分析埋点数据提升客户转化
我们需要留住用户 #
在竞争激烈的互联网时代，作为管理者或者网站运营人员，我们都渴望吸引更多的用户并将留存在我们的网站上成为忠实用户，越来越多的忠实用户才能保障公司的营收有一个稳定的增长。留存用户即提升用户的转化，然而，不可否认的是，我们常常困惑于如何有效地提升用户转化率。尽管投入了大量的时间和精力进行优化和营销，但结果却并不理想。
提升用户转化（或者说降低用户流失）有很多种方式，比如可以让我们的网站/APP的首页更加引人注目、优化页面的加载速度、设计对用户更加友好的网页结构……但是有时这套组合拳打下来收效甚微，不仅让我们疑惑：难道我们所做的内容都是徒劳的吗？
关注用户在哪里流失 #
其实，在做此类工作时往往忽略了一个重点，不仅仅要关注用户最终有没有变现，或者是否触达了网站的核心功能（分享、下单、付款、关注等）；更重要的是关注客户是在哪个位置离开的，找到这个位置便能解释一部分客户“不喜欢”我们网站的原因，比如：
- 有80%以上的客户在刚进入网站后就跳出了，则大概率是网站加载速度过慢导致的。
- 有一些用户在首页点击
领取优惠券icon后跳出了，没有产生消费优惠券的动作，则我们为了转化这部分用户需要尽可能把消费优惠券排在使用优惠券近的位置。 - 有一些在网站留存时间很长的用户最终也没有下单，问题可能产生在下单页面隐藏的比较深，不利于用户发现，这种情况也需要考虑页面布局的优化
- ……
为了能发现类似上述的问题，我们需要借助用户的行为埋点信息数据，帮我们发掘用户流失的点位。
什么是埋点 #
埋点数据是在应用或网站中插入的代码片段，用于追踪和记录用户行为数据。当用户进行特定操作时，埋点代码会触发数据采集并发送相应的信息到后台服务器。这些数据可以提供有关用户行为、偏好和交互的详细信息，有助于进行用户行为分析和改进产品。
埋点数据对于分析用户行为具有以下价值：
理解用户行为模式：通过分析埋点数据，可以了解用户在应用或网站上的实际行为，如页面浏览、按钮点击、搜索等操作，帮助产品团队了解用户如何使用产品和与之互动；
优化产品设计：埋点数据可以揭示产品的瓶颈和问题所在。通过分析用户行为数据，产品团队可以发现用户的痛点和需求，进而优化产品设计，提升用户体验；
追踪转化率和流失率：通过埋点数据，可以跟踪用户在不同阶段的转化率和流失率。例如，可以分析用户在注册、付费、升级等关键步骤上的转化情况，找出影响转化的瓶颈，并采取相应措施提高转化率。
接下来我将介绍如何利用埋点数据搭建用户在网站中的行为路径，使用户跳转路径可以直观地呈现。
使用桑基图实现埋点整合 #
为了更直观的展现用户如何跳转与在哪里流失，可以先将埋点数据按照不同点位区分，再将数据以桑基图的方式呈现出来。
桑基图（Sankey diagram）是一种信息可视化图表，通过连接线和节点展示了数据的流动过程和量的变化关系。利用它可以显示数据流向：桑基图通过直观、清晰的方式展示了数据的流向和传递路径。它可以帮助人们追踪和理解复杂系统中的数据流动，从而更好地理解整个过程的动态和变化，并且建立相关的数据与数据之间的关联关系。
如下展示了一个桑基图的示例，这个示例中直观的展示了男女熬夜原因的分布情况：
桑基图更有价值的一点是使用埋点数据，展示不同点位之间的客户流转，比如可以看到有多少客户从A点位到B点位，为了做到这点，我们需要通过以下内容达成：
数据预处理：收集到的埋点数据可能需要进行清洗和预处理，以便将其转换成适用于桑基图的格式。处理过程中可能需要对节点和连线进行标识和命名。
数据转换与整理：将处理好的埋点数据转换成桑基图所需的数据结构。通常，数据结构应包括节点的名称、链接关系以及数据流量等信息。
使用可视化工具绘制桑基图：选择合适的数据可视化工具，如Python的Matplotlib、JavaScript的D3.js等，使用转换后的数据，绘制桑基图。
设置样式和交互效果：根据需要，自定义桑基图的样式和外观，并添加交互效果以增强用户体验。
数据解读 #
回到我们最开始的目标提升用户转化，现在需要对生成的桑基图进行分析和解读，从中获取洞察和结论。最终将结果分享给相关团队或利益相关者，帮助他们理解数据流程与关系，并支持数据驱动的决策。
下面这个案例是我之前帮助一家商业地产的APP绘制的用户转化路径，当时其实已经在和一家做客户线上运营产品的供应商合作，但是这家供应商的产品最多只能分析二到三层用户的路径转化，支撑不了更多层次的分析；所以自己是采用了先调取他们的埋点数据、再自己用Python实现桑基图绘制的方式。
从如上这个桑基图中可以在第一列点位中点击顶部icon的用户占据了绝大部分，在第二列点位中是获取积分，给我们的第一点启发就是在这两个点位附近设置更多、更已吸引客户下单的内容；
其次我们想让更多的客户在获取积分后，尽可能快的去消耗积分，但是图中展示的这种比例的客户并不多，给我们的第二点启发则是需要缩短获取积分与消耗积分之间的路径，增强转化的机会。
这种分析需要对分析人员先对网站的每个点位的功能、分布有所了解，清楚每个埋点动作带来的价值差异，才能合理地基于数据提出改善方向建议。
后面将分享使用Python搭建桑基图的代码示例。