用戶瀏覽路徑是分析用戶行為的關鍵，也是頁面分析的關鍵。雖然可以很方便的獲取到PV數據，但卻無法知道用戶是瀏覽哪些頁面后來到當前頁面，也不知道瀏覽過當前頁面的用戶又去了哪些其他頁面。諸如此類的問題還有：某專題活動產生了多少銷售額，某頁面為后續頁面的引流多少PV等。 銷售歸因是基于訪問路徑完成，用于評估各個頁面對銷售額的貢獻。比如，用戶完成100塊的銷售額，是從哪個入口哪個活動帶來的。 ? 銷售歸因其實只是訪問路徑的一個應用，因此在做銷售歸因前，需要先完成用戶的訪問路徑。 在底層數據中，每天80%的用戶訪問行為都是常規路徑，但剩下的20%的行為會十分復雜，會出現各種意想不到的情況。進行常規分析時，80%的常規路徑已經足夠，而當分析進入精細化時，那20%才是關鍵。APP路徑中至關重要的三點：首頁的判定、購物行為的判定、PUSH的判定。 ? 首頁判定 ????在選取訪問路徑的源數據時，不可避免的會丟失臨界點前的瀏覽記錄，比如當天0點前的數據。少了這部分數據后，就可能導致用戶當天的所有路徑都出現混亂，比如用戶當天第一個頁面是某活動頁，后續所有路徑都會認為該活動頁是首頁，于是該天所有的銷售額都有該活動頁的引流效果，這會無限夸大該活動的效果。 ? ??因此必須確定一個首頁，首頁的定義是，當用戶正常打開APP時必然會看見該頁面，用戶在正常瀏覽過程中必然會多次經過該頁面，但閃屏頁和啟動頁都不應該是首頁。若簡單處理，可以將用戶進入APP后的第一個頁面作為首頁。但在實際應用中又沒有這么簡單，公司做頻道頁運營，APP中所有主頁面都是頻道頁，頻道頁名稱可以根據運營策略任意修改。這就導致APP中不存在首頁這個概念，任何頁面都有可能成為首頁。比較好的解決方案是以首頁位的概念代替首頁，任何放入首頁位的頁面就是首頁。 ? 購物行為判定 ????購物行為是指用戶在瀏覽過程中，點擊添加購物車或者點擊立即購買類似的行為，該行為不代表商品成交，而表示用戶對某商品的選購結束。這步的難點是要準確知道用戶是在哪個頁面完成選購，對哪件商品完成了選購，本次的瀏覽路徑又是怎樣。購物行為是屬于行為日志，行為日志和頁面日志一般是分開存放，要準確知道用戶是在瀏覽哪些頁面后完成選購，就必須要將行為和頁面準確關聯起來，形成對應關系。關聯字段的準確性直接影響最終準確性，一般要求關聯字段的錯誤率要小于1%。 ? ? 除了常規選購方式外，還有在一些特殊頁面的選購，比如歷史購物車頁中的重新加入，訂單頁中的繼續購買，收藏頁中的購買以及其他各種特殊方式，這些方式都需要考慮 ? PUSH的判定 ????在APP中，點擊push可以直接進入到某個具體頁面，這對路徑拆分帶來很大影響。如果不進行識別，從路徑上看就會出現各種匪夷所思的頁面上下游關系。最佳解決方案是直接在PV數據中標示出PUSH點擊；次級方案是通過PUSH點擊日志和頁面日志關聯，找到PUSH點擊后的落地頁；最次方案是無法從數據上直接識別出PUSH，只能人為設定規則，找出可能的PUSH點擊。 ? 除此之外，其他的困難點還有： 1.?為了增加用戶體驗，APP中會布置了很多功能快捷入口，比如按鈕懸浮框，導航欄等，這些入口會增加了路徑分析的難度。 2. 訪問路徑分析是基于PV，那PV的準確性就非常重要。數據丟失，數據重復都可能導致該用戶整天所有路徑混亂

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總結

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