用戶路徑分析，就是把用戶在APP或網站中的訪問行為，以桑基圖的形式展現出來，多用來輔助分析用戶行為偏好、優化改進產品設計。
我們經常聽說“漏斗分析”這個詞，“漏斗分析”不也是對用戶行為的可視化展現嗎？
“轉化漏斗”描述的用戶行為是一個人為主動設定的有序過程，可以觀察用戶在轉化過程中的流失情況。而“用戶路徑”是探索性的，分析用戶行為路徑的分布情況，甚至可以發現某些事先不為人知的用戶路徑。
總之，用戶路徑分析可以幫助我們在無序的事件中發現有序的用戶行為，找到優化用戶路徑大門的鑰匙。
1、了解用戶行為偏好
大福是某電商網站的一位運營老鳥，最近，公司的Boss給了他一個任務：
“大福啊，數據顯示，咱們網站未支付訂單數有些多，你看看怎么提升支付訂單的數量，降低未支付訂單的比例。”
大福通過用戶路徑分析，發現用戶在退出“支付訂單”后，再次搜索了相似的商品。憑借多年的電商經驗，大福判斷出這些用戶雖然有購買意愿，但再次搜索相似產品的行為，是比價的一種表現，這說明價格在一定程度上影響了這部分用戶的支付欲望。
對此，大福采取了針對性措施：
訂單如未支付，超過30分鐘會自動取消；
在支付頁面放置優惠券。
該電商網站新版本上線后，大福再次通過用戶路徑分析，發現用戶在提交訂單后，由于30分鐘的時間限制，產生了緊迫感，從而更愿意立即支付訂單；同時，支付頁面附近放置優惠券的方式刺激到了價格敏感型客戶，支付訂單數量得到很大的提升。至此，大福愉快地完成了Boss的任務。
2、優化與改進產品設計，提升用戶體驗
用戶體驗，是一個很深很大的話題。《用戶體驗要素》一書中提出，用戶體驗要素包括用戶感知層、角色框架層、資源結構層、能力圈范圍層和戰略存在層五個方面。而用戶路徑分析，就是幫助產品在角色框架層發力。
角色框架就是框定每個頁面包含的元素、鏈接關系、調用規則等。用戶路徑分析可以幫助我們發現：用戶行為流程鏈有多長、用戶在哪些地方出現了流失、用戶有沒有按照我們期望的路徑操作等問題。
下圖是某社區的一個改版的栗子：
某社區用戶間互動較少，于是，上線了「分享評論」功能以促進用戶間互動。相關人員通過監測數據發現，「分享評論」功能的滲透率很低。通過用戶路徑分析，相關人員發現，用戶要先點擊評論后方的“···”，等待底部動作欄彈出「分享評論」功能，才可以進行轉發評論。根據用戶路徑的數據顯示，在底部彈出「分享評論」功能處，有大量用戶流失。于是，PM就此進行改版，新版本直接展示分享按鈕，大大縮短了用戶的分享評論路徑，有效地改善了該社區互動情況。
實際上，“用戶路徑”是隱性的，只有經過跟蹤才能得到，在使用用戶路徑分析指導設計和產品策略時，并不是越短越好，用戶路徑的延長與縮短，都有一定的表現形式與功能，選擇適合的就好。
總之，用戶路徑能發現用戶路徑長短、某個節點的流量來源及占比、與預期的用戶路徑差距在哪里，從而幫助同學們做出針對性地調整。
將用戶的行為按照所選擇的起始&結束事件、參與分析事件進行埋點，將符合條件的日志按照上報時間進行排序，形成桑基圖。
舉個，若設置起始事件為：啟動App；會話間隔為10min；啟動App、點贊、點擊Banner、分享、加關注、評論、分享為參與分析的事件，生成桑基圖。
總之，用戶的每一個路徑背后都有不同的動機。通過用戶行為路徑，我們能夠清晰看到用戶行為特點與背后原因，通過數據分析能夠快速找到用戶動機，從而引領用戶走向最優路徑或者期望中的路徑。
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