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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代【案例】網(wǎng)飛Netflix流量漏斗分析案例
【案例】網(wǎng)飛Netflix流量漏斗分析案例
2025-03-27
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你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的情況?流量進(jìn)來(lái)了,轉(zhuǎn)化率卻不高,辛辛苦苦拉來(lái)的用戶,最后大部分都悄無(wú)聲息地離開(kāi)了,這時(shí)候漏斗分析就非常重要了。

什么是漏斗分析?

漏斗分析其實(shí)很好理解。想象一下你在淘金,把一堆沙子倒進(jìn)漏斗,最后沉淀下來(lái)的才是你想要的黃金。在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品里,用戶從進(jìn)入產(chǎn)品到最終轉(zhuǎn)化,也會(huì)像漏斗一樣逐步篩選掉一些人

舉個(gè)例子:你是一個(gè)電商網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng),用戶購(gòu)買(mǎi)商品的流程一般是這樣的:

  1. 訪問(wèn)首頁(yè)(10000人)
  2. 瀏覽商品(5000人)
  3. 加入購(gòu)物車(chē)(2000人)
  4. 進(jìn)入結(jié)算頁(yè)(1000人)
  5. 完成支付(500人)

最終只有 5% 的用戶完成購(gòu)買(mǎi),而 95% 的用戶在過(guò)程中流失了。這時(shí),漏斗分析就能幫你找出流失最多的環(huán)節(jié),并分析為什么用戶沒(méi)有繼續(xù)往下走。

如何用漏斗分析找到問(wèn)題?

當(dāng)我第一次做漏斗分析時(shí),其實(shí)也犯過(guò)很多坑,比如直接看整體數(shù)據(jù),而沒(méi)有細(xì)分不同用戶群體,導(dǎo)致結(jié)論并不精準(zhǔn)。后來(lái),我總結(jié)出了一套簡(jiǎn)單的方法:

第一步:計(jì)算關(guān)鍵指標(biāo)

漏斗分析的核心就是看兩個(gè)數(shù)據(jù):

1、轉(zhuǎn)化率

計(jì)算公式:轉(zhuǎn)化率=當(dāng)前步驟用戶數(shù)/前一步用戶數(shù)×100%

例子:如果 5000 人瀏覽了商品,2000 人加入購(gòu)物車(chē),轉(zhuǎn)化率2000/5000×100%=40%

2、流失率

計(jì)算公式:流失率=1?轉(zhuǎn)化率

例子:如果 2000 人加入購(gòu)物車(chē),但只有 1000 人進(jìn)入結(jié)算,流失率就是:

1?1000/2000=50%

計(jì)算完這些數(shù)據(jù)后,就能清楚地看到哪一步流失最嚴(yán)重。

第二步:找出流失最嚴(yán)重的環(huán)節(jié)

來(lái)看下面的數(shù)據(jù):

上述圖和表告訴我們:

  • 最大的問(wèn)題出現(xiàn)在"瀏覽商品 → 加入購(gòu)物車(chē)",流失率高達(dá) 60%!

  • 其次是"進(jìn)入結(jié)算 → 支付成功"環(huán)節(jié),50% 的人到支付環(huán)節(jié)還是放棄了。

這意味著,如果能減少瀏覽后不加購(gòu)的人,或者優(yōu)化支付環(huán)節(jié),轉(zhuǎn)化率就會(huì)大幅提升!

第三步:分析流失的原因

數(shù)據(jù)只是表象,核心問(wèn)題還是"為什么用戶會(huì)流失?" 這就需要結(jié)合用戶行為來(lái)分析。以下是我常用的方法:

  • 查看用戶點(diǎn)擊熱力圖,發(fā)現(xiàn)很多用戶瀏覽商品頁(yè)面后就退出,可能是價(jià)格太高、折扣不明顯,或者信息不吸引人。

  • 解決方案:優(yōu)化價(jià)格展示、增加促銷活動(dòng)、調(diào)整頁(yè)面排版。

用戶訪談 + 問(wèn)卷調(diào)查

  • 問(wèn)用戶“你為什么沒(méi)有買(mǎi)?”很多人會(huì)說(shuō):

    “結(jié)算時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)費(fèi)太貴”

    “擔(dān)心商品質(zhì)量,不敢下單”

  • 解決方案:提供包郵選項(xiàng),增加用戶評(píng)價(jià),提升信任感。

A/B 測(cè)試

讓一部分用戶看到舊版頁(yè)面,另一部分用戶看到新設(shè)計(jì)頁(yè)面,對(duì)比轉(zhuǎn)化率。

  • 例如,調(diào)整購(gòu)物車(chē)按鈕顏色或位置,看看是否能提高加購(gòu)率。

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如何提升轉(zhuǎn)化率?(核心優(yōu)化策略)

知道問(wèn)題在哪還不夠,我們還要優(yōu)化流程,提高轉(zhuǎn)化率!以下是一些實(shí)戰(zhàn)中驗(yàn)證有效的方法:

1、優(yōu)化流失最嚴(yán)重的環(huán)節(jié)

  • 發(fā)現(xiàn)加購(gòu)率低??jī)?yōu)化商品描述,增加折扣提示。
  • 發(fā)現(xiàn)支付流失多?提供多種支付方式,減少額外費(fèi)用。

2、個(gè)性化用戶體驗(yàn)

  • 依據(jù)用戶歷史行為,推薦相關(guān)產(chǎn)品,提高購(gòu)買(mǎi)意愿。

3、制造緊迫感

  • 限時(shí)折扣、低庫(kù)存提醒,讓用戶更快下單。

4、簡(jiǎn)化操作流程

  • 如果用戶結(jié)算環(huán)節(jié)繁瑣,可以改成“一鍵下單”或“快捷支付”。

Netflix 個(gè)性化推薦案例

Netflix作為流媒體平臺(tái),用戶從注冊(cè)到觀看內(nèi)容的過(guò)程肯定有幾個(gè)關(guān)鍵階段,比如注冊(cè)—選擇套餐—首次登錄—瀏覽內(nèi)容—開(kāi)始觀看等。每個(gè)步驟都可能存在用戶流失,所以需要詳細(xì)拆解。

這種時(shí)候,漏斗分析就是最好的工具。它可以幫你找到流失的關(guān)鍵環(huán)節(jié),優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn),提高轉(zhuǎn)化率。網(wǎng)飛Netflix通過(guò)收集和分析大量用戶數(shù)據(jù),包括觀看歷史、評(píng)分、搜索記錄和觀看時(shí)長(zhǎng),發(fā)現(xiàn)如果能一次性找到多個(gè)感興趣的劇,用戶的流失率就會(huì)特別低。通過(guò)優(yōu)化算法,網(wǎng)飛精確地預(yù)測(cè)用戶可能感興趣的內(nèi)容,從而提供個(gè)性化推薦。

例如,網(wǎng)飛能夠根據(jù)用戶觀看某一類型的劇集而推薦更多同類型的內(nèi)容,甚至能夠預(yù)測(cè)用戶在某個(gè)時(shí)間段可能想看的內(nèi)容類型。通過(guò)這些數(shù)據(jù),網(wǎng)飛還優(yōu)化了用戶界面設(shè)計(jì),讓用戶更容易找到自己喜歡的內(nèi)容。

例如,如果用戶花很多時(shí)間觀看《The Ritual》,《The Babysitter》或《Apostle》等恐怖電影時(shí),則Netflix會(huì)推薦類似的電影,幾乎不會(huì)推薦喜劇電影,因?yàn)楦鶕?jù)用戶以往的瀏覽數(shù)據(jù),用戶興趣不大。

除此之外,Netflix還使用觀看時(shí)間段作為重要變量來(lái)向客戶推薦節(jié)目。意思是,當(dāng)用戶在深夜登錄時(shí),Netflix平臺(tái)將推薦時(shí)長(zhǎng)較短的節(jié)目或是用戶已經(jīng)看了一大半的節(jié)目,而不是推薦時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)的節(jié)目。

資深數(shù)據(jù)分析師的漏斗分析“壓箱底”建議

漏斗分析不僅僅是一個(gè)工具,更是一種思維方式。它能幫你精準(zhǔn)拆解用戶行為,找到流失的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),讓你的優(yōu)化有理有據(jù),而不是憑感覺(jué)拍腦袋決策。

在多年的數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)中,我總結(jié)了以下幾個(gè)關(guān)鍵建議,這些是很多新手分析師容易忽略的,但卻是高手和普通分析師之間的分水嶺:

1. 盲目關(guān)注“整體轉(zhuǎn)化率”,而忽視細(xì)分人群

不要只看平均轉(zhuǎn)化率,它會(huì)掩蓋真正的問(wèn)題。不同渠道、不同用戶群體的轉(zhuǎn)化率差異可能非常大。

例如

你可能發(fā)現(xiàn)廣告投放的用戶加購(gòu)率很高,但最終支付轉(zhuǎn)化率很低,說(shuō)明他們可能是沖著折扣進(jìn)來(lái)的,購(gòu)買(mǎi)意愿不強(qiáng)。

你可能發(fā)現(xiàn)老用戶的流失主要發(fā)生在支付環(huán)節(jié),而新用戶更早就流失了,這說(shuō)明兩者的優(yōu)化策略要完全不同。

高手做法:拆分不同用戶群體,計(jì)算各自的轉(zhuǎn)化率,找出問(wèn)題的真正來(lái)源。

2. 轉(zhuǎn)化率提升不是“拍腦袋改一改”,而是科學(xué)實(shí)驗(yàn)

很多團(tuán)隊(duì)在做優(yōu)化時(shí),喜歡拍腦袋決策:“這個(gè)按鈕顏色改成紅色會(huì)不會(huì)好一點(diǎn)?”、“結(jié)算頁(yè)是不是應(yīng)該再簡(jiǎn)化一些?”……

但真正有效的方法,是基于數(shù)據(jù)進(jìn)行 A/B 測(cè)試。

把用戶隨機(jī)分成兩組,一組看到原始版本,另一組看到修改后的版本,然后對(duì)比它們的轉(zhuǎn)化率變化。

只有當(dāng)數(shù)據(jù)顯著表明新版本表現(xiàn)更好時(shí),才值得全面上線。

高手做法:每次改動(dòng)前,先設(shè)定假設(shè) + 設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn) + 分析數(shù)據(jù),確保每一次優(yōu)化都是基于證據(jù)的。

3. 發(fā)現(xiàn)“漏斗口太小”?別只想著優(yōu)化頁(yè)面

有時(shí)候,你會(huì)發(fā)現(xiàn)即使優(yōu)化了漏斗的某個(gè)環(huán)節(jié),整體轉(zhuǎn)化率還是上不去,這可能說(shuō)明你盯錯(cuò)了地方。

漏斗的最底層可能并不是問(wèn)題的根源,而是漏斗上游出了問(wèn)題。

例如,用戶在支付環(huán)節(jié)流失過(guò)多,可能并不是支付方式的問(wèn)題,而是他們本來(lái)購(gòu)買(mǎi)意愿就不夠強(qiáng)

這時(shí)候,你要思考:

  • 是不是產(chǎn)品的定價(jià)策略不合理?
  • 是不是營(yíng)銷吸引的用戶不夠精準(zhǔn)?
  • 是不是用戶信任度不足,導(dǎo)致他們最后一刻放棄?

高手做法:回溯整個(gè)用戶旅程,找到真正影響轉(zhuǎn)化的深層因素,而不是只修修補(bǔ)補(bǔ)某個(gè)環(huán)節(jié)。

4. 數(shù)據(jù)會(huì)說(shuō)話,但用戶的聲音更重要

數(shù)據(jù)能告訴你“用戶在哪一步流失了”,但數(shù)據(jù)不會(huì)告訴你“他們?yōu)槭裁戳魇?/strong>”。

很多數(shù)據(jù)分析師只關(guān)注數(shù)字,卻忽略了用戶的心理。

最直接的方式是去問(wèn)用戶,收集他們的反饋,比單純看數(shù)據(jù)要有價(jià)值得多。

比如,曾經(jīng)我們?cè)诜治鲆粋€(gè) SaaS 產(chǎn)品的免費(fèi)試用轉(zhuǎn)化率時(shí),發(fā)現(xiàn)試用后購(gòu)買(mǎi)的比例遠(yuǎn)低于行業(yè)平均水平。數(shù)據(jù)分析了一圈后,我們直接給試用用戶發(fā)了問(wèn)卷,發(fā)現(xiàn)他們最大的問(wèn)題竟然是“不知道試用期什么時(shí)候結(jié)束”,所以就拖著沒(méi)買(mǎi)。

解決方案?在試用到期前主動(dòng)提醒,并附上折扣,轉(zhuǎn)化率瞬間提升 20%!

高手做法:數(shù)據(jù)分析+用戶訪談結(jié)合,才能真正找到問(wèn)題的根本原因。

5. 漏斗分析不是一次性的,而是一個(gè)持續(xù)優(yōu)化的過(guò)程

漏斗分析不是做一次就完了,而是一個(gè)持續(xù)優(yōu)化的迭代過(guò)程。今天你找到了最大的問(wèn)題,優(yōu)化了,轉(zhuǎn)化率提升了。但用戶習(xí)慣、市場(chǎng)環(huán)境、競(jìng)品策略都在變化,你的漏斗表現(xiàn)也會(huì)不斷變化。

定期復(fù)盤(pán)數(shù)據(jù),持續(xù)優(yōu)化,才能讓你的業(yè)務(wù)長(zhǎng)期保持增長(zhǎng)。

高手做法:每個(gè)月都回顧一次漏斗數(shù)據(jù),記錄優(yōu)化措施和效果,并制定下一個(gè)優(yōu)化目標(biāo)。

最后的最后:漏斗分析,不只是數(shù)據(jù),而是業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的關(guān)鍵

如果你真的想在數(shù)據(jù)分析這條路上走得更遠(yuǎn),記住——漏斗分析的終極目標(biāo),不是生成一張好看的圖,而是推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

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