
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。
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:
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。
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:
漏斗分析的核心就是看兩個(gè)數(shù)據(jù):
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%
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。
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!
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。
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。
想學(xué)習(xí)更多AB測(cè)試的內(nèi)容,戳這里【干貨】AB test 在業(yè)務(wù)中的落地應(yīng)用
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:
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。
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:
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。
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。
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:
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)。
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。
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)。
《CDA一級(jí)教材》適合CDA一級(jí)考生備考,也適合業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)分析崗位的從業(yè)者提升自我。完整電子版已上線CDA網(wǎng)校,累計(jì)已有10萬(wàn)+在讀~
免費(fèi)加入閱讀:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
LSTM 模型輸入長(zhǎng)度選擇技巧:提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)家族中,長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其解決長(zhǎng)序列 ...
2025-07-11CDA 數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件詳解與準(zhǔn)備指南? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代浪潮下,CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數(shù) ...
2025-07-11數(shù)據(jù)透視表中兩列相乘合計(jì)的實(shí)用指南? 在數(shù)據(jù)分析的日常工作中,數(shù)據(jù)透視表憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)匯總和分析功能,成為了 Excel 用戶 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我們誠(chéng)摯通知您,CDA Level I和 Level II考試大綱將于 2025年7月25日 實(shí)施重大更新。 此次更新旨在確保認(rèn) ...
2025-07-10BI 大數(shù)據(jù)分析師:連接數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的價(jià)值轉(zhuǎn)化者? ? 在大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能(Business Intelligence,簡(jiǎn)稱 BI)深度融合的時(shí)代,BI ...
2025-07-10SQL 在預(yù)測(cè)分析中的應(yīng)用:從數(shù)據(jù)查詢到趨勢(shì)預(yù)判? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代,預(yù)測(cè)分析作為挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值的核心手段,正被廣泛 ...
2025-07-10數(shù)據(jù)查詢結(jié)束后:分析師的收尾工作與價(jià)值深化? ? 在數(shù)據(jù)分析的全流程中,“query end”(查詢結(jié)束)并非工作的終點(diǎn),而是將數(shù) ...
2025-07-10CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:從報(bào)考到取證的全攻略? 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的今天,數(shù)據(jù)分析師已成為各行業(yè)爭(zhēng)搶的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn):捕捉數(shù)據(jù)背后的時(shí)間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中,單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn)如同一位耐心的偵探,專注于從單 ...
2025-07-09year_month數(shù)據(jù)類型:時(shí)間維度的精準(zhǔn)切片? ? 在數(shù)據(jù)的世界里,時(shí)間是最不可或缺的維度之一,而year_month數(shù)據(jù)類型就像一把精準(zhǔn) ...
2025-07-09CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中,Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中,準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化以及識(shí)別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證作為國(guó)內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)證 ...
2025-07-08LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略? 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變體,憑借獨(dú)特的門(mén)控機(jī)制,在 ...
2025-07-07統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場(chǎng)調(diào)研是企業(yè)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、了解消費(fèi)者需求的重要途徑,而統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則是市場(chǎng)調(diào)研數(shù) ...
2025-07-07CDA數(shù)據(jù)分析師證書(shū)考試全攻略? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力,數(shù)據(jù)分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數(shù)據(jù)分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師考試作為衡量數(shù)據(jù)專業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉(zhuǎn)日期:解鎖數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技能? 在數(shù)據(jù)處理與分析工作中,數(shù)據(jù)格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準(zhǔn)確性的基礎(chǔ) ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師視角:從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動(dòng)力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師:開(kāi)啟數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素的今天,數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)價(jià)值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03