数据分析八大模型:漏斗模型

简介: 今天跟大家分享的是漏斗模型。漏斗模型,是一个大家能在各式各样的场合听到,但是总是感觉没讲到位的模型,今天简单分享一下。

一、为什么叫“漏斗”


漏斗模型是个形象的称呼,指的是:当业务流程变长的时候,用户会流失。这样把整个流程串起来看,就好像一个“漏斗”一样。用数据描述这个流程,是为漏斗模型。


举个简单的例子,比如一个电商APP,用户登录APP后,会看到广告页。点击广告页后会看到产品详情,如果用户想购买,就点击进去购物车页面,再进入支付页面,完成支付。


这个流程一共6步:


  • 进入首页
  • 点击广告页
  • 点击产品详情页
  • 点击购物车页
  • 点击支付页
  • 完成支付


每一步,用户都有流失的可能,因此两个步骤之间有一定的转化率(不会是100%进入下一步)。这个过程,就可以描述成一个漏斗(如下图)。


image.png



这里有几个细节:


1、漏斗是针对单个流程的。不同的流程,需要用不同的漏斗来描述。比如上例中,用户登录首页后,可能不点广告,而是从搜索栏搜索商品名称,然后再进商品列表。这时候就是另一个转化漏斗了,需要做另一个漏斗来分析。


2、必须完成全部流程,才纳入漏斗。因为用户很可能东点一下,西点一下,实际行为很分散。这时候统计漏斗的时候,会把完成了全部流程的用户纳入统计(如下图)。这样统计出的漏斗数据,可解读性强,不会出现下边某个层级比上边数据还多的问题。


image.png



3、漏斗分析需要有数据采集支持。
实际上,并不是传统企业不想做漏斗模型,而是传统企业的数据实在采集不上来……类似AIDMA之类的模型,就只能停留在问卷上了。漏斗分析要求每一步数据都有埋点采集。因此在toC的互联网产品中,应用最多。


那么,有了漏斗以后,该怎么分析呢?

二、怎么用漏斗进行分析

大部分网络文章讲到漏斗画出来就结束了。实际上这才刚刚开始。基于漏斗数据,至少可以做3种分析:


1、漏斗本身分析。面对漏斗数据,最简单的想法就是:哪里不行改哪里。这么做,比较适合新产品/新活动上线的时候,发现当前短板(如下图)。


image.png


2、改进效果监测。比如下决心改进广告页,更换了素材,更换了页面布局,最后有了ABC版本,这时候可以观察每个版本效果。如下图,持续改进广告页以后,能看到广告页点击有了提升,最终转化率也提升了。


image.png


当然,也有可能改来改去,发现其实没啥作用,这时候就得更换改进方向,或者思考是不是这个功能就这样了。


3、多个流程对比。很多时候,能达到终点的流程不止一个。比如上边举例讲到的,用户可以点广告页,也能点搜索栏,也能点好物推荐。这时会有好几个流程。通过漏斗对比,能看到每个流程的转化效率,这时能帮助产品经理思考:


  • 是不是用户更喜欢XX流程
  • 我是不是要分配XX流程更多流量
  • 有没有必要把XX流程独立出一个新功能


三、除了漏斗,还需要什么?


然而,即使做了上边三个分析,还是有很多同学觉得意犹未尽,似乎没有分析到位。因为漏斗模型,又是一个经典的知其然,不知其所以然的模型。它并不能解释为什么漏斗会变成这样,更不能解释,到底漏斗这样,是因为商品不行,广告不行,价格不行,还是操作体验不行。


这些常见的影响因素,对漏斗转化有两类影响。


一、全局影响,比如商品、价格。只要商品够好,价额够便宜,哪怕一路体验极差,用户都能忍受。


二、局部影响,比如广告图片、广告文案、页面设计、按钮位置。比如设计师太激情于创作,搞得广告图花里胡哨,连下一步点哪都看不到了……


如果只基于漏斗模型,更容易识别的是局部影响。比如某个中间页面,用户停留时间很久,跳出率很高,该环节转化率很低,那么一眼就能看出来这个环节出问题了。特别是发生在流程早期,更容易识别。


相反的,如果真是商品、价格不行,可能得反复测试很多轮,才能看出来。所以漏斗分析本身缺点也蛮明显的。


以上就是今天的分享,喜欢的小伙伴,记得转发+点赞+在看,三连支持下小熊妹哦。有小伙伴问:有没有能解释用户行为的模型?有,下一篇我来分享哈,敬请期待哦

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