用户行为路径分析，一方面可视化用户流向，对海量用户的行为习惯形成宏观了解；另一方面是定位影响转化的主要因素，使产品的优化与改进有的放矢。如果没有用户行为路径分析，会让我们不能获得用户的及时反馈信息，不利于产品的优化升级，进而影响产品的价值。
一般常见的用户行为路径分析方法有：转化漏斗、智能路径、用户路径，都是基于用户行为的方法。转化漏斗是预先设定好的路径；智能路径是设定了目标行为之后发现更多漏斗；用户路径是完整再现用户的整个转化过程。
1、转化漏斗
转化漏斗是路径分析的一种特殊情况，是针对少数人为特定模块与事件节点的路径分析，它适用于对产品运营中的关键环节进行分析、监控，从而找到薄弱环节，通过用户引导或产品迭代来优化，进而提升转化效果。
在分析的过程中，我们可以观察整体的转化率是否符合行业水准，哪些步骤转化率还有优化空间，通过细分维度发现导致转化率低的因素有哪些，从而针对此路径做引导和优化。
2、智能路径
我们可以通过智能路径，探索更多的转化路径。首先确定想要观察的目标行为，通常是业务中需要引导用户完成的某个功能或到达的某个页面。然后将其设置为起始事件，分析发生该行为的后续路径；或者设置为结束事件，分析该行为的前置路径。
智能路径可以用来探索性的发现更多的转化路径，当聚焦到某一条路径时，其实就是一个转化漏斗，可以将其保存下来，来进行日常监测。
3、用户路径
用户路径不需要预先设置漏斗或者圈定要分析哪个页面事件或点击事件，而是计算用户使用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化。
通过数据，我们可以真实再现用户从打开APP到离开的整个过程，从而进一步识别哪条路径是用户最多访问的；走到哪一步时，用户最容易流失；甚至呈现出产品经理在设计产品时都未曾预料到的路径，找到分析用户行为最基础、最原始的数据；也可以通过路径识别用户行为特征，分析用户是用完即走的目标导向型还是无目的浏览型。总之用户路径分析法对产品运营有着非常重要的启发作用。
转化漏斗、智能路径、用户路径都是基于用户行为路径数据的重要分析模型，都可以帮我们精确获得用户行为路径数据，从而针对性的做出营销策略调整，让运营转化成倍增长。
另外，为了进一步提高用户需求分析的效率和准确性，减轻产品经理的工作量，CoCode的Co-Project智能项目管理工具，近期推出了需求条目化功能，使用AI能够将用户需求自动生成标准用户故事，这让我们无需再手动一一录入需求，大大减轻了工作量。
而需求分析工具，使用AI精准锁定和快速修复需求缺陷，提高需求分析质量；工具使用快速功能点估算方法，通过调整功能点值（复杂度、修改类型、重用程度）和设置计算调整因子（系统特征因子、工作量因子、费用调整因子），多角度多层级地调整影响因子，从而能够更精准地自动估算项目规模、工作量和产品报价，使用此工具能够节省15-25%的开发成本。
CoCode发布一系列AI开发工具：Co-Project智能项目管理工具（需求条目化、自动生成测试用例）、需求分析工具、评审分析工具。CMMI落地工具上线，全面支持CMMI3-5级高效落地。
