開發者最夢寐以求的一件事，莫過於用戶能依照自己設計產品時假設的，一步步完成每一個步驟，最後達到最終頁面購買服務。然而，我們該如何追蹤用戶的使用情況呢？到底是什麼流程導致他突然跳離的呢？
文 / Flurry
強而有力的漏斗分析 Funnel Analysis
透過 Flurry 提供的漏斗分析，開發者可以客製化的定義用戶可能會進行的每一個動作，並透過系統自動的詳細紀錄每個動作發生的狀況（如圖一）。如此，便能知道每一個驟之間流失了多少顧客，進而根據該步驟的頁面進行優化。以雅虎的新聞 App（如圖二）為例，開發者設定了首頁的「民調中心」按鍵為投票事件的第一步，第二步為點選“投票”按鈕，最後一步為進行投票，透過 Funnel，我們可以清楚得知從第一步經由第二步到最後完成投票的中間轉換率分別為何，藉此觀察哪些步驟的轉換率特別低，修正產品體驗。除了這些個別客製化的功能外，系統也能自動分析出從起始頁到每個頁面的轉換比例，觀察所有用戶的操作路徑，形成清楚的樹狀圖，也就是我們耳熟能詳的 “User Path”（如圖三）。
（圖一）以下為每一個事件與其發生的頻率狀況，並能以清楚的圖表顯示（右二欄）
（圖二）以下為雅虎新聞 App 的投票活動，分成三個步驟
（圖三）以下為分析用戶從起始頁開始的路徑軌跡（User Path）
用戶區隔的進階使用
當發現用戶在某些頁面的轉換率下滑或點擊率減少時，開發者的下一步該做什麼呢？大家還記得先前提到 Flurry 在查看新用戶時可以進行分類，而在追蹤事件的成效上亦可以透過顧客區隔 (Custom Segment)，了解哪些類型的用戶會一步一步地按照預設的軌跡完成動作，而哪些用戶比較容易跳離App。有了根據不同的用戶類型產生的報表分析，便能清楚思考個別族群的因應之道。
下圖可見依顧客區隔（Custom Segment）進行各類事件（Events）的報表分析
非常多開發團隊都視 Event-Tracking 為最重要的數據追蹤功能，不過，Event-Tracking 也不像其他指標一樣，只要簡單兩行代碼就可以搞定，這是需要產品經理與工程師一同商議的項目，當然，Flurry的追蹤程式碼相當的簡單，可以點這裡 瞭解更多。
文章轉載自：Flurry
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