Understanding User Pathways in Analytics 使用者路徑與使用者體驗：如何利用分析工具更好地理解使用者行為

理解使用者訪問路徑是UX從業者的核心任務。瞭解使用者如何在數字產品中完成目標，有助於最佳化使用者體驗。但單靠分析工具不足以全面捕捉使用者旅程。定量分析雖能揭示行為模式，卻無法洞察使用者目標、感受和決策動機。因此，結合定量與定性研究對全面理解使用者行為至關重要。

分析工具能告訴我們什麼？

分析工具（如Google Analytics、Mixpanel等）提供使用者在頁面間移動的行為資料，幫助視覺化使用者流量，識別常見路徑和流失點。這通常使用桑基圖（Sankey diagram）來展示。

定義：桑基圖用節點（代表頁面或功能）和流量線（寬度表示使用者移動頻率）展示使用者路徑。

例如，電商網站的桑基圖可顯示使用者從主頁到產品頁再到結賬的路徑，以及退出流量。這清晰展示了使用者完成任務的每一步。

桑基圖的基本結構

這種視覺化幫助我們識別出哪些頁面是使用者旅程中的關鍵節點，使用者從哪裡進入，接下來又去了哪裡，並且可以透過流量的大小確定哪些路徑是最常見的。這對最佳化關鍵頁面和減少流失率非常有幫助。

分析工具的侷限性

儘管這些使用者路徑報告能夠提供有價值的定量資料，但它們也存在一些侷限性：

1.資料的聚合性

分析工具通常基於聚合資料，呈現行為的宏觀趨勢，而非個體使用者的具體行為。這意味著路徑圖無法反映個體使用者的目標或意圖，也無法解釋使用者行為的具體原因。

例如，在搜尋結果頁面上，兩個使用者都未點選結果就退出網站，可能出於完全不同的原因：一個因結果不相關而沮喪，另一個已在摘要中找到所需資訊。然而，這兩種截然不同的體驗在資料中可能被同等對待，難以區分使用者的實際感受和需求。

2.缺乏定性資訊

雖然我們可以透過分析工具瞭解使用者的路徑，但這些工具無法捕捉到使用者的情感、動機或他們的決策過程。例如，我們無法透過分析工具得知使用者在訪問某個頁面時是否感到困惑或滿意。這就是為什麼桑基圖或其他路徑分析工具必須與定性研究（如使用者訪談、可用性測試等）結合使用，以獲得更深入的使用者洞察。

如何解讀分析工具的使用者路徑資料

為了更好地從使用者路徑資料中獲得有用的洞察，以下是一些實用建議：

1.過濾流量資料，聚焦關鍵頁面

由於桑基圖顯示了大量的使用者路徑資料，可能會讓人覺得資訊過載。為了更容易理解，可以將資料過濾，聚焦於某些關鍵頁面或路徑。例如，如果你關心使用者如何使用某個特定功能，可以突出顯示與該功能相關的路徑，檢視使用者是從哪裡進入該頁面，接下來又訪問了哪些頁面。

這樣做有助於理解使用者的主要行為路徑。例如，在電子商務網站上，過濾資料以專注於那些從“新增到購物車”頁面進入的使用者路徑，可以幫助我們確定購物車的使用情況和使用者的下一步行為。透過聚焦某個節點並分析其前後路徑，可以找到使用者在哪些環節遇到了困難，或識別出高效的使用者路徑。

透過隔離或突出顯示流經特定節點的流量（如 Mixpanel 中的示例所示），可以更輕鬆地檢視該節點的流量來源以及後續步驟的分佈。在不隔離該節點流量的情況下，重疊路徑的數量使得分析該資料更具挑戰性。

2.審查重要的使用者觸點

在分析使用者路徑時，首先要關注使用者進入網站的頁面，尤其是那些非主頁的入口頁面。這些頁面往往是使用者第一次接觸品牌的地方，應該確保這些頁面能夠清晰地傳達品牌價值，提供清晰的導航，幫助使用者進一步探索網站的其他內容。如果這些頁面的跳出率較高，可能表明頁面內容或導航結構存在問題。

同時，檢查那些作為使用者下一步行動的頁面，看看哪些頁面容易導致使用者流失。如果在使用者第二次點選後有大量流失，那麼可能意味著該頁面沒有滿足使用者的期望，或者導航設計不夠清晰。

3.從使用者最終目標倒推路徑

一種有效的分析方法是從使用者的最終目標倒推路徑，而不是從首頁開始。例如，如果你的目標是提高使用者的註冊率，可以檢視那些最終完成註冊的使用者的路徑，分析他們是如何一步步到達這個目標的。透過倒推路徑，能夠發現高階功能是否容易發現，或者某些內容是否足夠吸引使用者。

同樣，這種分析方法也可以用於研究不理想的結果。比如，如果使用者在某個功能後經常退出或刪除賬戶，你可以倒推使用者在這些行為之前的路徑，找出可能導致使用者不滿的地方。

4.識別“跳進跳出”現象

“跳進跳出”指的是使用者不斷返回同一個頁面的行為。通常，這種行為表明使用者在尋找某個特定內容時遇到了困難。分析這種現象可以幫助我們識別出網站上哪些頁面存在導航問題或內容不明確的情況。

透過分析路徑圖中反覆出現的頁面跳轉，設計師可以進行定性研究（如使用者訪談或可用性測試），深入瞭解使用者遇到的具體問題，進而最佳化這些頁面的使用者體驗。

結論

使用者路徑報告是探索使用者在網站上行為模式的有用工具，但它並不能替代定性研究帶來的深度理解。路徑分析能夠幫助我們識別使用者的行為趨勢和常見路徑，但要想了解使用者的具體目標、情感和期望，仍然需要藉助使用者訪談、可用性測試等定性研究方法。

最終，只有透過將定量資料和定性洞察結合起來，才能更全面地理解使用者的旅程，最佳化使用者體驗，幫助使用者更輕鬆地實現他們的目標。