什么是漏斗分析

說(shuō)起數(shù)據(jù)分析灯帮，很多人把精力放在了各種高大上的數(shù)據(jù)模型上昧港。事實(shí)上擎椰，比較常見(jiàn)的一些數(shù)據(jù)分析方法，往往都不是什么非常高深的學(xué)問(wèn)创肥，在實(shí)踐中达舒，涉及到的方法論或者復(fù)雜性值朋，其實(shí)是遠(yuǎn)低于學(xué)校里學(xué)習(xí)的專業(yè)知識(shí)。而我們非承萜看重?cái)?shù)據(jù)分析吞歼，本質(zhì)是看重“數(shù)據(jù)”，以及利用數(shù)據(jù)來(lái)做的“分析”塔猾，好的結(jié)論不一定有多么高大上的模型篙骡，但它一定有數(shù)據(jù)作為支持。

現(xiàn)如今我們所做的各種決策丈甸，都在強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的重要性糯俗，不論是市場(chǎng)調(diào)研的數(shù)據(jù)，還是產(chǎn)品上線后的用戶數(shù)據(jù)睦擂，都貫穿了產(chǎn)品研發(fā)的整個(gè)生命周期得湘。

今天我們來(lái)講一個(gè)原理非常簡(jiǎn)單，但卻非常實(shí)用的分析方法：漏斗分析顿仇。

說(shuō)起漏斗分析淘正，這是數(shù)據(jù)領(lǐng)域最常見(jiàn)的一種“程式化”數(shù)據(jù)分析方法，它能夠科學(xué)的評(píng)估一種業(yè)務(wù)過(guò)程臼闻，從起點(diǎn)到終點(diǎn)鸿吆，各個(gè)階段的轉(zhuǎn)化情況。通過(guò)可以量化的數(shù)據(jù)分析述呐，幫助業(yè)務(wù)找到有問(wèn)題的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)惩淳，并進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化。

在電商模式中乓搬，提到“轉(zhuǎn)化率”思犁，就往往配有一張“漏斗分析圖”作為輔助的說(shuō)明。這是因?yàn)樵陔娚棠Ｊ较陆希覀兯龅拿恳豁?xiàng)活動(dòng)激蹲，都與用戶有著直接或者間接的聯(lián)系，而我們活動(dòng)的本質(zhì)也都是一樣的：為了讓用戶成為持久的消費(fèi)者江掩。

因此托呕，當(dāng)我們分析用戶從進(jìn)入產(chǎn)品到完成消費(fèi)的過(guò)程時(shí)，可以大體分為如下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：進(jìn)入首頁(yè)频敛、查看商品頁(yè)项郊、加入購(gòu)物車(chē)、進(jìn)入支付頁(yè)面斟赚、成功支付着降。通過(guò)分析每個(gè)階段的轉(zhuǎn)化率和流失率，能夠直觀地發(fā)現(xiàn)很多問(wèn)題拗军，進(jìn)而找到提升KPI的方法任洞。

如何用數(shù)據(jù)分析做漏斗分析呢蓄喇？其實(shí)我個(gè)人理解為AARRR模型。

漏斗分析的作用

漏斗分析交掏，是一個(gè)非常經(jīng)典的模型妆偏，自問(wèn)世以來(lái)，衍生出了諸如AARRR用戶增長(zhǎng)模型盅弛、SICAS用戶行為消費(fèi)模型等衍生版本钱骂，基本上是各類(lèi)分析報(bào)表的標(biāo)配。

大多數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品挪鹏，其本身的商業(yè)邏輯就是一個(gè)虛擬的漏斗见秽，而我們的目的就在于如何讓用戶順利的到達(dá)我們所設(shè)定的“目標(biāo)行為”，如支付讨盒、注冊(cè)解取。

例如，在用戶運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域返顺，漏斗對(duì)于用戶行為的分析而言禀苦，是非常有必要的。在產(chǎn)品上線后遂鹊，關(guān)鍵的業(yè)務(wù)路徑振乏，都要進(jìn)行漏斗分析，判斷每個(gè)環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)是否存在缺陷稿辙。典型的如用戶注冊(cè)場(chǎng)景，從引導(dǎo) - 注冊(cè) - 分享 - 進(jìn)入首頁(yè)气忠，往往在分享這個(gè)環(huán)節(jié)邻储，轉(zhuǎn)化率非常低，那么我們就要考慮是否放棄這個(gè)環(huán)節(jié)旧噪，或者有什么其他的優(yōu)化動(dòng)作吨娜。

例如，在自媒體運(yùn)營(yíng)方向淘钟，假設(shè)一個(gè)自媒體賬號(hào)有10W粉絲宦赠，發(fā)送一篇文章獲得1W閱讀，大約有1K用戶收藏了文章米母，最后由100用戶進(jìn)行了付費(fèi)打賞勾扭。那么這個(gè)10W - 1W - 1K - 100也是典型的漏斗環(huán)節(jié)，用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化率就是0.1%铁瞒。如果需要提升付費(fèi)轉(zhuǎn)化率妙色，需要以這個(gè)數(shù)據(jù)作為依據(jù)，來(lái)判斷到底是應(yīng)該打廣告來(lái)增加閱讀量慧耍，還是引導(dǎo)用戶多收藏文章身辨。

以上是兩個(gè)非常簡(jiǎn)單的例子丐谋，在具備一定規(guī)模的公司中，通常都有非常多類(lèi)似的問(wèn)題煌珊，是迫切需要進(jìn)行分析解答的号俐，包括但不限于：

為什么注冊(cè)步驟轉(zhuǎn)化率非常低？
為什么很多人下單了卻沒(méi)有支付定庵？
為什么某個(gè)渠道量很大吏饿，但點(diǎn)擊率卻非常低？
如果不做瀏覽器的適配洗贰，那么會(huì)損失多大的用戶規(guī)模找岖？
進(jìn)入首頁(yè)卻沒(méi)有下單的用戶，接下來(lái)都去了哪里敛滋？...
一個(gè)設(shè)計(jì)科學(xué)的漏斗分析體系许布，能夠快速解答和分析這些問(wèn)題，是可以實(shí)實(shí)在在的改善業(yè)務(wù)绎晃、提升業(yè)務(wù)收入的蜜唾。

漏斗分析的作用，有兩個(gè)大的特點(diǎn)：

其一庶艾，漏斗分析袁余，能夠梳理業(yè)務(wù)的關(guān)鍵流程環(huán)節(jié)，監(jiān)控用戶咱揍、流量在各個(gè)業(yè)務(wù)階段的轉(zhuǎn)化情況颖榜，及時(shí)對(duì)低轉(zhuǎn)化率環(huán)節(jié)進(jìn)行分析，定位流失的關(guān)鍵環(huán)節(jié)煤裙，進(jìn)行持續(xù)的優(yōu)化掩完。

其二，漏斗分析硼砰，往往配合多維度之間的對(duì)比且蓬，針對(duì)不同的人群、渠道做差異化的分析题翰，如新用戶恶阴、老客戶，如新渠道豹障、老渠道冯事，分析轉(zhuǎn)化率最好和最差的維度，從而提升運(yùn)營(yíng)精度和效率血公。

接下來(lái)我們講解一下如何進(jìn)行“漏斗分析”桅咆。

如何進(jìn)行漏斗分析

按照慣例，我們通過(guò)“分解”的形式坞笙，來(lái)一步一步的闡述這個(gè)分析過(guò)程岩饼。

第一步荚虚，還原業(yè)務(wù)關(guān)鍵過(guò)程

前文提到過(guò)，漏斗分析是針對(duì)業(yè)務(wù)的關(guān)鍵流程環(huán)節(jié)籍茧，做洞察和分析版述。因此在進(jìn)行分析前，我們首先需要還原這個(gè)業(yè)務(wù)過(guò)程的關(guān)鍵步驟寞冯，并驗(yàn)證其是否是可以通過(guò)漏斗進(jìn)行分析渴析。

例如，在電商廣告場(chǎng)景下吮龄，廣告主可以通過(guò)各種方法俭茧，向用戶宣傳自己的產(chǎn)品。這時(shí)候漓帚，用戶會(huì)根據(jù)宣傳的曝光詞母债，點(diǎn)擊搜索框進(jìn)入到搜索頁(yè)面，這時(shí)候會(huì)根據(jù)平臺(tái)提示的關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索尝抖，或者是主動(dòng)發(fā)起搜索毡们，到達(dá)搜索呈現(xiàn)的結(jié)果頁(yè)之后，再進(jìn)行相應(yīng)的點(diǎn)擊行為昧辽，并完成最終下單衙熔。

這個(gè)時(shí)候我們可以確定一條從搜索到展示的關(guān)鍵路徑：廣告投放展示 - 搜索關(guān)鍵詞 - 點(diǎn)擊搜索結(jié)果 - 完成下單。

進(jìn)一步進(jìn)行思考搅荞，我們可以把每一步賦予業(yè)務(wù)上的涵義红氯，即：廣告投放展示（引起用戶興趣） - 搜索關(guān)鍵詞（用戶產(chǎn)生興趣） - 點(diǎn)擊搜索結(jié)果（用戶主動(dòng)發(fā)起動(dòng)作） - 完成下單（達(dá)成預(yù)期目的）。

第二步咕痛，確定漏斗環(huán)節(jié)與數(shù)據(jù)采集來(lái)源

能夠?qū)⒂脩舻男袨檫M(jìn)行還原后痢甘，我們便可以定下漏斗的環(huán)節(jié)，確定可以分析的數(shù)據(jù)暇检，并標(biāo)記數(shù)據(jù)的來(lái)源产阱。

以上述例子為模型婉称，我們可以作如下的區(qū)分：

廣告投放展示（引起用戶興趣）：在不同渠道廣告展示的曝光量块仆、點(diǎn)擊量、點(diǎn)擊用戶數(shù)王暗；

搜索關(guān)鍵詞（用戶產(chǎn)生興趣）：在電商平臺(tái)中悔据，不同關(guān)鍵詞所產(chǎn)生的搜索量、搜索用戶數(shù)俗壹；

點(diǎn)擊搜索結(jié)果（用戶主動(dòng)發(fā)起動(dòng)作）：在電商平臺(tái)中科汗，相應(yīng)關(guān)鍵詞所產(chǎn)生的點(diǎn)擊量、點(diǎn)擊用戶數(shù)绷雏；

完成下單（達(dá)成預(yù)期目的）：產(chǎn)生下單行為的用戶數(shù)头滔。

第三步怖亭，制作漏斗分析模型

從上一步的結(jié)果中，我們?cè)u(píng)估進(jìn)行可以進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)維度坤检，并通過(guò)報(bào)表平臺(tái)搭建對(duì)應(yīng)的漏斗圖兴猩，展示可以分析的數(shù)據(jù)。

例如我們可以將渠道作為分析維度早歇，將展示倾芝、搜索、點(diǎn)擊過(guò)程中產(chǎn)生的曝光量箭跳、點(diǎn)擊量作為分析的一個(gè)過(guò)程晨另，也可以通過(guò)點(diǎn)擊/搜索/下單產(chǎn)生的用戶數(shù)，作為分析的一個(gè)過(guò)程谱姓，也可以將用戶進(jìn)行分組借尿，查看分組的結(jié)果。

第四步逝段，進(jìn)行漏斗分析

雖然現(xiàn)在可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析了垛玻，但在實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，一種現(xiàn)象并不是單一的數(shù)據(jù)結(jié)果所能夠解釋的奶躯，往往需要通過(guò)多個(gè)角度的分析帚桩，來(lái)還原一個(gè)更準(zhǔn)確和全面的答案。

常見(jiàn)的分析過(guò)程如下：

其一嘹黔，查看漏斗轉(zhuǎn)化率账嚎，將結(jié)果按照渠道、用戶分組進(jìn)行查看儡蔓，找出轉(zhuǎn)化率明顯偏低的環(huán)節(jié)郭蕉；

其二，分析數(shù)據(jù)變化的趨勢(shì)喂江，按照時(shí)間召锈，分析當(dāng)前階段，在不同日获询、周涨岁、月、季吉嚣、年下的變化趨勢(shì)梢薪，找出轉(zhuǎn)化波動(dòng)率最大/最小的時(shí)間點(diǎn)；

其三尝哆，不同維度對(duì)比秉撇，篩選不同的渠道、用戶分組，將轉(zhuǎn)化率和變化趨勢(shì)進(jìn)行對(duì)比琐馆。如果不同渠道數(shù)據(jù)相差較大规阀，那么原因可能是某些渠道存在作弊情況；如果是不同手機(jī)型號(hào)存在差異瘦麸，那么可能是手機(jī)的適配性姥敛、網(wǎng)速等存在差異；如果是不同的用戶組存在差異瞎暑，那么根據(jù)用戶分組方法的不同彤敛，如購(gòu)買(mǎi)能力、新老用戶了赌，也可以分析出一部分原因墨榄。

其次，如果不能夠得出明確的結(jié)論勿她，需要再返回之前的步驟袄秩，思考是按照關(guān)鍵詞進(jìn)行分類(lèi)，或者是新增某個(gè)環(huán)節(jié)的分析逢并，或者是向其他部門(mén)尋求類(lèi)似場(chǎng)景的分析思路之剧，然后再對(duì)剛才的過(guò)程進(jìn)行復(fù)盤(pán)和優(yōu)化，直到找到最可靠的原因砍聊。

根據(jù)前文的闡述背稼，我們可以看出，從分析人員的角度出發(fā)玻蝌，當(dāng)然是工具越自動(dòng)化越好蟹肘，能夠更快的重復(fù)步驟，找到原因俯树。但是從數(shù)倉(cāng)或者工程人員的角度出發(fā)帘腹，其實(shí)這些分析訴求具有高度的不確定性，因此這種高度自動(dòng)化的平臺(tái)很難實(shí)現(xiàn)许饿，更傾向于通過(guò)“提需求”的方式來(lái)人肉完成部分的工作阳欲。

從業(yè)務(wù)發(fā)展的角度上看，在公司快速發(fā)展的時(shí)候陋率，分析師與數(shù)倉(cāng)一體化的配合球化，走部分人肉的方式是無(wú)可厚非的，但當(dāng)規(guī)模增加到一定程度時(shí)翘贮，對(duì)于成熟穩(wěn)定業(yè)務(wù)的支持赊窥，就需要有工具做配合了爆惧，因?yàn)楹芏嗌钊氲姆治黾?xì)節(jié)狸页，人肉的“效費(fèi)比”太低，人力成本上無(wú)法負(fù)擔(dān)。

漏斗分析的進(jìn)階學(xué)習(xí)

在學(xué)習(xí)了一些基本的知識(shí)之后芍耘，我們還需要將問(wèn)題進(jìn)行思考址遇，探討那些更加“自動(dòng)化”和“科學(xué)化”的做事方法。

自動(dòng)化斋竞，是提升做事情的效率倔约、降低人力成本的最有效途徑，在業(yè)務(wù)發(fā)展平緩的公司中坝初，漲薪的根源浸剩，便是節(jié)約“技術(shù)支持”所省下來(lái)的成本。

因此鳄袍，在漏斗分析這件事情上绢要，我們可以把關(guān)鍵要素抽象出來(lái)，從而為設(shè)計(jì)自動(dòng)化的平臺(tái)作參考拗小。漏斗分析重罪，可以抽象出三要素：

第一，是時(shí)間哀九，指漏斗的轉(zhuǎn)化周期剿配，是從某一環(huán)節(jié)到其他環(huán)節(jié)所消耗的時(shí)長(zhǎng)。在實(shí)際的業(yè)務(wù)過(guò)程中阅束，一般需要根據(jù)業(yè)務(wù)的特定呼胚，設(shè)定一個(gè)合理的轉(zhuǎn)化周期，如最近30天息裸，超過(guò)該周期的就不再認(rèn)為是一個(gè)合理的轉(zhuǎn)化砸讳。這是設(shè)計(jì)自動(dòng)化產(chǎn)品首要考慮的因素。

第二界牡，是節(jié)點(diǎn)簿寂，指漏斗的每一環(huán)節(jié)的配置方法，在業(yè)務(wù)上具備可操作性宿亡，同時(shí)也是產(chǎn)品的關(guān)鍵路徑常遂，方便分析人員自由的搭配查看。

第三挽荠，是流量克胳，指人群/用戶的點(diǎn)擊、搜索或某個(gè)具體的業(yè)務(wù)動(dòng)作圈匆，由于不同人群/用戶在相同漏斗下的轉(zhuǎn)化是不一樣的漠另，因此需要對(duì)人群/用戶進(jìn)行合理的分組，更清晰定位產(chǎn)品特點(diǎn)跃赚，得出合理的解釋笆搓。

下一步討論“科學(xué)化”的做事性湿，主要指科學(xué)歸因的重要性。

漏斗分析满败，往往與“歸因分析”相關(guān)肤频，因?yàn)槟軌虻竭_(dá)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的動(dòng)作有很多實(shí)際上，業(yè)務(wù)流程轉(zhuǎn)化并非理想中那么簡(jiǎn)單算墨。例如用戶下單某一件商品宵荒，可能是因?yàn)榭戳穗娨晱V告、可能是因?yàn)殡S手點(diǎn)擊某個(gè)直播鏈接净嘀、也可能是因?yàn)榭戳伺笥逊窒淼呐笥讶χ苯舆M(jìn)行下單报咳。在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的視角里，市場(chǎng)活動(dòng)挖藏、線上運(yùn)營(yíng)少孝、郵件營(yíng)銷(xiāo)、電商廣告等熬苍，都可能觸發(fā)用戶購(gòu)買(mǎi)稍走。因此需要科學(xué)的判斷，這一次的結(jié)果柴底，是與哪些“原因”相關(guān)婿脸，每一次轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)應(yīng)根據(jù)事件功勞差異（事件對(duì)轉(zhuǎn)化的功勞大小）而科學(xué)設(shè)置柄驻。

因此我們往往需要算法的配合狐树，來(lái)正確的識(shí)別，不同的營(yíng)銷(xiāo)渠道在用戶購(gòu)買(mǎi)決策的全流程中鸿脓，對(duì)用戶影響的“功勞”最大抑钟、權(quán)重較大，能夠直接促進(jìn)用戶轉(zhuǎn)化野哭。在進(jìn)行科學(xué)的漏斗分析時(shí)在塔，通過(guò)歸因權(quán)重作為漏斗轉(zhuǎn)化的依據(jù)，能夠大大增大了漏斗分析的科學(xué)性拨黔。

通過(guò)上面兩個(gè)例子可以看出蛔溃，一件事情本身的概念可以是非常簡(jiǎn)單的，但簡(jiǎn)單不代表其好做篱蝇，因?yàn)閷?shí)際的業(yè)務(wù)是非常復(fù)雜的贺待，需要根據(jù)不同的情況做各種抽象、匯總和升華零截，這才是分析真正難做的地方麸塞。

在當(dāng)下，各個(gè)工種有相互“卷”的趨勢(shì)涧衙，比如前端搞后端哪工，后端搞數(shù)據(jù)奥此，數(shù)據(jù)搞分析，分析做業(yè)務(wù)正勒，但其實(shí)只有抓住業(yè)務(wù)的本質(zhì)，才知道這么“卷”下去有沒(méi)有前途傻铣，而不僅僅是“為了智能化而智能化”章贞。