数据分析之漏斗分析,业务人如何进行有效分析?(上)

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编辑导语:作为一种数据分析模型,利用漏斗分析,我们可以更加清晰地得到用户转化情况,对用户流失率进行监控。那么,应该从哪些方面着手构建有效的漏斗思路?本篇文章里,作者针对用户行为轨迹、漏斗分析构建思路等方面做了总结,一起来看一下。

数据分析之漏斗分析,业务人如何进行有效分析?(上)

不知道有多少人想过如下的问题:

  • 漏斗究竟该如何建立,是将一个大流程事无巨细地拆分为一个一个的子流程,还是选择关键的几步流程作为漏斗?
  • 建立漏斗时应该对漏斗执行者(每一个用户)执行的每一步流程附带什么样的属性?
  • 建立的漏斗究竟该怎样分析?不同类型的流程漏斗究竟是否是一样的分析思维?
  • 漏斗中涉及的每一步的流失人群究竟是真正流失还是漏斗意义上的流失?

在下文中,将围绕这四个问题,结合 C 端产品下的用户行为对漏斗进行深度探讨,并试图给出自己的见解。主要 从用户的行为轨迹角度,深入分析如何将漏斗分析模型的价值更大化释放,详细剖析主动性触发行为与被动性触发行为的异同,以及两种触发机制下的漏斗流程的核心关注点,最终总结出这两种不同触发机制下的漏斗构建思路及相应的附带属性

在漏斗分析思路方面,本文给出了自己的看法。

主动性触发机制 ,漏斗分析应利用 分组查看功能 ,通过对事件的相关属性如商品的种类、价格、是否参与活动,配合用户的相关属性如性别、年龄段、所在区域进行分组查看,找出转化率低的分组,进行产品内容上的策略改进。同时,提升漏斗转化的方法还有 查看流失人群的用户路径 ,及时进行挽回指引,例如交易场景下,提醒用户回到购物车进行购买。

对于被动性触发的行为, 漏斗分析应 分析被动触发事件的失败原因 ,检查是否有产品性的问题,其次 检查被动触发事件与前项事件的触发次数,核查产品可用性问题

最后文章明确了漏斗中的流失人群并不是完全意义上的流失人群,而是 基于建立漏斗者本人的视角下的流

上篇主要介绍内容:

  1. 何谓用户的行为轨迹;
  2. 两种触发机制下的流程关注点;
  3. 两种触发机制下的构建漏斗思路;
  4. 漏斗流程中应该附带哪些属性。

下篇主要介绍 内容:

  1. 主动性触发机制下的漏斗分析思路、被动性触发机制下的漏斗分析思路;
  2. 漏斗中涉及的流失人群是否真正的流失了。

前面所提到的问题 a 与问题 b 本质上都是建立漏斗时需要考虑的,我们先对用户的行为轨迹(流程)进行说明,再回答不同类型下的流程该如何建立不同粗粒度的漏斗。

一、何谓用户的行为轨迹

顾名思义,用户的行为轨迹就是同一用户随时间和业务迁移下做的一连串动作。例如:

用户 1 在 APP 上进行注册登录时,通常会发生如下的行为:

数据分析之漏斗分析,业务人如何进行有效分析?(上)

又如用户 2 在 APP 上进行购买商品时,也会产生一些行为轨迹:

数据分析之漏斗分析,业务人如何进行有效分析?(上)

上述两位用户是日常中最常见的用户行为轨迹,也可以看到,上述的行为轨迹十分详尽地记录了用户每一步发生的动作。而这些动作整体可以分为两种触发机制。

行为轨迹的两种触发机制

第一种为 用户自主触发性的动作 ,步骤与步骤之间的推动完全靠用户的主动行为。

例如进入注册页面后,若用户不主动点击获取验证码按钮,验证码永远不会自动发送到用户手机上;又如点击加入购物车后,若非用户想要购买,立即购买按钮也不会主动触发。

第二种为 被动默认触发的动作 ,步骤与步骤之间的推动不受用户的控制。

例如在点击获取验证码按钮之后,不管结果如何,服务端都会返回一个验证码结果,可能返回的是一个真实的验证码,也可能返回的是一个结果——该手机号已被注册,不可在一分钟只能重复发送验证码等等;又如点击立即购买后,页面一定也会自动跳转到支付页面,若未成功跳转,极有可能是 APP 崩溃、网络异常等非人为可控因素。

二、两种触发机制下的流程关注点

对于 第一种自主性的触发机制 ,由于流程能否进行下去完全依赖于用户对产品的体验与实际进行意愿,受功能性因素干扰较小。因而,为了推动这一类触发机制下行为的发生, 应更多的给使用者展现较为清晰、有吸引力的 UI 画面,同时努力提升产品内容,使用户自发的进行下一步。

举例来说,在进入注册页面后,为了提高用户点击获取验证码按钮的几率,用户应能一下子找到该按钮在何地,如何使用,且页面内不应有过度干扰用户点击的内容,如注册页内不应放置引导用户点击的超链接,活动等。

又如,用户在将商品加入了购物车后,其后是否会进行购买操作,完全取决于用户对商品的购买欲望。此时,应在保证购买按钮清晰可见的前提下,通过一些运营策略如点击返回时提示购物车中未购买的商品,引导用户进行点击购买。

对于 第二种被动型的触发机制 ,该流程是被动触发的,只要上一步行为被触发,下一步行为是默认进行的。这一类的行为不能进行下去,主要是由于功能性问题如网络异常、手机号已被注册、不能重复发送等。因而,对于第二类触发机制下的行为, 应更多地保证产品是友好可用的,如保证服务端返回信息及时可靠,界面提示清晰无干扰等

三、两种触发机制下的构建漏斗思路

在构建漏斗时,主动性触发的用户行为较为不可控,但容错性较高,而被动性触发的行为则可以通过内部测试调整来进行优化,但一旦出现问题,将是毁灭性的。因而 对于不同的行业,关注漏斗转化的风险与收益不同,应构建不同的漏斗思路

对于看中最终流程结果的,应更多地对主动性触发的用户行为进行构建与细化,如互联网电商行业;而对于风险承受能力较低的企业,则应确保被动性触发的用户行为没有任何问题,如金融、保险行业。

四、漏斗流程应该附带哪些属性

对于 主动性触发的用户行为 ,上文已经提到,影响下一步动作进行的因素主要是产品 UI 画面、产品内容质量等。因而,在这些步骤中, 附带的产品属性应该越详尽越好,力求通过 UI 画面的特征、产品内容的种类、价格、区域将影响用户进行下一步动作的因素勾勒出来

对于 被动性触发的用户行为 ,由于关注点是系统的稳定性,故 附带“是否成功加载”、“是否成功传输”等属性即可

五、小结

在上篇,本文首先介绍了用户的行为轨迹是什么,用户自主性触发的行为与被动性触发的行为究竟有何不同。

对于主动性触发的用户行为,为了推动用户行为的发生, 应更多地给使用者展现较为清晰、有吸引力的 UI 画面,同时努力提升产品内容,使用户自发的进行下一步 。对于被动性触发的用户行为, 应更多地保证产品是友好可用的,如保证服务端返回信息及时可靠,界面提示清晰无干扰等

其次文章中介绍了两种触发机制下漏斗的适用场景, 对于看中最终流程结果的企业 ,应更多地对主动性触发的用户行为进行构建与细化,如互联网电商行业;而 对于风险把控要求严格的企业 ,则应确保被动性触发的用户行为没有任何问题,如金融、保险行业。

最后,对于各自漏斗中应该附带何种参数,文章也进行了相应的说明。对于 主动性触发的用户行为,附带的产品属性应该越详尽越好 。对于 被动性触发的用户行为 ,由于关注点是系统的稳定性,故 附带“是否成功加载”、“是否成功传输”等属性即能满足需求

漏斗分析究竟能够给业务人员带来什么?(上篇)

 

本文由 @雅人 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自 Unsplash ,基于 CC0 协议

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