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2022-09-16 閱讀量: 2697
《數(shù)據(jù)分析方法-漏斗分析法》

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)地評估一種業(yè)務(wù)過程,從起點(diǎn)到終點(diǎn),各個階段的轉(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。

漏斗分析模型常應(yīng)用于網(wǎng)站用戶行為分析和APP用戶行為分析中,在流量監(jiān)控、產(chǎn)品目標(biāo)轉(zhuǎn)化等日常數(shù)據(jù)運(yùn)營與數(shù)據(jù)分析工作中應(yīng)用很廣泛。漏斗分析最常用的是轉(zhuǎn)化率和流失率兩個互補(bǔ)型指標(biāo),流失率=1-轉(zhuǎn)化率。


漏斗分析的作用:對于業(yè)務(wù)流程相對規(guī)范,周期較長、環(huán)節(jié)較多的流程進(jìn)行分析,能夠直觀地發(fā)現(xiàn)和說明問題所在,可以更快地找出某個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率出現(xiàn)問題。

1、企業(yè)可以監(jiān)控用戶在各個層級的轉(zhuǎn)化情況降低流失是運(yùn)營人群的重要目標(biāo),通過不同層級的情況,迅速定位流失環(huán)節(jié),針對性持續(xù)分析找到可優(yōu)化點(diǎn),如此提升用戶留存率。

2、多維度切分與呈現(xiàn)用戶轉(zhuǎn)化情況科學(xué)的漏斗分析能夠展現(xiàn)轉(zhuǎn)化率趨勢的曲線,能幫助企業(yè)精細(xì)地捕捉用戶行為變化,提升了轉(zhuǎn)化分析的精度和效率,對選購流程的異常定位和策略調(diào)整效果驗(yàn)證有科學(xué)指導(dǎo)意義。

3、不同屬性的用戶群體漏斗比較漏斗對比分析是科學(xué)漏斗分析的重要一環(huán),運(yùn)營人員可以通過不同屬性的用戶群體(如新注冊用戶與老客戶)各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率,各流程步驟轉(zhuǎn)化率的差異對比,了解轉(zhuǎn)化率最高的用戶群體,分析漏斗合理性,并針對轉(zhuǎn)化率異常環(huán)節(jié)進(jìn)行調(diào)整。


常見的漏斗模型:在實(shí)際業(yè)務(wù)中,每個業(yè)務(wù)都有自己特有的漏斗,但是進(jìn)行分類總結(jié),常見的業(yè)務(wù)漏斗模型主要有以下幾種:

(1)AARRR模型

做用戶增長和生命周期最常用的漏斗模型,從用戶增長各階段入手,包括Acquisition用戶獲取,Activation用戶激活,Retention用戶留存,Revenue用戶產(chǎn)生收入,Refer自傳播等用戶的生命階段,進(jìn)行漏斗分析,判斷用戶流失大致處于哪個階段,進(jìn)而對問題階段的用戶進(jìn)行細(xì)分,精細(xì)化運(yùn)營,完成用戶向成熟用戶和付費(fèi)用戶的引導(dǎo),實(shí)現(xiàn)用戶增長。


(2)電商漏斗模型

典型電商用戶的行為是由以下連續(xù)事件組成,打開首頁→點(diǎn)擊廣告頁→進(jìn)入詳情頁→加入購物車→完成支付,五個步驟。通過分析電商用戶從瀏覽頁面到完成購買的步驟之間的轉(zhuǎn)化率與總體的轉(zhuǎn)化率,找出每個層級需要優(yōu)化的地方,從而提升轉(zhuǎn)化率,最終提高銷售業(yè)績。計(jì)算每一個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化有助于我們分析人(是否是商品的定位用戶?)貨(商品是否有熱銷?)場(產(chǎn)品功能、體驗(yàn)如何)哪個因素的問題。

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(3)AIDMA模型

AIDMA是消費(fèi)者行為學(xué)領(lǐng)域很成熟的理論模型之一,由美國廣告學(xué)家E.S.劉易斯在1898年提出。該理論認(rèn)為,消費(fèi)者從接觸到信息到最后達(dá)成購買,會經(jīng)歷這5個階段:注意→興趣→欲望→記憶→行動,俗稱種草模型。消費(fèi)者們從不知情者變?yōu)楸粍恿私庹咴僮優(yōu)橹鲃恿私庹撸詈笥杀粍淤徺I者變?yōu)橹鲃淤徺I者的過程,從商品角度看可以看到市場從不了解、了解、接受的過程,在品牌營銷領(lǐng)域應(yīng)用得很廣泛。

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