1.不同研究方法的组合能够将传统网站分析拓展到新的层次

　　本研究使用艾瑞咨询iWebTracker产品全流量监测所得2011年11月的示例数据进行站内行为路径的分析研究，同时使用iUserTracker产品监测网民样本2011年11月的数据进行站外关联行为路径的研究。两种数据源针对的是相同的分析对象，但是数据各有优势，用于解决不同的分析问题。其中站内加码监测数据用于最精确的分析用户在网站内部的浏览行为，而第三方样本数据用于对用户总体网络行为（流量来源，站外浏览）的研究。将这两种方法结合起来，获得了全新的对于网络消费者从宏观到微观的行为洞察，是现存最全面而有效地研究方法。

　　图中还原了用户进入该网络商城前10步的浏览行为，每个色块表示一种网站服务。可见这些用户一开始行为是非常分散的，当越来越靠近目标网站的时候，在最后三步会出现一些集中的趋势和规律。因为该网络商城是基于其原有商业集团所发展出来的，其来源路径中很多是通过其集团的网站。这预示着该网络商城还处于依托大集团的发展初期，尚未具有独立的流量来源和用户群。

　　 深入研究进站路径最后三步会发现虽然存在部分通用的路径，但是每个路径的使用人数都比较有限，大部分路径的占比都在10%以下，这进一步反映了站前路径的离散性。

　　当我们从路径的角度去看浏览的深度会发现，如图所示，随着浏览的深入，在第10步左右优惠机票的关注度达到最高，而随着浏览进一步深入，机票搜索的使用快速增长。可见那些网站的粘性用户会被优惠机票吸引，但是会使用机票搜索来查询更多信息。但是反过来看，因为80%的用户浏览步数少于5步，所以其实真正有机会深入使用到机票搜索的用户还相对较少，这是一个有发展潜力的业务。

　　通过这样的行为研究可以发现，网购用户的行为习惯与传统理解的存在较大不同，也比表面上看到的要更加复杂。借助基于路径序列的技术，可以在这些零散又复杂的行为中寻找出一些有规律的特征，并将行为相近的用户自动聚类，获得有指导意义的用户划分，为更好的理解用户、服务用户提供有力的支持。