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數據分析八大模型:漏斗模型

大數據 數據分析
今天跟大家分享的是漏斗模型。漏斗模型,是一個大家能在各式各樣的場合聽到,但是總是感覺沒講到位的模型,今天簡單分享一下。

本文轉載自微信公眾號「碼工小熊」,作者愛學習的小熊妹。轉載本文請聯系碼工小熊公眾號。

今天跟大家分享的是漏斗模型。漏斗模型,是一個大家能在各式各樣的場合聽到,但是總是感覺沒講到位的模型,今天簡單分享一下。

一、為什么叫“漏斗”

漏斗模型是個形象的稱呼,指的是:當業務流程變長的時候,用戶會流失。這樣把整個流程串起來看,就好像一個“漏斗”一樣。用數據描述這個流程,是為漏斗模型。

舉個簡單的例子,比如一個電商APP,用戶登錄APP后,會看到廣告頁。點擊廣告頁后會看到產品詳情,如果用戶想購買,就點擊進去購物車頁面,再進入支付頁面,完成支付。

這個流程一共6步:

  • 進入首頁
  • 點擊廣告頁
  • 點擊產品詳情頁
  • 點擊購物車頁
  • 點擊支付頁
  • 完成支付

每一步,用戶都有流失的可能,因此兩個步驟之間有一定的轉化率(不會是100%進入下一步)。這個過程,就可以描述成一個漏斗(如下圖)。

這里有幾個細節:

1、漏斗是針對單個流程的。不同的流程,需要用不同的漏斗來描述。比如上例中,用戶登錄首頁后,可能不點廣告,而是從搜索欄搜索商品名稱,然后再進商品列表。這時候就是另一個轉化漏斗了,需要做另一個漏斗來分析。

2、必須完成全部流程,才納入漏斗。因為用戶很可能東點一下,西點一下,實際行為很分散。這時候統計漏斗的時候,會把完成了全部流程的用戶納入統計(如下圖)。這樣統計出的漏斗數據,可解讀性強,不會出現下邊某個層級比上邊數據還多的問題。

3、漏斗分析需要有數據采集支持。實際上,并不是傳統企業不想做漏斗模型,而是傳統企業的數據實在采集不上來……類似AIDMA之類的模型,就只能停留在問卷上了。漏斗分析要求每一步數據都有埋點采集。因此在toC的互聯網產品中,應用最多。

那么,有了漏斗以后,該怎么分析呢?

二、怎么用漏斗進行分析

大部分網絡文章講到漏斗畫出來就結束了。實際上這才剛剛開始。基于漏斗數據,至少可以做3種分析:

1、漏斗本身分析。面對漏斗數據,最簡單的想法就是:哪里不行改哪里。這么做,比較適合新產品/新活動上線的時候,發現當前短板(如下圖)。

2、改進效果監測。比如下決心改進廣告頁,更換了素材,更換了頁面布局,最后有了ABC版本,這時候可以觀察每個版本效果。如下圖,持續改進廣告頁以后,能看到廣告頁點擊有了提升,最終轉化率也提升了。

當然,也有可能改來改去,發現其實沒啥作用,這時候就得更換改進方向,或者思考是不是這個功能就這樣了。

3、多個流程對比。很多時候,能達到終點的流程不止一個。比如上邊舉例講到的,用戶可以點廣告頁,也能點搜索欄,也能點好物推薦。這時會有好幾個流程。通過漏斗對比,能看到每個流程的轉化效率,這時能幫助產品經理思考:

  • 是不是用戶更喜歡XX流程
  • 我是不是要分配XX流程更多流量
  • 有沒有必要把XX流程獨立出一個新功能

三、除了漏斗,還需要什么?

然而,即使做了上邊三個分析,還是有很多同學覺得意猶未盡,似乎沒有分析到位。因為漏斗模型,又是一個經典的知其然,不知其所以然的模型。它并不能解釋為什么漏斗會變成這樣,更不能解釋,到底漏斗這樣,是因為商品不行,廣告不行,價格不行,還是操作體驗不行。

這些常見的影響因素,對漏斗轉化有兩類影響。

一、全局影響,比如商品、價格。只要商品夠好,價額夠便宜,哪怕一路體驗極差,用戶都能忍受。

二、局部影響,比如廣告圖片、廣告文案、頁面設計、按鈕位置。比如設計師太激情于創作,搞得廣告圖花里胡哨,連下一步點哪都看不到了……

如果只基于漏斗模型,更容易識別的是局部影響。比如某個中間頁面,用戶停留時間很久,跳出率很高,該環節轉化率很低,那么一眼就能看出來這個環節出問題了。特別是發生在流程早期,更容易識別。

相反的,如果真是商品、價格不行,可能得反復測試很多輪,才能看出來。所以漏斗分析本身缺點也蠻明顯的。


責任編輯:武曉燕 來源: 碼工小熊
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