数据剖析模子之漏斗模型

2017-10-30 17:53 来源:未知 网络编辑:admin 阅读 报错
数据分析模型之漏斗模型

很早之前就知道漏斗模型,然而仅限于晓得的层面,不做更多的懂得和实际应用,后来对漏斗模型的了解稍加深刻之后,认为它不只仅是一个模型,更是一种可以广泛实用的办法论,或许也可以说是一种思想方式。

本文主要包含漏斗模型是什么、漏斗模型的本质是什么、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型这几部门。

漏斗模型是什么


在网上搜了一些漏斗模型的定义,但是并没有发现正确的定义,独一觉得比较附近的一个货色是“营销漏斗模型”。揣测这个模型最早可能来源于营销学,后来过渡到在互联网产品中应用。我们先来看下营销漏斗模型的定义(定义来源于百度百科):


营销漏斗模型指的是营销过程中,将非用户(也叫潜在客户)逐渐变为用户(也叫客户)的转化量化模型。营销漏斗的关键要素包括:营销的环节,相邻环节的转化率。


下图为wiki百科上的一张营销漏斗模型图,从图片下去看,之所以叫做漏斗模型,大略也允许能是因为全体的数据转化趋向出现出一个漏斗的外形,所以叫做漏斗模型吧。

素材来源于wiki


漏斗模型的实质是什么

从上一部分我们得悉了漏斗模型是什么,以及漏斗模型的来源是什么,接上去待处理的一个成绩就是它的本质是什么,对于不同的人可能会有着不同的答案,这里我只谈一下我团体的懂得。


假如让我来答复漏斗模型的本质是什么的话,那我的谜底是:


分解和量化。


为什么这么说?我们从营销漏斗模型的界说着手来看一下,上文的定义中提到了权衡营销漏斗模型的两个关键因素,分离指的是营销的环节以及相邻环节的转化率。营销的环节指的是从获取用户到最终转化成购置这整个流程中的一个个子环节,相邻环节的转化率则就是指用数据目标来量化每一个步骤的表示。


所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分红一个个步骤,然后用转化率来衡量每一个步骤的表现,最后经过异常的数据目标找出有成绩的环节,从而处理成绩,优化该步骤,最终达到晋升全体购买转化率的目标,全体漏斗模型的核心思惟实在可以归为分解和量化。


独一无二,OKR的核心思维也是这个,即分解和量化。OKR(Objectives and Key Results)全称为“目标和主要结果”,这套体系由英特尔公司制订,在谷歌成破不到一年的时光,被投资者约翰?都尔(John-Doerr)引入谷歌,并始终沿用至今(定义来源于wiki.mbalib),tt1177.com


OKR起首是设定一个“目标”(Objective),即大O,而后将该目标拆分为若干个子目的,即小O,最后将小O设定为若干个可以量化的“症结成果”(Key Results),用来辅助本人完成目标,即KRS。经过达成量化的KRS来完成小O,终极告竣大O,可以看到全部进程中的中心要害也在于分化和量化。


这就是文章扫尾局部提到的,我感到漏斗模型不只仅只是一个模型,tt1177.com,更是一种方式论,一种思想方法的原因。可以经过这种分解和量化的形式,将成绩停止不断的拆解,最后通适量化的情势来帮助达成目标,或许针对异样的步骤停止调优,最终到达总目标。


漏斗模型案例分析

这部分将结合互联网产品中比较罕见的两个案例来分析一下漏斗模型,第一个是常常会提到的AARRR模型,第二个是电商的购物流程,前者将会是一个简单的定性分析,后者会是一个简单的定量分析。


AARRR模型

AARRR模型是指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral,即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传布。这是互联网产品经营中比较罕见的一个模型,结合产品本身的特色以及产品的生命周期地位,来关注不同的数据目标,最终制定不同的运营战略。


从上面这幅AARRR模型图中,可能比拟显明的看出来整个用户的生命周期是浮现逐步递加趋向的。经过拆解和量化整个用户性命周期各环节,可以停止数据的横向和纵向对照,从而发明对应的成绩,最终停止一直的优化迭代。

素材来源于GrowingIO

对分歧产品周期的产品,需要关注的着重点也是不同的,好比种子期的产品更关注留存率,推行期的产品则更关注转化率、留存率和推荐度,而成熟期、消退期的产品会更关注活泼度和营收。之前写过一篇对于AARRR模型的文章,下图是文章的主体架构,感兴致的话,看完本文可以去看下。

产物数据除了UV跟PV还需要存眷什么?


电商购物流程

购物流程是电商中比较罕见的一个流程,tt1177.com,在这里我们仅考虑主线流程,不考虑分支和异常流程,且订单的流程是需要先加入购物车之后再去领取的,别的也不考虑订单领取完成的后续流程。


在不斟酌浏览首页、运动页或许列表页的情形下,可以将整个主流程拆分为如下多少个步骤,分辨是浏览商品→加入购物车→生成订单→领取订单→领取实现。


下图为我依据各个环节的人数盘算出的各环节转化率与全体的转化率,以及绘制的全体的漏斗模子(各步骤数据为虚拟),能够看到在各步骤中,从阅读商品到参加购物车环节的转化率最低,仅为40%,次低的为天生订单到领取订单环节,转化率仅为67%。接上去就是分析为什么这两个环节的转化率是最低的,可能的起因是什么。


以增加至购物车环节为例,这里可能须要联合其余的数据目标来停止综合剖析,比方页面逗留时长、页面跳出率、下级流量起源、汗青数据、同业业均匀数据等,从而断定是商品自身存在成绩,不存在吸引力,仍是说增添至购物车的操作步调存在成绩、还是商品概况页与列表页收支过年夜招致跳出率很高、或许是推举给了过错的用户群体等等…


经过层层的成绩分析,最终找到可能的成绩,然后给出对应的处理计划,处理成绩之后检查对应的数据目标,最终根据数据的反应来证明或许证伪料想,从而停止下一轮的调试,直达到成目标。


如何绘制漏斗模型

漏斗模型的绘制其实很简单,做数据报表的时分可能会用到,数据量不是很大的话,利用Excel几分钟就能搞定,既能够直不雅的看到各步骤的转化率,又可以便利的找到成绩环节,心甘情愿…


全体的步骤大抵可分为计算全体转化率→计算占位数据→拔出图表→设置坐标轴格式→调整数据顺序。


1.计算全体转化率

计算出单个步骤的转化率,然后疾速填充即可。


2.计算占位数据

计算单步骤与初始转化率的差值(即100%),差值除以2后获得占位数据。由于最终的柱状图是轴对称的,故取差值的一半停止占位即可。


3.拔出图表

抉择数据源,拔出》图表》条形图》沉积条形图,失掉如下图表。


4.设置坐标轴格式

选中坐标轴后,设置坐标轴格局,选中逆序种别,调剂次序后取得如下图表。


将占位的数据填充调整为无填充,占位数据的色彩就会消散。


5.调整数据顺序

将占位数据的顺序调整至第一位后,如许看起来就会比较像漏斗了。


最后,在此图表的基本上在停止一些简略的优化,就失掉了咱们想要的漏斗模型了,也可以直接复制粘贴到PPT里做些恰当的丑化,依照团体请求酌情处置…


以上就是本文的重要内容,以漏斗模型为基础,略微停止了一些开展,最终讲述了若何应用Excel制造漏斗模型,欢送指正、指导、拍砖…

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