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经典的漏斗分析

01 什么是漏斗分析

漏斗分析是一套基于流程的数据分析方法,能够科学反映各个阶段的用户转化情况。

漏斗分析模型在用户行为分析产品中得到了广泛的应用,其功能非常强大:可以评估整体或单个链接转化以及促销活动效果; 还可以结合其他数据分析模型,进行深入的用户行为分析(如多维度钻取分析、用户分组、对比分析等),找到用户流失的原因,以提高用户量、活跃度、和保留率。

渠道分析最常用的两个补充指标是转化率和流失率。 举一个电子商务的例子,如上图所示,如果100人访问一个电子商务网站,则有27人支付成功。 这个过程有5个步骤。 从第一步到第二步的转化率为88%,流失率为12%。 第二步到第三步的转化率为32%,流失率为68%……以此类推。 整个流程的转化率为27%,流失率为73%。 该模型是经典的漏斗分析模型。

02 漏斗分析的三个要点

今天,我们还原了几款漏斗模型的原貌,以便大家能够更清楚地了解其产品的漏斗转换。 根据漏斗分析的特点,我们需要关注三个关键点:

1次

时间,特指漏斗分析的转化窗口期。 窗口期是指用户完成转化的时间。 只有当用户在设定的窗口期内完成完整的转换过程时,才认为转换成功。 例如,窗口期设置为10分钟,则“点击视频”为起始事件,选择“视频加载”、“视频播放”、“视频播放完成”为漏斗事件。 用户“点击视频”后,只有在10分钟内按顺序完成所有选定事件,才算转化用户。 如果10分钟内,用户只完成了“视频加载”事件,则该用户被视为在“视频加载”->“视频播放”过程中流失的用户。

2. 活动

每个漏斗级别都是一个漏斗事件。 其中,最核心的指标是转化率,其公式如下:

转化率=本级别活动转化人数/上级别活动转化人数

3. 用户

我们可以在同一转化漏斗下按属性对用户进行划分,以便快速查看不同类型用户的转化情况。

03 主流漏斗应用

比较经典的漏斗分析模型有两种:一是“用户注册流程”,二是“平台付费转化”。

《用户注册流程》,庄吉给大家勾勒出一个用户行为漏斗的粗略轮廓:

在运营过程中,如果我们发现某一天的注册用户数出现波动,除了检查市场渠道和广告之外,产品本身的注册功能也可能是造成这一问题的重要因素。

例如“平台付费转化”,转化漏斗大致如下:

上述转化渠道都没有最终结论。 每个人都需要根据自己的实际业务情况制定适合自己的转化漏斗。

另外,对于产品的非功能性界面,比如活动页面、公司简介页面等,用户可能不会按照我们既定的流程到达,所以必须根据自己的情况确认此类非功能性界面的转换流程。自己的目标。

当然,数据只有在比较时才有价值。 我们需要对同行业类似数据的转化情况了如指掌,在不低于行业平均水平的情况下,尽可能减少转化过程中的用户流失。

04 场景:如何提高关键节点转化率

现实世界并不是简单的数据逻辑结构。 许多结果是由多种原因共同造成的。

通过从多个角度分析同一个问题,往往可以得到更全面、更准确的答案。

下面我们将根据漏斗的三个关键点进行深入的案例分析,并运用数据分析的经典方法进行“拆分”和“对比”来定位问题并提供解决方案。

1.发现问题节点

例如(以下数据均为非真实数据),下图是某电商App的转化漏斗。 我们可以看到,之前“提交订单”事件的转化率比较高,但在“提交订单”到“支付订单”的过程中,转化率急剧下降至7%。 “付款订单”可能需要改进。 那个地方。

提示:转化率低的节点通常是问题所在。

2.问题分析

确定问题节点为“支付订单”后,我们开始分析接口数据。 为了研究单一界面,可以使用的分析方法包括:

我们发现,用户点击“支付订单”时停留时间长达105秒,与要求的体验时间不一致。

3. 问题拆分

由于用户在“支付订单”阶段停留的时间太长,我们开始排查问题。

后来我们在分析时发现漏掉了一个转化漏斗的关卡,将“提交订单->支付订单”更正为“提交订单->选择支付方式->支付订单”。 重新审视转化渠道后,我们发现从“选择付款方式”到“支付订单”的转化率较低,为9%。

通过问题拆分,我们将问题节点从“选择支付方式”重新定位为“支付订单”。

提示:拆分问题可以帮助我们深入理解问题。

4. 数据对比

当问题聚焦在“选择支付方式”到“支付订单”这个环节后,我们开始分析“支付成功”和“支付失败”用户的区别。 在观察不同手机品牌用户的支付情况时,我们发现:

如上图所示,使用品牌1和品牌2手机的用户“支付失败”率较高。 将品牌1、品牌2的手机与其他品牌的手机进行对比后,我们发现这两个品牌的手机都比较小众、低端。

随后,我们测试了品牌1和品牌2的几款机型体验“选择支付方式”界面,发现存在以下问题:

所以我们做了以下改进:

5、效果验证

界面优化后,我们的漏斗转换流程得到了显着改善:

通过我们的改进行动,从“选择支付方式”到“支付订单”的转化率从之前的9%提升到了63%,这是一个非常大的好处。

PS:在改进转化漏斗时,还可以分析界面之间的流量效果,删除一些不必要的环节,从而提高漏斗转化率。

漏斗分析是一种用来分析问题的方法,更重要的是案例背后数据分析的思维方式:

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