​运营人员和产品人员工作的核心，是将自己的产品/内容有效展示给精准受众，并获得认可。

拥有数据分析的同学一定知道，此处应当通过关注部分数据指标监测效果。如关注 PV、UV 等监测页面流量是否增加，使用网站访问深度监测网站用户粘性等。然而，你可曾有过这样的需求：

想要了解某网页用户关注的页面位置怎么办？

想要通过某活动落地页用户的浏览深度优化设计方案，提升运营效果，怎么办？

更加精准的识别用户对网页浏览深度，成为众多业务人员的刚需。

神策分析上线“触达率图”

——简单可依赖，直观效果了解用户浏览习惯。

神策分析 1.10 版本上线新功能触发率分析图，与点击图相辅相成，进一步丰富网页热力分析模型。触达率图通过统计每个独立触发用户在浏览网页过程中的有效停留时间、位置，判断用户最终离开页面的位置与时间，计算页面中每个位置最终触达用户的比例和数量，以此衡量网页触达深度。

触达率分析图的展示，通过水平的触达线，展示页面或页面组（结构相同的页面，如商品详情页、官网博客等）等区域中用户浏览页面深度的占比，并动态地展示页面中鼠标所在位置的用户触达率。

神策分析触达率图的特点主要体现在如下方面：

1.支持对访问用户的多维度筛选，进一步帮助使用者判断精准受众浏览深度。

神策分析的“触达率图”不仅可以分析页面的用户触达率，还可以通过对用户的多维度条件筛选，对时间范围的限定，实现对特定时间段特定用户细分的浏览深度精准判断，避免其他用户数据干扰分析结果。

2.网页内无缝跳转，提高触达率查询效率，符合跳转逻辑。

用户可以在显示“触达率图”的网页页面直接点选跳转，流畅地浏览网站子页面，且新的页面自动设定同样的筛选条件，帮助使用者实现高效查询，并通过页面切换为使用者带来符合网站逻辑的优质用户体验。

触达率图可以以更加直观的方式弥补点击图在记录非交互行为方面的不足，从不同维度完善网页热力分析。也将为网页优化提供更加科学的数据支撑，根据用户行为习惯优化页面。

两大场景，深入洞察触达图功能

——不同场景下的网页优化，多角度支持数据驱动。

场景一：官网布局优化

官网是企业的“门面”，也是用户了解产品最直接的窗口，用户体验良好的官网有利于给用户专业的第一印象，提高后续转化率。以某 To B 公司官网为例（以下配图以神策数据官网为例，数据均为虚构）。

该网站首页由上至下大致分为六部分，Banner 页、产品特性介绍页、申请试用页面①、产品原理页、客户 logo 页、申请试用页面②。通过常规的数据分析，我们可以得知该页面的跳出率为 70%，用户停留时长为 4 分 30 秒。这个数据还有一定优化空间，需要更加精准的数据辅助。

当我们使用触达率分析图功能，对此网站进行分析，将呈现以下界面：

图1 某 To B 公司官网页面触达率（为了优化阅读效果，图1页面有裁切）

由上图结果可以看出，页面触达率在申请试用页面①前为 72%，申请试用页面①后即为 38.7%，页面访问深度有了跳水式的大幅度下降，与申请试用页面①有显著的关系。网站设计者需要考虑，为什么大量用户下划至此就离开了网站，不妨提出两个假设：

a. 用户阅读到此处感觉非常感兴趣，点击“申请试用”跳转到Demo页了。

b. 用户阅读到此处觉得不感兴趣，关闭了网页。

结合网页热力分析另一功能点击分析，对网站的交互元素点击情况进行进一步分析，可以得到下图的结果：

图2 某 To B 公司官网页面点击图

由上图结果我们得到以下信息，相比较 Banner 页的“申请试用”和不同行业方案的跳转链接，申请试用页面①的跳转链接点击量并无显著增多，这说明用户并没有被该按键吸引跳转，假设 a 不成立。

再验证假设 b，产品设计人员判定该模块对用户的影响较大，暂时将申请试用页面①删除，仅通过 Banner 位及申请试用页面②进行导流，设计出官网首页新版本，上线进行了小范围测试，得到下图的结果：

图3 某 To B 公司新官网页面触达率

由上图可以看到，产品原理页的触达率达到了 67.3%，相比改版前的 38.7% 有着显著地提升，可见该申请试用页面容易给用户造成页面已拉到底部的错觉，因获取信息不足而失去兴趣直接离开。触达率图帮助该公司提升了用户的页面浏览深度，并间接提升了用户注册率。

场景二：电商网站——呈现用户更关心的内容

某电商网站（以下配图以淘宝为例，数据均属虚构，仅供示意）在搜狐、网易、新浪、优酷、头条、蘑菇街、太平洋软件等不同网站广告位投放了广告，均可跳转至电商网站首页。为了针对不同平台的受众进行更加精准的推送，该网站使用神策分析的触达率图，进行了一定的用户体验优化。

针对该电商网站首页进行了触达率分析，运营人员根据用户属性进行筛选，通过首次广告系列来源将用户进行分组查询，并查看其触达率情况。

图4 某电商网站蘑菇街渠道访问用户触达率图

如图 4 所示，来自蘑菇街渠道的用户在页面 60% 左右的位置触达率已低至 25%，看似渠道质量不佳，应当降低广告投放成本，但是从该位置开始，触达率降低速度减慢，于是我们结合点击率分析和属性分析，对本渠道进行进一步的评估。

图5 某电商网站蘑菇街渠道访问用户点击图

该渠道的访问用户点击图如图 5 分布，相比邻近模块，某直播卖衣模块点击率高出逾 10%，那么是不是可以判断，这个模块相对更吸引人呢？我们又使用属性分析对该渠道的访问用户进行简单高效的用户画像。

图6 某电商网站蘑菇街渠道访问用户首次注册时间分布图

图7 某电商网站蘑菇街渠道访问用户性别属性分布图

根据图 6 的结果可以看出，该渠道用户首次注册时间主要分布在 2017 年 10 月 1 日到 2017 年 11 月 1 日，与网站投放广告时间高度重合，可知该渠道拉新能力较强。

根据图 7 性别分布饼状图结果显示，该渠道多为女性用户，可解读为本组用户对购买衣服饰品有强烈的倾向，并对直播穿搭模式相对较为认同，有着强烈兴趣。

因此为了优化用户体验，该网站针对来自蘑菇街的用户进行了页面调整，将直播卖衣模块提至 Banner 图下方第一位，方便用户直接找到更有价值的内容，提高留存率。

改版后，产品人员再次通过网页热力分析对该渠道进行评估，可见该模块位置触达率相对原网页有了 12.3% 的提升，且该模块点击率也有了 7% 的提升，图略。说明本次改版符合该渠道用户的行为习惯。

利用数据分析绝非一朝一夕之功，神策数据通过对多领域不同用户需求的综合评估，选择更加适配企业业务的数据分析模型进行开发与优化，力求“专业易操作”。坚持创新，突破不止，在未来的版本中，神策数据也将精益求精，为用户带来价值。

点击下方链接进入Demo，通过模拟数据体验该功能。

https://sensorsdata.cn/demo/demo.html