
05 行为路径分析
用户行为路径分析主要用于分析用户在产品使用过程中的路径，还原用户真实行为轨迹。
通过路径分析模型，可以掌握每一关键节点前后的流入、流向，以方便优化节点交互或流程，从而提升产品转化效率。
路径分析有以下常见的应用场景：

分析用户初始行为事件的后续流量走向；
分析结束事件的流量来源；
详细查看某个节点前后流量流入流出和流失的情况。

例如下图是分析加入购物车前后的流量来源及去向情况：

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从图中可以看出，加入购物车的流量主要是从商品详情页而来，加入购物车后有将近50%的用户选择提交订单，有40%的用户选择继续浏览页面，还有10%的用户流向了登录、注册、浏览商品详情页等模块。
06 session分析
用户进入电商类网站或APP的一个典型流程包括，进入首页后搜索关键词、点击商品板块或点击推荐商品进入详情页，在详情页浏览点击加购后退出该页面搜索其它商品继续浏览，最后进入订单页进行支付，或浏览途中退出APP 。这系列行为就是用户的行为轨迹，对于用户这样的连续访问会话，我们称为session 。

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Session中记录了用户在什么时间点、通过什么样的行为、浏览了什么页面/商品。
一般session的切割为固定时长，如定义APP端session的切割时长为5分钟时，即用户每次访问行为如果距离上一次访问行为在5分钟之内，则记为同一次访问，如果距离上次访问大于5分钟则记为两次不同的访问。通过session_id可用来标识用户的访问，同一次连续访问的session_id相同，否则不同。