本文摘要：摘要：網站分析中很重要的部分是關鍵路徑的轉化率分析;分析過程主要為：確定分析的關鍵路徑，收集數據得到關鍵路徑中每個路徑的人數以及各個路徑間的轉化率，最后用漏斗模型清晰的展示結果，從整體了解的關鍵路徑的設計是否合理，各路徑轉化的優劣，是否存在
摘要：網站分析中很重要的部分是關鍵路徑的轉化率分析;分析過程主要為：確定分析的關鍵路徑，收集數據得到關鍵路徑中每個路徑的人數以及各個路徑間的轉化率，最后用漏斗模型清晰的展示結果，從整體了解的關鍵路徑的設計是否合理，各路徑轉化的優劣，是否存在優化的空間等。
關鍵字：優化;登錄轉化率;關鍵路徑
1 引言
網站分析中很重要的一部分就是網站的關鍵轉化路徑分析，很多的網站分析師在這一方面都傾注了大量的時間和精力，盡最大的努力尋找最優的轉化路徑， 因為優化關鍵轉化路徑相當于提高轉化率，進而提高網站收益。所以，尤其對于電子商務網站或者付費服務網站而言，關鍵路徑的轉化率分析尤為重要。
在大多數情況下用戶的訪問路徑隨意的，無序的，用戶在訪問一個網站時可能會經常使用后退、返回主頁或者直接點擊某個鏈接等，不同用戶訪問路徑的重合度可能只有1%，分析這些無序的路徑是毫無意義的。所以，我們要分析的是網站中的一些關鍵路徑(Key Path)，即用戶是為了某個目標而進入了一個相對標準的有序的路徑，用戶的目標就是為了到達“出口”，而不是隨意游蕩。如電子商務網站的注冊流程、購物流程，應用型網站的服務使用流程等。
2、漏斗圖模型
漏斗模型指的是多個自定義事件按照一定順序依次觸發的流程中的量化轉化模型。通常我們會對應用中的一些關鍵路徑進行分析。比如注冊流程、購物流程等。以電商應用的購物流程為例：
1瀏覽商品頁 —> 2放入購物車 —> 3生成訂單 —> 4支付訂單 —> 5完成交易。
我們可以根據這些關鍵路徑來計算每一步的轉化率。轉化率顧名思義，轉化率指的是完成當前事件的用戶中觸發下一個事件的人數比例。比如某個應用的啟動用戶有100人，其中30人完成了注冊，那么從啟動到注冊的轉化率即為30/100=30%。
以電商應用的購物流程為例各階段的轉化率如圖2-1所示：
圖 2-1 電商購物流程各階段轉化率
該數據對應的漏斗模型如圖2-2所示：
2-2 漏斗模型
漏斗模型適用于某些關鍵路徑的轉化率的分析，不僅顯示了用戶在進入流程到實現目標的最終轉化率，同時還可以展示整個關鍵路徑中的每一步的轉化率。單一的漏斗圖無法評價網站關鍵流程中各步驟轉化率的好壞，可通過對統一環節優化前后效果對比分析，或通過同一環節不同細分客戶群的轉化率比較，或通過同行業類似產品的轉化率進行對比等等。
3、實例：**網站用戶注冊流程簡化前后效果分析
以用戶注冊流程為例，用戶注冊的關鍵路徑:點擊注冊、填寫并提交注冊信息、激活郵箱、登錄網站的流程為例分析**網站用戶的注冊流程。
收集2012年10月16日-2012年10月19日該網站用戶的訪問日志以及提交信息，統計得到數據如下表3-1所示：
注冊環節 人數
用戶登陸 95
郵件激活 297
注冊成功 315
注冊 799
表3-1 優化前的統計數據
計算各環節的轉化率和整體轉化率，如下表3-2所示。分析得出從右鍵激活到用戶登錄環節的轉化率較大幅度下降，查看關鍵路徑后，發現從郵件激活到用戶登錄之間沒有自動跳轉，而是有一個“馬上登錄吧”按鈕，這個按鈕的存在，可能是導致客戶流失的一個原因。
注冊環節 人數 各環節轉化率 整體轉化率
注冊 799 100% 100%
注冊成功 315 39.42% 39.42%
郵件激活 297 94.29% 37.17%
用戶登陸 95 31.99% 11.89%
表3-2 優化前各階段的轉化率
修改網站結構，對郵件激活環節進行優化，簡化用戶注冊流程:用戶完成注冊之后，進入郵件激活頁面后，不再需要單擊“馬上登錄吧”而是在郵件激活后自動將用戶導航到登錄頁面，減少用戶點擊操作。重新統計數據，收集2012年10月16日-2012年10月19日該網站用戶的訪問日志以及提交信息，統計得到數據如表3-3所示：
注冊環節 人數
注冊 904
注冊成功 380
郵件激活 365
用戶登陸 365
表3-3 網站結構優化后的數據統計
計算各環節的轉化率和整體轉化率，如下表3-4所示。
注冊環節 人數 各環節轉化率 整體轉化率
注冊 904 100% 100%
注冊成功 380 42.04% 42.04%
郵件激活 365 96.05% 40.38%
用戶登陸 365 100.00% 40.38%
表3-4 網站結構優化后各階段轉化率
用漏斗圖展示優化前后的轉化率，優化前的轉化率如圖3-2所示，優化后的轉化率顯示如圖3-1所示。
圖 3-1優化前的數據 圖3-2優化后的數據
從優化前后的數據對比發現，優化后從郵件激活到用戶登錄環節的客戶流失率降低為零，客戶登陸轉化率得到了較大的提高。
5 結束語
用戶登錄過程雖然簡單，但不當的結構卻導致的了客戶的大量流失，通過對網站關鍵路徑的轉化率分析和結構優化，用漏斗模型直觀的展示出網站優化前后的各個環節的轉化率，對比得出優化后的網站的登錄轉化率得到極大的提高。
參考文獻
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