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2020-12-21
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。
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。
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。
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。
数极客点击热力图
点击热力图帮助产品经理进行首屏优化,或网站深度测试。
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。
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。
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
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。
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、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
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:
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。