产品经理经常遇到一个坑，要优化产品了，却发现有些关键转化按钮和页面，在产品发版之前并没有进行数据收集，以至于无法还原用户真实的行为路径，无法完整地对转化情况进行系统分析，就很难进一步指导业务决策。不知道转化提升和优化的点在哪里，最后只能拍拍脑袋，为了做功能而做功能。
在现在这样一个拼效率、拼工具的时代，单纯依靠直觉和经验是与用户的真实体验相背离的，用户的真实数据反馈才能给决策以更多的建议和支持。
产品经理对产品的理解和用户的理解有时会大相径庭，而正是这些细节，往往会成为产品优化的关键。
产品经理小张在最新的改版中，「优化」了用户的购买体验，可以在收藏里直接下单：
可是产品上线一段时间后，却并没有多少用户选择直接下单。小张猜想可能是用户在收藏里重新添加了一遍购物车，也就是用户并没有使用新功能直接下单：
这时，小张需要知道直接下单和加入购物车两种路径的使用比例和转化情况，于是他向工程师要了新版里「加入购物车」的数据。
尽管之前对关键路径都进行了埋点，但是却忘记了这个按钮，点到用时方恨少，没有这个关键步骤的数据，就无法进一步分析路径和转化，接下来的改版又无从下手了.......
产品经理能想到的所有的埋点，都是基于你的产品sense和逻辑，反而会漏掉用户真实的反馈。
现在，无论你有没有提前想到、考虑周全所有用户行为路径，我们都能智能收集到所有用户路径，这是一个新功能，像多啦A梦道具一样神奇的----------一键生成「智能路径」！
用户在产品内的路径全部看得一清二楚！
GrowingIO「智能路径」操作示意图，横屏观看，更清晰哦～
在「智能路径」中只需要选择一个「转化目标」，比如说「注册完成的按钮」、「加入购物车按钮」、「下单按钮」等等，就可以一键生成用户真实的转化路径。
简单说，这意味着什么呢？
这意味着，告别复杂繁琐的沟通和操作流程，只需要通过「智能路径」工具，就可以一键出图。
以往监测产品内的数据需要产品经理找工程师提出埋点的需求，由工程师手动、人工埋点，才能在一段时间之后拿到相应的数据，还可能发现埋错了或漏埋了，这其中的沟通成本和时间成本都是产品经理和工程师们的青春啊~~
可是，这样的人力付出的结果，可能还不如智能路径的一个「创建」按钮。
GrowingIO的智能路径是不需要埋点的，因此可以实现全量的数据采集，选择属于你自己的关键「转化目标」后，按照用户行为路径的频率，最终一目了然地展现出来：
由GrowingIO数据分析工具生成的智能路径图
毕竟，「智能路径」基于GrowingIO全量的数据采集，最终通过机器学习技术实现算法的智能化，再也不用一个一个埋点，一个一个计算啦。
