数据分析之漏斗分析,业务人如何进行有效分析?(下)

雅人
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编辑导语:漏斗分析可以让我们更清楚地得到用户转化情况,了解用户的真实流失率。那么,在不同触发机制下,漏斗分析应该如何进行?漏斗中涉及的流失人群又是否真的流失了?本篇文章里,作者就这些问题进行了解答,一起来看一下。

在上篇,我们介绍了目前主流的两类用户行为轨迹、不同触发机制下的业务侧重点漏斗构建思路,下篇我们将对不同的触发机制下漏斗将如何进行分析、漏斗中的流失人群是否真正流失等进行介绍。

对于主动性触发行为,漏斗分析应利用分组查看功能,通过对商品的种类、价格、是否参与活动,配合用户的相关属性如性别、年龄段、所在区域进行分组查看,找出转化率低的分组,进行产品内容上的策略改进。同时,提升漏斗转化的方法还有查看流失人群的用户路径,及时进行引流动作,提醒用户回到购物车进行购买。

对于被动性触发的行为,漏斗分析应分析被动触发事件的失败原因,检查是否有产品性的问题,其次检查被动触发事件与前项事件的触发次数,核查产品可用性问题。

漏斗中的流失人群是否真正流失,答案是否定的。由于漏斗建立时诸多的限制条件如前项触发动作必须在后一项触发动作之前,从第一步至最后一步的时间范围必须在给定范围内等。最终漏斗呈现出的转化率其实是基于建立漏斗者本人的视角下的转化率,而非真实的行为轨迹,其名义的流失也并非真正流失。下面将对上面的结论一一进行说明。

一、漏斗分析思路

在一个漏斗流程中,若存在多种触发行为,则不同触发机制下的漏斗转化分析思路与技巧是完全不同的。主动性的触发机制应更多地利用产品本身的一些属性进行细化分析,同时应对流失人群的用户行为进行回顾性总结,而被动型的触发机制应围绕在系统稳定性上进行分析。

1. 主动性触发机制下的分析思路

使用用户 2 的行为轨迹作为分析的样本:

漏斗分析究竟能够给业务人员带来什么?(下篇)

用户涉及的主动性触发行为主要包括“点击加入购物车”、“立即购买”、“点击立即支付”,对于点击加入购物车处的漏斗转化,我们应利用分组查看功能,通过对商品的种类、价格、是否参与活动,配合用户的相关属性如性别、年龄段、所在区域进行分组查看,找出转化率低的分组,进行产品内容上的策略改进,其他主动性触发行为同理。

运营小王在分析时发现整体的转化率很低,于是决定分析提升子流程的转化率,并对加入购物车→立即购买这一步进行分组查看。在按照商品的二级分类进行查看后,小王发现相机类别下的转化率是高于整体水平的,而运动鞋类别下的转化率则与平均水平持平,则计划对运动鞋类别下的商品采取相应的购物车提醒策略,以提升整体转化率。

除对漏斗进行商品维度、用户维度的分组查看外,提升漏斗转化的方法还有查看流失人群的用户路径,及时进行引流动作,提醒用户回到购物车进行购买。

同样是运营小王还希望进一步提升漏斗转化率,于是对加入购物车→立即购买处流失的用户群体进行用户路径分析,小王发现该用户群体加入购物车后,大多数用户都不再有任何动作(退出 App),还有其他一部分人群回到了首页,点击运营位的商品,再次浏览商品。

于是,小王增加对退出 App 的人群的运营提醒策略,如 Push、弹窗等,而点击运营位商品进行浏览的人群,增加用户进入新的商品详情页后,在广告位上提醒用户加入的购物车商品。

小结

对于主动性触发行为,漏斗分析应利用分组查看功能,通过对商品的种类、价格、是否参与活动,配合用户的相关属性如性别、年龄段、所在区域进行分组查看,找出转化率低的分组,进行产品内容上的策略改进。

同时,提升漏斗转化的方法还有查看流失人群的用户路径,及时进行召回动作,提醒用户回到产品进行购买。

2. 被动性触发机制下的分析思路

对于被动性触发机制下的漏斗转化,使用用户 1 的路径进行举例分析:

漏斗分析究竟能够给业务人员带来什么?(下篇)

被动性触发的行为,更多的看中系统的稳定性,因而对于点击获取验证码按钮→成功获取验证码这样的转化一定要求接近 100% 的转化,若该步骤出现问题,往往产品的可用性将会极低。

对于被动性行为,分析失败原因应是首要思考的。

某运营通过事件分析发现,获取验证码失败的主要原因是收集输入错误,其次是网络原因,这都是用户侧的原因,不可避免,此时应核查点击获取验证码按钮→获取验证码结果这两个事件的触发次数,若相差较大,则会出现产品可用性风险。

小结

对于被动性触发的行为,漏斗分析应分析被动触发事件的失败原因,检查是否有产品性的问题,其次检查被动触发事件与前项事件的触发次数,核查产品可用性问题。

3. 漏斗中涉及的流失人群是否“真正”流失

答案是否定的,由于漏斗建立时诸多的限制条件如前项触发动作必须在后一项触发动作之前,从第一步至最后一步的时间范围必须在给定范围内等,最终漏斗呈现出的转化率其实是基于建立漏斗者本人的视角下的转化率,而非真实的行为轨迹,其名义的流失也并非真正流失,下面举例说明:

  • 用户 3 的行为路径:浏览商品详情页→点击试看→点击立即购买→点击支付按钮→支付成功
  • 用户 4 的行为路径:点击分享的内容→点击立即购买→点击支付按钮→支付成功→回到首页→浏览商品详情页→点击试看

若此时建立的漏斗为用户 3 路径下的漏斗,用户 4 自然而然就被流失了,但是用户 4 是通过他人分享的内容立即购买的商品,只不过后面又自主地去试看了商品,从业务意义上并不能算做流失。

漏斗分析究竟能够给业务人员带来什么?(下篇)

二、总结

本文通过分析主动性触发行为和被动性触发行为的用户行为路径,构建出各自类型下的漏斗步骤与应附带的属性并针对性地介绍了问题排查和业务分析思路,最终提出相应的建议,在文章的最后,还说明了漏斗流失人群并不能说是完全意义上的人群流失

只有想明白用户行为是什么类型的,漏斗应该附带的属性有哪些,各自漏斗的分析思路,以及漏斗流失人群背后的含义漏斗分析模型才能真正帮助到大家。

 

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题图来自 Unsplash ,基于 CC0 协议

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  1. 雅人你好 ,我是老狼,很喜欢你的文章,我这边有职位推荐,也想跟你交个朋友,可以加个v吗(ID zrsbdny)

    来自广东 回复
    1. 可以的,微信同手机号(18813037854)

      来自北京 回复
  2. 哦吼,学到了学到了,另外还多学了一个漏斗型用户,哈哈哈哈。

    回复
    1. 加油!

      来自北京 回复
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