数据产品经理进阶:热力图分析的底层逻辑

时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络

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编辑导语:作为一名数据产品经理,经常需要使用各种图表来提取或者表达信息,热网络怎么营销图就是常见的一种,它适用于互联网产品数据指标的监控及分析,因此也被数据产品经理们广泛应用。随着数据的重要性逐渐提升,产品经理也需要加强对数据的分析能力。本篇文章中,作者为我们揭示了热力图分析的底层逻辑。

热力图是网站、H5、APP运营的分析利器,可帮助产品经理分析用户行为。

热力图帮助我们深入了解用户在页面上的操作习惯和行为路径,并指导产品经理对产品进行用户体验优化,进而提升网站的转化效果。

而热力图分析是数据分析的重要手段之一,如何进行热力图分析,是数据产品经理工作中的重中之重。

一、了解热力图

热力图通过记录用户在网站或APP的点击与浏览行为,并通过热力图的形式展现出来。简而言之,热力图就是将用户行为可视化展示。

热力图本质上是一个数值矩阵,图上每一个色块都是一个数值,通过离散数值、权重算法与分析模型等技术手段,将用户行为频度以色块的形式展现出来。

热力图通过可视化的效果呈现,帮助产品经理深入分析用户对内容及功能的访问情况、操作习惯、行为偏好等。

二、热力图分类

热力图就是将用户行为轨迹录像,根据用户在网站、H5或APP上的点击、滚动等行为,可将热力图分为点击热力图、移动热力图、滚动热力图、链接热力图等。

1. 点击热力图

点击热力图统计用户的点击行为,通过点击频度生成的热力图,可以直观了解用户对功能模块、页面内容的喜好。

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点击热力图帮助产品经理进行首屏优化,或网站深度测试。

2. 移动热力图

移动热力图记录用户鼠标移动、停留等行为,通过跟踪PC端用户的鼠标移动轨迹,可以了解用户对那个区域比较感兴趣。



Google移动热力图

移动热力图帮助产品经理分析操作重点,或优化网站文案。

3. 滚动热力图

滚动热力图显示了用户上下滚动页面的数据,可识别用户在页面中看到的页面比例。通过页面比例了解抵达区域留存,数值越低,越少访客关注。

Hotjar滚动热力图

滚动热力图帮助产品经理了解用户行为偏好,或辅助页面设计与内容调整等。

4. 链接热力图

链接热力图聚焦链接元素的点击热度,可直观地展示用户点击页面元素的点击量、点击率等。

数极客链接热力图

链接热力图帮助产品经理检查网站链接设置是否合理,或分析链接的A/B Test效果。

三、绘制热力图

绘制热力图(heatmap)是数据分析的常用方法,常用的绘制热力图(heatmap)软件有R、Excel、MATLAB、Graphpad东方卫视广告价、Python的matplitlib、Seaborn和pyHeatMap等。

用Excel绘制热力图,可以快速了解网站和落地页数据情况,并展现数据的差异性。

Excel原始数据

Excel绘制热力图



用Python绘制热力图,通过色差、亮度来展示数据的差异,直观易理解,能快速识别高频功能。

Python原始数据

Python绘制热力图

四、热力图应用场景

热力图是把用户的交互按照热度渲染出来的一个分析能力,因其丰富的色彩变化和生动饱满的信息表达,被应用在各种数据分析场景。

热力图分析的本质是点数据分析。热力图的应用场景有:事件分析、页面分析、活跃分析、留存分析、漏斗分析、路径分析等。

对产品经理而言,主要表现在产品运营、用户运营、内容运营及渠道运营等几个方面:

  1. 产品运营:基于热力图进行功能界面、交互设计等优化,发现问题并快速迭代产品,提高着陆页转化率;
  2. 用户运营:基于热力图进行用户触点、用户路径等优化,通过运营与用户建立漏斗,降低网站的跳出率;
  3. 内容运营:基于热力图进行产品卖点、文案内容等优化,深度洞察用户点击偏好,提升整体用户留存率;
  4. 渠道运营:基于热力图进行广告投放、品牌宣传等优化,通过流量解决获客问题,激发渠道用户活跃度。

五、热力图案例拆解

以华创微课落地页为例,我们推荐了一些专栏作者的精选文章,为进一步了解文章的跳出率和退出率,并直观的分析用户行为轨迹,借助热力图分析就可以解决。

首先,新建热力图,设置首页需要分析的区域或内容,比如自定义圈选华创微课的Logo、热门活动和精选文章等内容。

华创微课圈选内容

然后,获取数据,基于页面埋点收集网站访问数据,网站通常关注的数据指标有新增用户数、用户留存率、PV、UV、转化率等,比如华创微课的用户数、页面浏览PV、内容点击UV等。

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最后,获取目标图像,进行高斯滤波、灰度处理、二值化、开运算、轮廓提取、计算坐标、绘制热力图等。

1. 获取图像

Python获取指定图像,可借助PIL库来实现,PIL(Python Imaging Library)是Python一个强大方便的图像处理库,获取图像也可借助matplotlib、opencv等库。

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2. 高斯滤波

Python实现高斯滤波,提取图片特征常用的方法,可以让处理后图像看起来更模糊。

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3. 灰度处理

Python处理图像灰度值,是图片处理中最为重要的环节之一,包括特征提取、图像OCR、图片降噪、图片加噪等。

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4. 二值化

Python图像二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,使得整个图像只有黑和白的视觉效果。

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5. 开运算

Python图像开运算,就是将图像腐蚀后,进行膨胀处理,去除噪声,并保持原有形状。

华创微课开运算

6. 轮廓提取并计算坐标

Python实现轮廓提取,需找到图像主题轮廓,用指定颜色对源图像进行轮廓标记,计算轮廓中的主体。

华创微课轮廓坐标

7. 绘制热力图

Python绘制热力图,需借助pyheatmap库,将识别结果得到data的值,即data = [[x1,y1] [x2,y2] …],传入到apply_heatmap(image,data)来绘制热力图,然后将热力图加权叠加到原图上。

华创微课热力图

用热力图把用户的点击、浏览、滚屏、停留等行为数据可视化,方便我们分析用户行为,了解到用户的关注点,进而优化用户体验,提升转化率,实现精细化运营。

 

作者:朱学敏,华创微课CEO,7年金融产品人,畅销书《产品闭环:重新定义产品经理》作者,企业IPD咨询顾问,专注于金融行业,从0到1负责产品的全过程开发与设计。

本文由 @朱学敏 于,未经作者许可,。

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