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淺談漏斗分析

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
說起數(shù)據(jù)分析,很多人把精力放在了各種高大上的數(shù)據(jù)模型上。事實(shí)上,比較常見的一些數(shù)據(jù)分析方法,往往都不是什么非常高深的學(xué)問,在實(shí)踐中,涉及到的方法論或者復(fù)雜性,其實(shí)是遠(yuǎn)低于學(xué)校里學(xué)習(xí)的專業(yè)知識。

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0x00 什么是漏斗分析

說起數(shù)據(jù)分析,很多人把精力放在了各種高大上的數(shù)據(jù)模型上。事實(shí)上,比較常見的一些數(shù)據(jù)分析方法,往往都不是什么非常高深的學(xué)問,在實(shí)踐中,涉及到的方法論或者復(fù)雜性,其實(shí)是遠(yuǎn)低于學(xué)校里學(xué)習(xí)的專業(yè)知識。而我們非常看重?cái)?shù)據(jù)分析,本質(zhì)是看重“數(shù)據(jù)”,以及利用數(shù)據(jù)來做的“分析”,好的結(jié)論不一定有多么高大上的模型,但它一定有數(shù)據(jù)作為支持。

現(xiàn)如今我們所做的各種決策,都在強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的重要性,不論是市場調(diào)研的數(shù)據(jù),還是產(chǎn)品上線后的用戶數(shù)據(jù),都貫穿了產(chǎn)品研發(fā)的整個(gè)生命周期。

今天我們來講一個(gè)原理非常簡單,但卻非常實(shí)用的分析方法:漏斗分析。

說起漏斗分析,這是數(shù)據(jù)領(lǐng)域最常見的一種“程式化”數(shù)據(jù)分析方法,它能夠科學(xué)的評估一種業(yè)務(wù)過程,從起點(diǎn)到終點(diǎn),各個(gè)階段的轉(zhuǎn)化情況。通過可以量化的數(shù)據(jù)分析,幫助業(yè)務(wù)找到有問題的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié),并進(jìn)行針對性的優(yōu)化。

在電商模式中,提到“轉(zhuǎn)化率”,就往往配有一張“漏斗分析圖”作為輔助的說明。這是因?yàn)樵陔娚棠J较拢覀兯龅拿恳豁?xiàng)活動,都與用戶有著直接或者間接的聯(lián)系,而我們活動的本質(zhì)也都是一樣的:為了讓用戶成為持久的消費(fèi)者。

因此,當(dāng)我們分析用戶從進(jìn)入產(chǎn)品到完成消費(fèi)的過程時(shí),可以大體分為如下幾個(gè)關(guān)鍵步驟:進(jìn)入首頁、查看商品頁、加入購物車、進(jìn)入支付頁面、成功支付。通過分析每個(gè)階段的轉(zhuǎn)化率和流失率,能夠直觀地發(fā)現(xiàn)很多問題,進(jìn)而找到提升KPI的方法。

0x01 漏斗分析的作用

漏斗分析,是一個(gè)非常經(jīng)典的模型,自問世以來,衍生出了諸如AARRR用戶增長模型、SICAS用戶行為消費(fèi)模型等衍生版本,基本上是各類分析報(bào)表的標(biāo)配。大多數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,其本身的商業(yè)邏輯就是一個(gè)虛擬的漏斗,而我們的目的就在于如何讓用戶順利的到達(dá)我們所設(shè)定的“目標(biāo)行為”,如支付、注冊。

例如,在用戶運(yùn)營領(lǐng)域,漏斗對于用戶行為的分析而言,是非常有必要的。在產(chǎn)品上線后,關(guān)鍵的業(yè)務(wù)路徑,都要進(jìn)行漏斗分析,判斷每個(gè)環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)是否存在缺陷。典型的如用戶注冊場景,從引導(dǎo) - 注冊 - 分享 - 進(jìn)入首頁,往往在分享這個(gè)環(huán)節(jié),轉(zhuǎn)化率非常低,那么我們就要考慮是否放棄這個(gè)環(huán)節(jié),或者有什么其他的優(yōu)化動作。

例如,在自媒體運(yùn)營方向,假設(shè)一個(gè)自媒體賬號有10W粉絲,發(fā)送一篇文章獲得1W閱讀,大約有1K用戶收藏了文章,最后由100用戶進(jìn)行了付費(fèi)打賞。那么這個(gè)10W - 1W - 1K - 100也是典型的漏斗環(huán)節(jié),用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化率就是0.1%。如果需要提升付費(fèi)轉(zhuǎn)化率,需要以這個(gè)數(shù)據(jù)作為依據(jù),來判斷到底是應(yīng)該打廣告來增加閱讀量,還是引導(dǎo)用戶多收藏文章。

以上是兩個(gè)非常簡單的例子,在具備一定規(guī)模的公司中,通常都有非常多類似的問題,是迫切需要進(jìn)行分析解答的,包括但不限于:

  1. 為什么注冊步驟轉(zhuǎn)化率非常低?
  2. 為什么很多人下單了卻沒有支付?
  3. 為什么某個(gè)渠道量很大,但點(diǎn)擊率卻非常低?
  4. 如果不做瀏覽器的適配,那么會損失多大的用戶規(guī)模?
  5. 進(jìn)入首頁卻沒有下單的用戶,接下來都去了哪里?...

一個(gè)設(shè)計(jì)科學(xué)的漏斗分析體系,能夠快速解答和分析這些問題,是可以實(shí)實(shí)在在的改善業(yè)務(wù)、提升業(yè)務(wù)收入的。

漏斗分析的作用,有兩個(gè)大的特點(diǎn):

其一,漏斗分析,能夠梳理業(yè)務(wù)的關(guān)鍵流程環(huán)節(jié),監(jiān)控用戶、流量在各個(gè)業(yè)務(wù)階段的轉(zhuǎn)化情況,及時(shí)對低轉(zhuǎn)化率環(huán)節(jié)進(jìn)行分析,定位流失的關(guān)鍵環(huán)節(jié),進(jìn)行持續(xù)的優(yōu)化。

其二,漏斗分析,往往配合多維度之間的對比,針對不同的人群、渠道做差異化的分析,如新用戶、老客戶,如新渠道、老渠道,分析轉(zhuǎn)化率最好和最差的維度,從而提升運(yùn)營精度和效率。

接下來我們講解一下如何進(jìn)行“漏斗分析”。

0x02 如何進(jìn)行漏斗分析

按照慣例,我們通過“分解”的形式,來一步一步的闡述這個(gè)分析過程。

第一步,還原業(yè)務(wù)關(guān)鍵過程

前文提到過,漏斗分析是針對業(yè)務(wù)的關(guān)鍵流程環(huán)節(jié),做洞察和分析。因此在進(jìn)行分析前,我們首先需要還原這個(gè)業(yè)務(wù)過程的關(guān)鍵步驟,并驗(yàn)證其是否是可以通過漏斗進(jìn)行分析。

例如,在電商廣告場景下,廣告主可以通過各種方法,向用戶宣傳自己的產(chǎn)品。這時(shí)候,用戶會根據(jù)宣傳的曝光詞,點(diǎn)擊搜索框進(jìn)入到搜索頁面,這時(shí)候會根據(jù)平臺提示的關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索,或者是主動發(fā)起搜索,到達(dá)搜索呈現(xiàn)的結(jié)果頁之后,再進(jìn)行相應(yīng)的點(diǎn)擊行為,并完成最終下單。

這個(gè)時(shí)候我們可以確定一條從搜索到展示的關(guān)鍵路徑:廣告投放展示 - 搜索關(guān)鍵詞 - 點(diǎn)擊搜索結(jié)果 - 完成下單。

進(jìn)一步進(jìn)行思考,我們可以把每一步賦予業(yè)務(wù)上的涵義,即:廣告投放展示(引起用戶興趣) - 搜索關(guān)鍵詞(用戶產(chǎn)生興趣) - 點(diǎn)擊搜索結(jié)果(用戶主動發(fā)起動作) - 完成下單(達(dá)成預(yù)期目的)。

第二步,確定漏斗環(huán)節(jié)與數(shù)據(jù)采集來源

能夠?qū)⒂脩舻男袨檫M(jìn)行還原后,我們便可以定下漏斗的環(huán)節(jié),確定可以分析的數(shù)據(jù),并標(biāo)記數(shù)據(jù)的來源。

以上述例子為模型,我們可以作如下的區(qū)分:

廣告投放展示(引起用戶興趣):在不同渠道廣告展示的曝光量、點(diǎn)擊量、點(diǎn)擊用戶數(shù);

搜索關(guān)鍵詞(用戶產(chǎn)生興趣):在電商平臺中,不同關(guān)鍵詞所產(chǎn)生的搜索量、搜索用戶數(shù);

點(diǎn)擊搜索結(jié)果(用戶主動發(fā)起動作):在電商平臺中,相應(yīng)關(guān)鍵詞所產(chǎn)生的點(diǎn)擊量、點(diǎn)擊用戶數(shù);

完成下單(達(dá)成預(yù)期目的):產(chǎn)生下單行為的用戶數(shù)。

第三步,制作漏斗分析模型

從上一步的結(jié)果中,我們評估進(jìn)行可以進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)維度,并通過報(bào)表平臺搭建對應(yīng)的漏斗圖,展示可以分析的數(shù)據(jù)。

例如我們可以將渠道作為分析維度,將展示、搜索、點(diǎn)擊過程中產(chǎn)生的曝光量、點(diǎn)擊量作為分析的一個(gè)過程,也可以通過點(diǎn)擊/搜索/下單產(chǎn)生的用戶數(shù),作為分析的一個(gè)過程,也可以將用戶進(jìn)行分組,查看分組的結(jié)果。

第四步,進(jìn)行漏斗分析

雖然現(xiàn)在可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析了,但在實(shí)際的業(yè)務(wù)場景中,一種現(xiàn)象并不是單一的數(shù)據(jù)結(jié)果所能夠解釋的,往往需要通過多個(gè)角度的分析,來還原一個(gè)更準(zhǔn)確和全面的答案。

常見的分析過程如下:

其一,查看漏斗轉(zhuǎn)化率,將結(jié)果按照渠道、用戶分組進(jìn)行查看,找出轉(zhuǎn)化率明顯偏低的環(huán)節(jié);

其二,分析數(shù)據(jù)變化的趨勢,按照時(shí)間,分析當(dāng)前階段,在不同日、周、月、季、年下的變化趨勢,找出轉(zhuǎn)化波動率最大/最小的時(shí)間點(diǎn);

其三,不同維度對比,篩選不同的渠道、用戶分組,將轉(zhuǎn)化率和變化趨勢進(jìn)行對比。如果不同渠道數(shù)據(jù)相差較大,那么原因可能是某些渠道存在作弊情況;如果是不同手機(jī)型號存在差異,那么可能是手機(jī)的適配性、網(wǎng)速等存在差異;如果是不同的用戶組存在差異,那么根據(jù)用戶分組方法的不同,如購買能力、新老用戶,也可以分析出一部分原因。

其次,如果不能夠得出明確的結(jié)論,需要再返回之前的步驟,思考是按照關(guān)鍵詞進(jìn)行分類,或者是新增某個(gè)環(huán)節(jié)的分析,或者是向其他部門尋求類似場景的分析思路,然后再對剛才的過程進(jìn)行復(fù)盤和優(yōu)化,直到找到最可靠的原因。

根據(jù)前文的闡述,我們可以看出,從分析人員的角度出發(fā),當(dāng)然是工具越自動化越好,能夠更快的重復(fù)步驟,找到原因。但是從數(shù)倉或者工程人員的角度出發(fā),其實(shí)這些分析訴求具有高度的不確定性,因此這種高度自動化的平臺很難實(shí)現(xiàn),更傾向于通過“提需求”的方式來人肉完成部分的工作。

從業(yè)務(wù)發(fā)展的角度上看,在公司快速發(fā)展的時(shí)候,分析師與數(shù)倉一體化的配合,走部分人肉的方式是無可厚非的,但當(dāng)規(guī)模增加到一定程度時(shí),對于成熟穩(wěn)定業(yè)務(wù)的支持,就需要有工具做配合了,因?yàn)楹芏嗌钊氲姆治黾?xì)節(jié),人肉的“效費(fèi)比”太低,人力成本上無法負(fù)擔(dān)。

0xFF 漏斗分析的進(jìn)階學(xué)習(xí)

在學(xué)習(xí)了一些基本的知識之后,我們還需要將問題進(jìn)行思考,探討那些更加“自動化”和“科學(xué)化”的做事方法。

自動化,是提升做事情的效率、降低人力成本的最有效途徑,在業(yè)務(wù)發(fā)展平緩的公司中,漲薪的根源,便是節(jié)約“技術(shù)支持”所省下來的成本。

因此,在漏斗分析這件事情上,我們可以把關(guān)鍵要素抽象出來,從而為設(shè)計(jì)自動化的平臺作參考。漏斗分析,可以抽象出三要素:

第一,是時(shí)間,指漏斗的轉(zhuǎn)化周期,是從某一環(huán)節(jié)到其他環(huán)節(jié)所消耗的時(shí)長。在實(shí)際的業(yè)務(wù)過程中,一般需要根據(jù)業(yè)務(wù)的特定,設(shè)定一個(gè)合理的轉(zhuǎn)化周期,如最近30天,超過該周期的就不再認(rèn)為是一個(gè)合理的轉(zhuǎn)化。這是設(shè)計(jì)自動化產(chǎn)品首要考慮的因素。

第二,是節(jié)點(diǎn),指漏斗的每一環(huán)節(jié)的配置方法,在業(yè)務(wù)上具備可操作性,同時(shí)也是產(chǎn)品的關(guān)鍵路徑,方便分析人員自由的搭配查看。

第三,是流量,指人群/用戶的點(diǎn)擊、搜索或某個(gè)具體的業(yè)務(wù)動作,由于不同人群/用戶在相同漏斗下的轉(zhuǎn)化是不一樣的,因此需要對人群/用戶進(jìn)行合理的分組,更清晰定位產(chǎn)品特點(diǎn),得出合理的解釋。

下一步討論“科學(xué)化”的做事,主要指科學(xué)歸因的重要性。

漏斗分析,往往與“歸因分析”相關(guān),因?yàn)槟軌虻竭_(dá)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的動作有很多實(shí)際上,業(yè)務(wù)流程轉(zhuǎn)化并非理想中那么簡單。例如用戶下單某一件商品,可能是因?yàn)榭戳穗娨晱V告、可能是因?yàn)殡S手點(diǎn)擊某個(gè)直播鏈接、也可能是因?yàn)榭戳伺笥逊窒淼呐笥讶χ苯舆M(jìn)行下單。在市場營銷的視角里,市場活動、線上運(yùn)營、郵件營銷、電商廣告等,都可能觸發(fā)用戶購買。因此需要科學(xué)的判斷,這一次的結(jié)果,是與哪些“原因”相關(guān),每一次轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)應(yīng)根據(jù)事件功勞差異(事件對轉(zhuǎn)化的功勞大小)而科學(xué)設(shè)置。

因此我們往往需要算法的配合,來正確的識別,不同的營銷渠道在用戶購買決策的全流程中,對用戶影響的“功勞”最大、權(quán)重較大,能夠直接促進(jìn)用戶轉(zhuǎn)化。在進(jìn)行科學(xué)的漏斗分析時(shí),通過歸因權(quán)重作為漏斗轉(zhuǎn)化的依據(jù),能夠大大增大了漏斗分析的科學(xué)性。

通過上面兩個(gè)例子可以看出,一件事情本身的概念可以是非常簡單的,但簡單不代表其好做,因?yàn)閷?shí)際的業(yè)務(wù)是非常復(fù)雜的,需要根據(jù)不同的情況做各種抽象、匯總和升華,這才是分析真正難做的地方。

在當(dāng)下,各個(gè)工種有相互“卷”的趨勢,比如前端搞后端,后端搞數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)搞分析,分析做業(yè)務(wù),但其實(shí)只有抓住業(yè)務(wù)的本質(zhì),才知道這么“卷”下去有沒有前途,而不僅僅是“為了智能化而智能化”。

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 曉陽的數(shù)據(jù)小站
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