九大資料分析方法:漏斗分析法

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今天繼續跟大家分享的是九大資料分析方法系列。今天介紹的是漏斗分析法,漏斗分析法是一種基礎的,處理多個指標分析問題的方法,有很多應用場景。

一、為什麼叫“漏斗”

漏斗是對一個連續的操作步驟的形象稱呼。舉個簡單的例子,當你開啟電商APP想買東西的時候,你至少會經歷以下幾步:

﹣開啟APP進入首頁
﹣點選首頁上某個商品廣告頁
﹣進去商品詳情頁,看了覺得還不錯,點購物車
﹣進入購物車頁面,填快遞資訊,點支付
﹣進入支付頁面,完成支付,商家發貨

全部做完,一共經歷了:首頁→廣告頁→詳情頁→購物車→支付,五個步驟。這五個步驟缺一不可,因此存在前後關係。即必須完成前一步,才能繼續完成後一步。

但並非所有人都能一帆風順走完這四個步驟。
有的人不喜歡商品的廣告,連廣告頁都不進去。
有的人發現實物不咋好看,在詳情頁就走掉了。
有的人覺得價格實在太貴,在購物車頁走掉了。
總之,很多人最後沒有完成支付。

反應在資料上,參與這四個步驟的人,是越來越少的。此時可以用一個漏斗,形象的表示這種關係(如下圖)

這就是漏斗的直觀體驗。

二、如何製作“漏斗”

製作漏斗需要三個基本條件:

條件一:流程上,有前後關聯的N個步

比如前邊例子中首頁→廣告頁→詳情頁→購物車→支付就是一個前後關聯的流程。在做漏斗分析前,要認真梳理自己分析的流程,看清楚到底有幾步組成。

條件二:資料上,每個步驟得有資料記錄。

這一點很重要,決定了到底漏斗分析能不能做。很多人誤以為漏斗分析法是網際網路專用方法,其實是因為傳統企業的流程很少有資料記錄而已。

比如傳統門店的:進店→選貨→試穿→談價→成交;
比如傳統會議的:簽到→聽講→互動→談價→成交;
其實也有幾個前後關聯的步驟,但是很多情況下沒有資料記錄,就無法做漏斗了。

網際網路企業也是類似,如果沒有做好埋點的話,也會缺失過程資料,所以千萬小心哦。

條件三:統計上,從完成第一個環節開始統計。

這一點也很重要,涉及統計準確性。還以電商APP舉例,實際上使用者行為不會首頁→廣告頁→詳情頁→購物車→支付一竿子捅到底,而是相當隨性的。比如先點選廣告頁以後退出去看看別的,回頭想想還是這個商品好,於是又搜尋了商品名稱,轉回來商品詳情頁……中間發生很多操作。

此時統計漏斗資料的時候,需要按照指定好的步驟進行統計,完成上一個步驟,才統計下一個步驟行為(如下圖)

當然,這樣會漏掉一些中間加入流程的人。漏斗分析法不解決這種中間加入的問題,需要另一個方法:使用者行為地圖來解決。

有了以上三個保證,就能正確的統計出漏斗資料了。漏斗資料包含漏斗中每個環節的人數以及轉化率(如下圖所示)

三、“漏斗”如何進行分析

有了漏斗以後,可以從多個角度進行觀察,發現問題。

比如,和相似的商品比較,發現可改善的環節(如下圖)

自身與自身相比,觀察自己經營的走勢(如下圖)

總之,透過最佳化做的不好的環節,提升整體轉化率,是最終目標。

四、“漏斗”分析的不足之處

從本質上看,漏斗分析是一種:知其然,不知其所以然的方法。透過漏斗圖,可以很輕鬆的看到問題發生在哪裡,但是無法解釋:為什麼問題發生在這裡。特別是問題發生在漏斗的末端的時候。

舉個簡單的例子,看下邊兩組資料(如下圖)

很明顯,商品A是因為廣告頁轉化低,那換個廣告即可解決問題。

但商品B呢?每一步看起來都很正常,但是使用者就是不買單,為什麼?使用者在等優惠活動?

使用者跑去別的平臺比價去了?如果使用者不喜歡商品的圖片、價格、設計,為啥不早跳出?

總之,種種問題,不是單靠漏斗分析能回答清楚的。所以,世界上沒有完美的分析方法,每種方法都有自己的適用範圍,小夥伴們在做分析的時候,一定要選擇合適的方法哦。

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