九大数据分析方法:漏斗分析法
大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。今天继续跟大家分享的是九大数据分析方法系列。今天介绍的是漏斗分析法,漏斗分析法是一种基础的,处理多个指标分析问题的方法,有很多应用场景。
一、为什么叫“漏斗”
漏斗是对一个连续的操作步骤的形象称呼。举个简单的例子,当你打开电商APP想买东西的时候,你至少会经历以下几步:打开APP进入首页点击首页上某个商品广告页
进去商品详情页,看了觉得还不错,点购物车
进入购物车页面,填快递信息,点支付
进入支付页面,完成支付,商家发货
全部做完,一共经历了:首页→广告页→详情页→购物车→支付,五个步骤。这五个步骤缺一不可,因此存在前后关系。即必须完成前一步,才能继续完成后一步。但并非所有人都能一帆风顺走完这四个步骤。有的人不喜欢商品的广告,连广告页都不进去。
有的人发现实物不咋好看,在详情页就走掉了。
有的人觉得价格实在太贵,在购物车页走掉了。
总之,很多人最后没有完成支付。
反应在数据上,参与这四个步骤的人,是越来越少的。此时可以用一个漏斗,形象的表示这种关系(如下图)这就是漏斗的直观体验。二、如何制作“漏斗”
制作漏斗需要三个基本条件:
条件一:流程上,有前后关联的N个步
比如前边例子中首页→广告页→详情页→购物车→支付就是一个前后关联的流程。在做漏斗分析前,要认真梳理自己分析的流程,看清楚到底有几步组成。条件二:数据上,每个步骤得有数据记录。
这一点很重要,决定了到底漏斗分析能不能做。很多人误以为漏斗分析法是互联网专用方法,其实是因为传统企业的流程很少有数据记录而已。比如传统门店的:进店→选货→试穿→谈价→成交;
比如传统会议的:签到→听讲→互动→谈价→成交;
其实也有几个前后关联的步骤,但是很多情况下没有数据记录,就无法做漏斗了。互联网企业也是类似,如果没有做好埋点的话,也会缺失过程数据,所以千万小心哦。
条件三:统计上,从完成第一个环节开始统计。
这一点也很重要,涉及统计准确性。还以电商APP举例,实际上用户行为不会首页→广告页→详情页→购物车→支付一竿子捅到底,而是相当随性的。比如先点击广告页以后退出去看看别的,回头想想还是这个商品好,于是又搜索了商品名称,转回来商品详情页……中间发生很多操作。
此时统计漏斗数据的时候,需要按照指定好的步骤进行统计,完成上一个步骤,才统计下一个步骤行为(如下图)当然,这样会漏掉一些中间加入流程的人。漏斗分析法不解决这种中间加入的问题,需要另一个方法:用户行为地图来解决。有了以上三个保证,就能正确的统计出漏斗数据了。漏斗数据包含漏斗中每个环节的人数以及转化率(如下图所示)三、“漏斗”如何进行分析
有了漏斗以后,可以从多个角度进行观察,发现问题。比如,和相似的商品比较,发现可改善的环节(如下图)自身与自身相比,观察自己经营的走势(如下图)总之,通过优化做的不好的环节,提升整体转化率,是最终目标。四、“漏斗”分析的不足之处
从本质上看,漏斗分析是一种:知其然,不知其所以然的方法。通过漏斗图,可以很轻松的看到问题发生在哪里,但是无法解释:为什么问题发生在这里。特别是问题发生在漏斗的末端的时候。举个简单的例子,看下边两组数据(如下图)很明显,商品A是因为广告页转化低,那换个广告即可解决问题。但商品B呢?每一步看起来都很正常,但是用户就是不买单,为什么?用户在等优惠活动?用户跑去别的平台比价去了?如果用户不喜欢商品的图片、价格、设计,为啥不早跳出?总之,种种问题,不是单靠漏斗分析能回答清楚的。所以,世界上没有完美的分析方法,每种方法都有自己的适用范围,小伙伴们在做分析的时候,一定要选择合适的方法哦。-END-