跳出率|Session 分析的妙用( 二 ) 宇视|希捷|海康威视|安防|峰会

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上图是某个用户的某次 “会话”（假设该 “会话” 中只记录了 APP 的页面浏览以及打开和退出），想要计算 “会话” 的深度，只需要数该行为序列中 “圆圈”（发生的事件）的个数。
上图的会话中 “圆圈” 有 6 个，代表这个 “会话” 的深度是 6。这个指标的使用场景一般是计算用户的每次 “会话” 或人均浏览深度。我们把用户的浏览行为单独挑出来，重新根据时间排序串成新的行为序列，并根据切割规则切割成一个个 “会话”，即可计算每个 “会话” 的深度（用户每次访问的页面浏览数），并进行每次 “会话” 或每个用户的平均数计算。
3.“会话” 的跳出率
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上图中，该用户共有 4 次 “会话”，其中有两次 “会话” 只启动了 APP，后续就没有做任何动作，这两个 “会话” 的深度就是 1。
跳出率的计算方法就是拿深度为 1 的 “会话” 个数除以总的 “会话” 个数，由此可得，上图的 “会话” 跳出率便是 2 除以 4 等于二分之一。该指标为负向指标，越高就说明用户对于 APP 不是很感兴趣，启动了之后就不会再做任何后续的操作。
4.“会话” 内部各事件的属性以上指标都是对 “会话” 本身的分析。实际上，我们还可以对会话中的每个事件进行分析，例如最常见的页面平均浏览时长，就可以通过 “会话” 中每个事件发生的时间进行计算。
五、案例：渠道投放效果分析在渠道投放过程中，渠道落地页作为用户点击渠道链接后进来的第一个页面，起到了重要的 “第一印象” 的作用，直接决定用户接下来是否会与 APP 交互。
我们平时在分析渠道效果时，会分不同渠道看渠道落地页 PV、UV 等常规指标。但是，前面所说的页面跳出率也可以用于评估渠道效果，即用户看到渠道落地页就 “跳出” 没有做接下来的操作的比例。
假如下图是统计出来的分渠道的落地页 PV、UV 和跳出率数据（全部为模拟数据，仅供讲解使用）。

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在上图中，我们发现 xxx 渠道来的 PV、UV 很高，但是跳出率很高。很多从 xxx 渠道进来的用户看到此落地页就直接离开了，可能是因为该渠道带来的用户质量太差，抑或是落地页本身有问题。虽然 yyy 渠道 PV、UV 不如 xxx 渠道，但是跳出率很低，大多数从 yyy 渠道进来的用户都会被落地页吸引并做接下来的操作。
那如何确定到底是渠道本身带来的流量问题，还是落地页设计的问题呢？
我们可以拿自然流量带来的渠道落地页 PV、UV 和跳出率做比较，因为自然流量往往质量较好（愿意通过各种方式主动点进来看的用户肯定是意向度较高的）。
如果连自然流量的跳出率都很高，说明该落地页的设计本身就有问题，如果自然流量的落地页跳出率很低，说明是 xxx 渠道带来的流量质量有问题。
六、小结以上是笔者基于过往工作经验所总结的方法论，受制于个人经验可能有不完善的地方，欢迎大家批评指正，也欢迎感兴趣的小伙伴与我作进一步交流。
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作者：Albert，就职于某知名大数据服务公司；专注于数据产品、数据埋点和用户行为数据分析；“数据人创作者联盟”成员。