用户行为路径漏斗转化计算分析

根据消费者的消费过程,了解其消费过程中各阶段的转化率及原因,有助于提高购买率。

通过分析每一步的转化率,我们就可以知道用户在哪儿流失的比较多,对页面或者用户体验或者产品功能进行优化,逐步去提高

一、对用户群组进行分析

导入模块

1.读取数据

通过rename修改字段名称得到数据如下

2、计算每日申请贷款人数、审批贷款人数、放贷率

选取子集,将新用户和老用户分开统计每天申请贷款人数和审批放贷人数,然后计算新用户放贷率。最后使用merge函数将新用户结果表和老用户结果表拼接。

对新用户数据透视计算放贷率

对老用户数据透视计算放贷率

#这里需要计算老用户复借率,所以需要知道每天的老用户数目,这里做简单化处理,

#这里的老用户定义是:前一天的放款的新用户第二天继续借款就是老用户

#对存量老用户我们暂时不考虑,就看前一天贷款的人第二天是否还继续贷款,贷款的就认为是老用户复借

#取新用户放贷透视表的前29天数据+4月30日的人(分析5月1日-5月30日的复借率)构成老客户数量,我们看这些客户是否还继续贷款


3、计算各节点路径转化率并绘图

3.1pd.merge连接平台流量表,组成一张用户路径总表,计算各节点转化率。

3.2计算转化漏斗。 计算汇总数据

最后展示漏斗图

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