思迈特软件深度讲解：数据分析模型之漏斗分析

Posted 2021-06-23 大数据Smartbi

一、漏斗分析是什么？

我们都知道，漏斗分析是数据分析中的一个重要方法。漏斗分析是能够在用户行为和数据方面客观反映用户的行为状态以及从起点到终点各阶段用户的转化率情况的这么一款分析模型。

以营销漏斗模型为例，营销漏斗模型指的是营销过程中，将非潜在客户逐步变为客户的转化量化模型。营销漏斗模型的价值在于量化了营销过程各个环节的效率，帮助找到薄弱环节。实际上，就是分解和量化。

 

如果你还是看不明白，我来举个例子你就懂了。

以电商app 淘宝为例, 假如我们的订单人数下降了, 这时候就需要梳理用户购买链路, 把用户从打开app 到下单的所有的链路都梳理一遍, 然后利用漏斗分析, 计算每个环节的转化率。

假如我们梳理链路中发现, 从搜索商品到查看商品的转化率很低,  那么我们就需要看是否是很多搜索无结果, 或者是搜索中的结果很多用户不太满意, 导致用户不买单，那就可以把电商的付费问题转化为搜索的问题, 从而又可以对搜索的整个转化链路再做一次漏斗分析, 一步步的去定位问题。

 

二、漏斗分析的作用

除了上文中提到的可以利用漏斗分析来查看转化率，但是你也不要认为它只此一个作用哦，除此之外，漏斗分析在以下三个方面还是很优秀的：

1、监控用户在各个关键节点的转化情况

当我们聚焦用户全流程最有效的转化路径，漏斗数据的展示可以真实的反映用户真实的行为路径，其一：明摆着可优化的点，可以提升用户体验；其二：迅速定位流失环节，针对性的下钻分析可以找到可优化的点，可以降低流失提升用户留存率。

2、多维度切分展示用户转化情况

客观的漏斗分析能够展示转化趋势，让企业对用户行为变化变得敏感，帮助企业精细地捕捉敏感点，多维度切分敏感点提升转化分析的精度和效率。

3、不用属性的用户群体比较其转化漏斗

漏斗对比其实是漏斗分析重要的一环。如果我们能做好用户分组，运营人员可以通过观察不同属性用户群体各环节的转化率，各流程步骤转化率的差异对比，其他的就可以针对性的进行调整。

 

三、漏斗分析的应用

在用户增长的最出名的漏斗模型叫做AARRR, 即从用户获取、用户激活、用户留存、用户付费到用户传播。

 

 

我们再以电商app淘宝为例来具体说明一下。

一、用户获取

在日常生活中我们随处可见的是淘宝的跳转链接，假如你眼前所看见的这个商品，或是美观、或是价廉、或是实用，这些因素都可能激起你对该商品的兴趣，这就是用户获取。

二、用户激活

当你点进去看这件商品时，会查看与之相关的评价，你认为它是否符合你的期待值有一个基本的判定。

三、用户留存

为了提高用户的留存，绝大部分淘宝点店铺会利用发优惠券的方式，或是给一些老客户回扣，来留住他们。

四、用户付费

当你看到一些显示“优惠券24h内有效”的文字时，你可能会想着趁这个便宜不如就先买了，大大促进用户群体的薅羊毛的心理, 商家就是利用这个心理，来促成一部分单量的成交。

五、用户传播

当你购买完这个商品之后，你认为它值得、物美价廉，你可能就会把它推荐给身边的亲朋好友，这就是用户传播。

 

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