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如何做漏斗轉化分析?

來源:未知 編輯:小螞蟻 時間:2018-07-23 22:57:38 閱讀:

   什么是漏斗?

  每一個轉化流程,往往都包含若干小的環節,我們普遍使用轉化漏斗(Funnel)模型來展示這一過程。漏斗模型的價值在于量化了轉化過程每一步的效率,幫助我們定位薄弱環節。下圖是一個經典的流量轉化漏斗。

  如何做漏斗轉化分析?

  從上面的漏斗示意圖不難看出:有3500人進入注冊流程,最終334人完成注冊;注冊流程三個步驟轉化率依次是55.8%、18.5%和92.5%,那么注冊流程總轉化率是9.54%。

  1.基礎分析:打磨漏斗每一步

  漏斗分析的基礎階段,要衡量總轉化率、每一步轉化率及其隨時間的變化趨勢。

  以上圖注冊流程為例,“總轉化率9.54%”這個信息對我們優化注冊流、提升轉化率沒有太大幫助。但是借助上面的漏斗圖,我們不難發現:從第一步到第二步的轉化率才18_5%,明顯低于前后兩個環節。發現了問題所在,我們就可以針對性地優化注冊流,最大效率地提升注冊轉化率。

 如何做漏斗轉化分析?

  同時,對每一個轉化率進行實時監測,可以幫助我們及時發現產品中的突發問題。

  某日,該注冊流總轉化率異常下降。如上圖所示,漏斗分析發現是第1步轉化率驟跌導致的,而該環節正是填號手機驗證碼的環節。產品經理檢查發現,短信驗證碼的代理商因為欠費而自動停止了短信驗證服務。充值完成后,注冊流程恢復正常,轉化率也慢慢恢復到正常水平。

  2.進階分析:多維度拆解

  用戶體驗受到眾多因素的影響,進而直接影響到轉化率。要想更好地提升轉化率,需要對不同維度的因素進行考慮,包括但不限于用戶的:操作系統、瀏覽器類型、訪問來源、操作平臺、訪問來源等等。

  如何做漏斗轉化分析?

  以用戶的瀏覽器為例,我們對不同瀏覽器的轉化率進行一一對比,發現Chrome和Safari轉化率分別高達12.16%和10.11%,而JE瀏覽器轉化率僅4.10%。工程師研究后發現,原因是該網站采用了新的Java架構,不適應IE框架,導致lE瀏覽器環境下用戶體驗非常差,注冊轉化率非常低。

  不僅限于瀏覽器,用戶的操作系統、PC端還是移動端、訪問來源等等常見因素都可能影響到轉化率a越高級的產品或者運營人員,應該考慮的更加精細,不斷從細節來打磨產品,才能不斷提升轉化率a3.高級分析:交叉對比

  發現問題的過程往往需要拆分很多次,這時你需要一個支持多重維度交又分析的漏斗。

  如何做漏斗轉化分析?

  一個電商網站在用漏斗衡量交易轉化時發現,APP上的用戶量高于網站,但總體轉化率卻很低,問題出在哪里呢?

  我們把兩個漏斗放在一起交叉對比,不難發現移動端用戶提交訂單到支付環節的轉化率明顯低于網頁端,正是這個環節拉低了移動端整體轉化率。值得注意的是,提交了訂單的用戶購買意愿非常強烈,是很有潛力喚回的一批用戶。

  經過用戶行為洞察發現,這些用戶很多選擇了返回到上一步,而不是去支付。

  對比網站和APP在支付頁面的信息結構發現,APP上的支付頁面缺少了訂單商品的詳細描述、收貨人地址和聯系方式等信息;這樣就給用戶帶來了猶豫,使很多用戶返回到上一步確認,從而導致轉化率下降。

  于是,產品經理參考網站的信息結構,補充了APP支付頁面的訂單信息,同時在支付環節進行流失用戶召回。

如何做漏斗轉化分析?

  從漏斗的趨勢圖中監測支付環節優化后的效果,APP端提交訂單到支付環節的轉化率明顯提升,甚至略高于網站轉化率,整體轉化率也被拉高。同時,在漏斗中選擇進行召回的用戶作為目標用戶,觀測召回后的轉化率變化,以此來評估本次喚回活動的效果。

  這么細微的轉化問題,僅靠直覺是很難發現;它需要產品或者運營人員高度的數據敏銳廄、嫻熟的業務技能,這也是轉化分析高級階段的表現。

  提升轉化率,既需要有數據驅動的意識,也需要熟練掌握一定的數據分析工具。轉化率不僅是一個數據指標,其本質是用戶體驗的真實反映。當我們對用戶體驗分析的維度不斷增加,對我們產品和用戶行為的思考不斷深入的時候,我們也就在轉化分析的路上不斷進階。

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