网站转化率与漏斗模型

摘要： 漏斗模型适用于网站中某些关键路径的转化率的分析，以确定整个流程的设计是否合理，各步骤的优劣，是否存在优化的空间等。试着去了解用户来你的网站的真正目的，为他们提供合理的访问路径或操作流程，而不是一味地去提高转化率。

前段时间刚完成了一个分析网站流程的每个步骤的流失率，并用漏斗模型进行展示的需求，这里跟大家来分享一下。分析过程可以从以下三步展开：确定需要分析的访问路径或操作流程，收集数据并分别统计出该路径中每一步的人数，最后用漏斗模型展示结果。

用户访问路径（Path Analysis）

之前的从WEB日志到点击流这篇文章中对点击流的概念进行了介绍，其实一个点击流就是用户的一次访问路径。在大多数情况下用户的访问路径随意的，无序的，用户在访问一个网站时可能会经常使用后退、返回主页或者直接点击某个链接等，不同用户访问路径的重合度可能只有1%，分析这些无序的路径是毫无意义的。

所以，我们要分析的是网站中的一些关键路径（Key Path），即用户是为了某个目标而进入了一个相对标准的有序的路径，用户的目标就是为了到达“出口”，而不是随意游荡。如电子商务网站的注册流程、购物流程，应用型网站的服务使用流程等。举一个电子商务网站购物流程的简单例子：

于是，我们就可以根据这些关键路径来计算每一步的转化率了。

转化率（Conversion Rate）

转化率，顾名思义，就是从当一个页面进入下一页面的人数比率，比如访问我的博客首页的用户有30，而从首页点击进入本文的用户有12，那么从首页到这篇文章的转化率就是12/30=40%。当然，我们可以根据用户的访问路径计算每个页面到下个页面的转化率，同样这类工作大部分也是没有意义的，我们需要抓住重点——关键路径的转化率。

以上面的购物流程为例，我们可以分别统计出这5步中每一步的人数，然后计算得到每一步的转化率：

	浏览	购物车	订单	支付	完成交易
人数	2071	622	284	235	223
上一步转化率	100%	30.0%	45.7%	82.7%	94.9%
总体转化率	100%	30.0%	13.7%	11.3%	10.8%

通过对这些数据的统计，我们已经可以初步判断该流程转化率的情况，及每一步的流失率情况。当然，为了让分析的结果更加具体形象，我们可以借助一些图表工具，漏斗模型用在这里正好恰当不过了。

漏斗模型（Funnel Model）

漏斗模型不仅显示了用户在进入流程到实现目标的最终转化率，同时还可以展示整个关键路径中每一步的转化率。Google Analytics提供了漏斗模型很好的分析和展示方案，具体的方法可以参考蓝鲸的文章—— Google Analytics功能篇—目标和渠道 ，Google Analytics中漏斗模型的展示可以见右边的截图。

因为可以拿到原始数据，所以我选用了更加灵活，定制程度更高的excel表格来处理。为了能显示漏斗的效果，在网上找到了一个很实用的方法——设置占位数据，然后用条形堆栈图展示数据，并将占位数据的数据条颜色去除，显示效果上就是下面每个数据条都居中了，占位数据=(进入人数-当前人数)/2，结果如下图：

这里的下面每个蓝条的左边都是占位数据条，只是它们被“隐形”了而已。

需要注意的是，单一的漏斗模型对于分析来说没有任何意义，我们不能单从一个漏斗模型中评价网站某个关键流程中各步骤的转化率的好坏，所以必须通过 趋势 、 比较 和 细分 的方法对流程中各步骤的转化率进行分析：

• 趋势（Trend ） ：从时间轴的变化情况进行分析，适用于对某一流程或其中某个步骤进行改进或优化的效果监控；  
• 比较（Compare ） ：通过比较类似产品或服务间购买或使用流程的转化率，发现某些产品或应用中存在的问题；
• 细分（Segment ） ：细分来源或不同的客户类型在转化率上的表现，发现一些高质量的来源或客户，通常用于分析网站的广告或推广的效果及ROI。

所以， 漏斗模型适用于网站中某些关键路径的转化率的分析 ，以确定整个流程的设计是否合理，各步骤的优劣，是否存在优化的空间等。试着去了解用户来你的网站的真正目的，为他们提供合理的访问路径或操作流程，而不是一味地去提高转化率。

via： 网站数据分析