數據可視化——用戶行為序列圖

作為一名網站的用戶研究工作人員，我曾經碰到過以下問題：

深知服務器日志是一座金礦，但不知道該從哪里開始分析?

辛辛苦苦盯著電腦一天，看了1000+條日志，越看越暈，看不出規律，找不到方向…

在眾多日志中，發現了一個異常動作，可是，這只是一個用戶不小心點錯了呢?還是由于設計導致的大量誤操作呢?

經過一段時間的探索，發現將日志可視化，制作行為序列圖，是一個非常直觀有效的梳理思路&發現問題的方法，在此分享給大家~

二.什么是用戶行為序列?行為序列圖長啥樣?

1.用戶行為序列：

也可以叫做“基于時間序列的用戶行為”，是某一時間段內，按照時間先后順序記錄的人從事某種活動的每一步行為。

在網站，一段時間內，一個用戶從進入網站到離開網站過程中的每一步行為的記錄，被我們記做一條用戶行為序列。

如下圖，就是一條用戶行為序列。

這條用戶行為包含12個步長，依次進行了搜索、添詞、預估等動作。

2.了解了用戶行為序列，我們再來看一下行為序列圖長啥樣子?

剛才的那條共計12步的用戶行為序列，轉化為行為序列圖，就是這個樣子滴↓

(*其中，對每個動作都進行了數字編碼&顏色標記，如：動作“search”被編碼為“16”，并標記為“透明度為20%的紅色”。具體操作方法請參考文章第四部分。)

是不是瞬間變得非常簡單直觀~

如果有100條用戶行為序列，那么這幅行為序列圖是這個樣子的↓，大數據盡收眼底，就是這種趕腳哦~

三.那么問題來了，用戶行為序列圖有啥用呢?

直觀~直觀~還是直觀

如果非要說出來的話，我總結了一下，對我們研究日志有如下幫助：

1.宏觀全覽大數據

2.根據需求靈活標注，便于觀察規律

3.定位問題，通過顏色區分，一目了然

4.與統計數據結合，解釋問題有數有據

5.大家都能看的懂

。。。(暫時想不出來了，歡迎補充)

四.下面我將詳細說明一下如何一步一步將基于時間序列的用戶行為可視化。

第一步：獲取數據

數據來源：通過數據后臺，或請程序猿大哥幫忙跑出的日志，格式不限。

比如，它可以是這個樣子的：

第二步：清洗&整理數據

1.清洗數據：

在數據提取階段，偶爾會出現空白值的情況，建議把包含空白值的用戶剔除掉，以免干擾以后的數據分析。

2.整理數據：

拿到的數據格式各異，需要進行整理才能符合我們做可視化的格式。我們需要將數據整理成這樣的格式。

在EXCEL中，對動作進行數字編碼，并使用數據透視表，將數據進行整理后變成如下形式：OK，數據已經整理成了我們想要的形式。

第三步：對不同動作進行顏色標記，以便通過色彩直觀的了解用戶行為規律和特點。

動作標記，需要根據需求再進行。對于特別關注的動作可以進行重點標記。如沒有思路，希望通過看圖找出一些規律，可以常識根據不同動作類型標顏色，如點擊、翻頁、輸入等;也可以根據不同頁面進行標記，如首頁動作、結果列表頁動作、詳情頁動作等，也可以根據功能模塊進行標記，如查找功能，查看功能等。

*對于相似動作或者某一類型動作，可以使用同一色系的漸變色標注，這樣可以使非常多的動作類型看起來更簡潔，也更便于觀察分析。

在excel中可以用“條件格式”進行標記，如下圖：

接下來，就是對這些行為按照不同維度進行標記&排序。你會發現一些規律、一些異常慢慢開始浮現~

五.以下是兩個初步嘗試的案例，供大家參考~

案例1：用戶步長的直觀分析

? 項目背景：

新產品上線，用戶平均步長數是：11步，各模塊點擊率也OK，但從客戶那里得到的反饋褒貶不一。PM希望了解一下問題出在哪里?

? 研究方法：

通過日志，對線上用戶實際操作行為進行分析，繪制了用戶行為序列圖。

? 發現問題：

僅執行第一個關鍵動作就離開的用戶占到將近一半!人們在反復嘗試后，都不滿意!所以，結果并不像平均步長等于11，那么令人欣慰!

案例2：用戶頁面切換的真實情況

項目背景：

拿到一批用戶的行為日志，希望可以從中探究一些規律，同時發現現有流程中的問題

研究方法：

以頁面為維度，對動作進行標記，繪制用戶行為序列圖。

發現問題：

挑選商品頁的動作數(標記為綠色)少于預估&刪除商品頁的動作數(標記為黃色)。但我們希望用戶精挑細選，然后快速決策，可見用戶并不是按照我們的預期使用產品，里面肯定有一些體驗問題，值得我們深入分析。