如何正确地使用漏斗分析,提升转化?| 技能卡片 No.3

小数 2017-08-23 icon-tag 技能卡片

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漏斗分析最大的价值是什么呢?

拆开了转化的黑盒子

简单的漏斗工具,只能告诉你用户在哪一步流失了。有哪些行为路径,每个路径的用户占比,你不知道;用户流失原因,也不知道;怎么提升,还是不知道。

那么如何才能通过漏斗工具提升转化率呢?

GrowingIO 技能卡片第 3 期,如何利用真正的漏斗工具提升转化率。

1. 梳理业务需求,确定核心转化路径;

2. 多维度深入分析流失原因,优化迭代。


Part 1 | 确定转化路径

拆开转化黑盒子的第一步,是明确用户在产品内的转化路径。而真实的情况是,用户在产品内的转化路径可能有很多,这时就需要根据业务需求,确定核心转化路径。用户的转化路径,一般有以下两种情况:

1. 清楚且单一的转化路径

有些转化路径是较为清楚且单一的,比如注册流,电商产品的付款流程等等。对于这种转化路径,你只需要在漏斗工具中选择相应的转化步骤即可。

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支持 10 步转化步骤

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当你的鼠标放在相应事件上,还可以看到该事件的定义和过去 7 天的数据情况

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对于不同的用户,转化目标也不一样,你可以根据自己的需求选择特定的目标用户

2. 其他路径

并不是所有的用户转化路径都这样清楚且单一,用户在产品内的行为轨迹常常出乎产品/运营的意料。真实访问过程中用户常常会有很多的回环,以及频繁的交互操作(例如:频繁的点击)。

面对这种情况,你需要强大的「智能路径」功能,过滤掉无效的回环和频繁的点击,只留下关键的节点。直接选择最终转化目标,即可出现所有转化路径和它们相应的占比。

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这个功能真实地还原了用户在产品中的关键节点,改变了先预设结果-埋点-采集统计数据-分析数据,由经验和直觉驱动的时代;而进入到根据分析需求查看数据和路径-分析数据-进一步优化产品的数据驱动时代。

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你可以选择你想进一步分析,或者占比最高的转化路径,将其保存为漏斗,就可以直接分析啦。


Part 2  | 流失原因分析

用户在转化的每一个节点都有可能流失,但是流失的原因是什么?我们能否通过一款强大的漏斗工具进行下钻分析,找到问题和优化的方向?

答案是,能

1. 维度对比分析

影响转化的原因多种多样,有可能是不同浏览器的适配程度问题,有可能是各个地区的运营活动影响,有可能是因为不同渠道进来的用户质量不一。我们需要通过维度的对比分析,找到用户流失原因,才能找到优化的方向。

真正厉害的漏斗是支持多维度的下钻对比的:image1.gif

你可以点击不同维度下所有的选择,进行不同的对比


举个真实的例子

某电商网站使用 GrowingIO漏斗衡量交易转化时发现,App上的用户量高于网站,但转化率却低于网页端。

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具体步骤上可以看出,用户提交订单之后到支付环节的转化率明显低于网页端。提交了订单的用户购买意愿非常强烈,但是他们却选择了返回到上一步,而不是去支付。 

对比网站和 App 在支付页面的信息结构发现,App上的支付页面缺少了订单商品的详细描述、收货人地址和联系方式等信息,导致很多用户返回到上一步确认,同时带给了用户犹豫,从而导致转化率下降。于是,产品经理参考网站的信息结构,补充了详细信息,同时在支付环节进行流失用户召回。

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从漏斗的趋势图中监测支付环节优化后的效果,App 端提交订单到支付环节的转化率明显提升,甚至略高于网站转化率,整体转化率也被拉高。同时,在漏斗中选择进行召回的用户作为目标用户,观测召回后的转化率变化,以此来评估本次唤回活动的效果。 

类似转化问题,仅靠直觉是很难发现;它需要产品或者运营人员高度的数据敏锐感、娴熟的业务技能,这也是转化分析高级阶段的表现,发现问题后进行产品优化,然后回到漏斗中监控优化效果,产品在不断的迭代中,稳步增长。

2. 用户分群对比分析

除了不同维度的细分对比,还可以有更进阶的操作。

对不同群体的用户做对比分析,不仅可以基于维度,还可以基于不同的用户行为。比如,30 天内点击过 2 次 A 功能的用户,7 天内发过评论的用户等,以此为维度创建对比漏斗,可以下钻到更细致的地方。


这个功能可以用来很好地做 A/B 测试:

举个例子,某电商平台尝试唤醒近期不活跃的用户,并将用户分成 2 组,其中 1 组发了满减优惠券,另外 1 组发了立减优惠券。想了解哪种优惠券的转化效果更好。

此时可以创建 2 个用户分群:「领取了满减券的用户」(2010人)和 「领取了立减券的用户」(1080人),在漏斗用户对比时选择这 2 个用户分群并调整时间范围到用户领取优惠券之后的一段时间,就可以对比 2 个不同用户分群的转化情况了。

在这个拼工具拼效率的时代,你值得拥有更好更聪明的数据分析工具来帮助提升转化。

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