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如何做漏斗转化分析?

来源:未知 编辑:小蚂蚁 时间:2018-07-23 22:57:38 阅读:

   什么是漏斗?

  每一个转化流程,往往都包含若干小的环节,我们普遍使用转化漏斗(Funnel)模型来展示这一过程。漏斗模型的价值在于量化了转化过程每一步的效率,帮助我们定位薄弱环节。下图是一个经典的流量转化漏斗。

  如何做漏斗转化分析?

  从上面的漏斗示意图不难看出:有3500人进入注册流程,最终334人完成注册;注册流程三个步骤转化率依次是55.8%、18.5%和92.5%,那么注册流程总转化率是9.54%。

  1.基础分析:打磨漏斗每一步

  漏斗分析的基础阶段,要衡量总转化率、每一步转化率及其随时间的变化趋势。

  以上图注册流程为例,“总转化率9.54%”这个信息对我们优化注册流、提升转化率没有太大帮助。但是借助上面的漏斗图,我们不难发现:从第一步到第二步的转化率才18_5%,明显低于前后两个环节。发现了问题所在,我们就可以针对性地优化注册流,最大效率地提升注册转化率。

 如何做漏斗转化分析?

  同时,对每一个转化率进行实时监测,可以帮助我们及时发现产品中的突发问题。

  某日,该注册流总转化率异常下降。如上图所示,漏斗分析发现是第1步转化率骤跌导致的,而该环节正是填号手机验证码的环节。产品经理检查发现,短信验证码的代理商因为欠费而自动停止了短信验证服务。充值完成后,注册流程恢复正常,转化率也慢慢恢复到正常水平。

  2.进阶分析:多维度拆解

  用户体验受到众多因素的影响,进而直接影响到转化率。要想更好地提升转化率,需要对不同维度的因素进行考虑,包括但不限于用户的:操作系统、浏览器类型、访问来源、操作平台、访问来源等等。

  如何做漏斗转化分析?

  以用户的浏览器为例,我们对不同浏览器的转化率进行一一对比,发现Chrome和Safari转化率分别高达12.16%和10.11%,而JE浏览器转化率仅4.10%。工程师研究后发现,原因是该网站采用了新的Java架构,不适应IE框架,导致lE浏览器环境下用户体验非常差,注册转化率非常低。

  不仅限于浏览器,用户的操作系统、PC端还是移动端、访问来源等等常见因素都可能影响到转化率a越高级的产品或者运营人员,应该考虑的更加精细,不断从细节来打磨产品,才能不断提升转化率a3.高级分析:交叉对比

  发现问题的过程往往需要拆分很多次,这时你需要一个支持多重维度交又分析的漏斗。

  如何做漏斗转化分析?

  一个电商网站在用漏斗衡量交易转化时发现,APP上的用户量高于网站,但总体转化率却很低,问题出在哪里呢?

  我们把两个漏斗放在一起交叉对比,不难发现移动端用户提交订单到支付环节的转化率明显低于网页端,正是这个环节拉低了移动端整体转化率。值得注意的是,提交了订单的用户购买意愿非常强烈,是很有潜力唤回的一批用户。

  经过用户行为洞察发现,这些用户很多选择了返回到上一步,而不是去支付。

  对比网站和APP在支付页面的信息结构发现,APP上的支付页面缺少了订单商品的详细描述、收货人地址和联系方式等信息;这样就给用户带来了犹豫,使很多用户返回到上一步确认,从而导致转化率下降。

  于是,产品经理参考网站的信息结构,补充了APP支付页面的订单信息,同时在支付环节进行流失用户召回。

如何做漏斗转化分析?

  从漏斗的趋势图中监测支付环节优化后的效果,APP端提交订单到支付环节的转化率明显提升,甚至略高于网站转化率,整体转化率也被拉高。同时,在漏斗中选择进行召回的用户作为目标用户,观测召回后的转化率变化,以此来评估本次唤回活动的效果。

  这么细微的转化问题,仅靠直觉是很难发现;它需要产品或者运营人员高度的数据敏锐厩、娴熟的业务技能,这也是转化分析高级阶段的表现。

  提升转化率,既需要有数据驱动的意识,也需要熟练掌握一定的数据分析工具。转化率不仅是一个数据指标,其本质是用户体验的真实反映。当我们对用户体验分析的维度不断增加,对我们产品和用户行为的思考不断深入的时候,我们也就在转化分析的路上不断进阶。

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