数据分析模型之漏斗分析

下雨天,竟然穷到没朋友跟我去打台球!我只能屏气凝神,重新做人~!

事实上前段时间还有更可悲的一事,毒液上映这么久了,我还没找到合适的人陪我去看。我去反思反思,求不翻白眼~

图片发自简书App


漏斗分析的定义

        漏斗分析是能够在用户行为(提前定义好的行为事件)和数据方面客观反映用户的行为状态(为什么说是在事件行为和数据方面客观?因为漏斗的步骤是你来定义的,你筛选出来的行为和数据只是客观展示)以及从起点到终点各阶段用户的转化率情况的这么一款分析模型。【重复读几遍吧,我也反复斟酌,再不济就留言哈哈哈哈哈哈~】

        为了能说清楚漏斗分析,先引用现世上一则营销观念:“营销管理重在过程,控制了过程及就控制了结果。” 这里的过程可以理解为漏斗分析的步骤。漏斗分析模型是企业实现精细化运营的重要分析模型,这里的精细化程度影响着营销的成本和营销是否成功。可以先思考一下,你所在企业的营销是如何进行的?如了解的可以去仔细了解一下~

        漏斗分析模型比较常见的应用于渠道来源分析、用户注册转化等日常数据运营中。例如在一款借款App中,用户从某个渠道被激活直到(用户触碰多个渠道,最后转化哪个渠道的出力更多,这种边界用户的处理,在进行事件设计的时候一定要定义好统计口径,保证统计的质量,后续的分析才会有意义)注册再到申请借款,一般的用户借款路径为激活APP(下载APP)、用户注册、进入APP产品页、对比产品、申请借款、确认借款,漏斗能够展现出各个阶段的转化率,通过漏斗各个环节相关话剧的比较,直观地发现和说明问题的所在,哪个环节流失用户比较严重,一眼可见可优化的流程或产品本身。

        理解漏斗时需要注意亮点,其一:我们常见的“漏斗”都是将液体从大口倒入,小口漏出。我们这里所说的漏斗分析,每个前步骤只会有部分用户进入到下一步骤中,所以此“漏斗”是有筛选功能的;其二:我这里说的漏斗分析,就是我们跟踪的整个漏斗的转化过程,是以用户为最小粒度单元进行计数(数据展示),进入下一步的用户一定是完成了所有前步骤的。

漏斗分析模型的价值

        在某个条件下漏斗分析会更有价值。你可以先思考一下这个条件会是什么?-------提前做好用户分组     

      对于业务流程比较规范、周期较环节较多的流程分析,漏斗分析能够直观展示说明问题所在。千万别觉得漏斗分析模型只是简单的看一下转化率。其实还有几个方面也是很优秀的:

        1. 监控用户在各个关键节点的转化情况。

        当我们聚焦用户全流程最有效的转化路径时(产品设计初期我们都会有理想的转化路径),漏斗数据的展示可以真实的反映用户真实的行为路径,其一:明摆着可优化的点,可以提升用户体验(对产品而言);其二:迅速定位流失环节,针对性的下钻分析可以找到可优化的点,可以降低流失提升用户留存率(对运营而言)。

        2. 多维度切分展示用户转化情况。

        客观的漏斗分析能够展示转化趋势,让企业对用户行为变化变得敏感,帮助企业精细地捕捉敏感点,多维度切分敏感点提升转化分析的精度和效率。

        3. 不用属性的用户群体比较其转化漏斗(优化的路标)。

        漏斗对比其实是漏斗分析重要的一笔。如果我们能做好用户分组,运营人员可以通过观察不同属性用户群体(比如新注册用户于老用户、不同渠道来源的用户等)各环节的转化率,各流程步骤转化率的差异对比,了解好的为何好,其他的就可以针对性的进行调整。

未来话~

        在我们设计产品过程中,我们一直致力于定义最佳用户转化路径,并将资源高效集中在此点发力。而在企业真实的漏斗分析中,业务流程转化流程并非那么简单~ 共勉加油,周末愉快。


       

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