转化漏斗是什么意思?用户转化漏斗模型怎么做?

官网流量很大,但注册用户很少,是过程中哪个环节出了问题? 用户从“注册-绑卡-提交订单-支付订单” 总体转化率如何? 不同地区的用户支付转化率有什么差异? 两个推广渠道带来了不同的用户,哪个渠道的注册转化率高? 上周针对注册环节的问题做了一次优化,转化率趋势是否有提升? ” 诸如上述问题,我们就可以用易观方舟私域用户运营平台中的漏斗分析模型来解决。

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First Point

漏斗分析及其必要性 漏斗分析是针对企业业务流程的一种数据分析模型,主要用于分析一个多步骤流程中每一步的转化与流失情况,通过将用户行为起始的各个行为节点作为分析模型节点,来定位用户流失的环节和原因、衡量每个节点的转化效果,是转化分析的重要工具。 漏斗分析模型已经普遍应用于多端用户行为分析中,在流量监控、产品目标转化等日常数据运营与数据分析工作中应用很广泛。漏斗分析最常用的是转化率和流失率两个互补型指标,流失率=1-转化率。 对于市场和运营同学来说,大部分核心目标都和转化结果有关,相比获取流量,优化转化率则是更重要且难度更大。 通常企业的业务流程是有预设好标准的路径的,例如,注册用户、浏览商品页面、查看详细参数页面、查看用户评价、加入购物车、支付订单,而用户的实际行为路径是多种多样的。这个时候转化漏斗模型就派上用场了,它可以分析多种业务场景下用户转化和流失的情况,不仅能够找出产品潜在问题的位置,还可以定位每一个业务环节的流失用户,进而帮助企业定向的营销促进转化。

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Second Point

漏斗分析的步骤 以电商行业为例,结合易观方舟产品,我们来看看是如何用过漏斗分析监测用户购买路径、定位流失原因、优化产品迭代、提升转化率的。 电商行业的核心目标是订单量,一般来说用户旅程就是从外部的广告页进入平台,然后在平台实现注册,注册之后到浏览页面的行为(资源位、BANNER、新手专区、活动专区),下一步如有有兴趣的产品进入产品详情页,充分了解后,点击加入购物车,支付订单,支付成功。 在明确转化目标、转化结果、转化周期之后,我们要做这样几件事。在方舟产品中依照电商平台的行为路径依次选择点击加入购物车、点击提交订单、点击支付订单、支付成功这几个关键行为节点事件; 设定好转化路径之后,我们在添加细分维度,比如平台这一可以挖掘更多转化情况的属性。 如果短期数据没有发现问题,我们可以修改时间或者指定时间段查看转化漏斗的使用情况。 以上完成,我们可以看到整个转化率的变化趋势,从而可以定位到影响转化率提升或者降低的因素。 计算每一个环节的转化有助于我们分析人(是否是商品的定位用户)货(商品是否有热销)场(产品功能、体验如何)哪个因素的问题。综上,如果在每一个相邻漏斗的转化率上提升2个百分点,那么提高的订单额可以预见将是巨大的。 我们也可以通过分析多个用户行为,发现用户流失的原因。针对共性进行优化。当然找到流失问题所在,只能影响以后的访客,那么对于应流失的用户,企业可以通过漏斗分析找到流失的用户,并进行分群保存,针对流失用户制定更精准的营销策略从而实现定向召回,比如常见的满减券。

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转化漏斗是什么意思?用户转化漏斗模型怎么做?

Third Point

漏斗分析的价值 明确转化目标,梳理关键转化节点,提高每个节点转化率,引导更多用户完成用户转化路径,这就是转化漏斗分析的最大价值。 对于业务流程相对规范、周期较长、环节较多的流程进行分析,能够快速且直观地发现问题所在。 1、高效定位问题环节、聚焦最有效的转化路径 企业可以监控用户在各个层级的转化情况,降低流失是运营人群的重要目标,通过不同层级的情况,迅速定位流失环节,针对性持续分析找到可优化点,形成最有效转化路径进而提升用户留存率。 2、多维度分析问题原因 漏斗分析能反映整体的转化情况,定位具体的问题环节,这是知其然。 从各个细分维度对漏斗进行切分,为什么会出现这个问题,这是知其所以然。比如不同渠道来源的用户与新老注册用户等在各环节的转化差异对比,可以帮助企业更清晰的找到高转化群体、分析问题环节、提出改善策略。 3、监控漏斗转化趋势进行优化 科学的漏斗分析能够展现转化率趋势的曲线,能帮助企业精细地捕捉用户行为变化,提升了转化分析的精度和效率,对选购流程的异常定位和策略调整效果验证有科学指导意义。

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