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  • 数据分析:漏斗分析模型数据源
  • 1.2 漏斗分析模型的特点与价值1.3 在漏斗分析模型中,科学归因、属性关联的重要性1.4 漏斗分析场景 1、漏斗分析模型——从注册到购买的转化率        现代营销观念认为:** “营销管理重在过程...

    1、漏斗分析模型——从注册到购买的转化率

           现代营销观念认为:** “营销管理重在过程,控制了过程就控制了结果。”** 用户行为分析之漏斗分析模型是企业实现精细化运营、进行用户行为分析的重要数据分析模型,其精细化程度影响着营销管理的成败,以及用户行为分析的精准度。
    粗陋的漏斗分析模型因为过程管理不透明、数据分析不精细、用户行为分析不科学而造成结果失控。

    1.1 什么是漏斗分析?

           究竟什么是漏斗分析?漏斗分析是一套流程式数据分析,它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

    漏斗分析模型已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营与数据分析的工作中。例如在一款产品服务平台中,直播用户从激活 APP 开始到花费,一般的用户购物路径为激活 APP、注册账号、进入直播间、互动行为、礼物花费五大阶段,漏斗能够展现出各个阶段的转化率,通过漏斗各环节相关数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在,从而找到优化方向。

    1.2 漏斗分析模型的特点与价值

           对于业务流程相对规范、周期较长、环节较多的流程分析,能够直观地发现和说明问题所在。科学的漏斗分析模型能够实现以下价值:

    • 企业可以监控用户在各个层级的转化情况,聚焦用户选购全流程中最有效转化路径;
    • 通过不同层级的转化情况,迅速定位流失环节,持续地针对性分析找到可优化点,提升用户体验。
    • 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。
    • 不同属性的用户群体漏斗比较,从差异角度窥视优化思路。漏斗对比分析:通过观察不同属性的用户群体(如新注册用户与老客户、不同渠道来源的客户)各环节转化率,各流程步骤转化率的差异对比,了解转化率最高的用户群体,分析漏斗合理性,并针对转化率异常环节进行调整。

    1.3 在漏斗分析模型中,科学归因、属性关联的重要性

          在科学的漏斗分析中,需要科学归因设置。每一次转化节点应根据事件功劳差异(事件对转化的功劳大小)而科学设置。**企业一直致力定义最佳用户购买路径,并将资源高效集中于此。**而在企业真实的漏斗分析中,业务流程转化并非理想中那么简单。

          以市场营销为例,市场活动、线上运营、邮件营销都可能触发用户购买。A 欲选购一款化妆品,通过市场活动知道了M 产品,后来在百度贴吧又了解了更多信息,但是始终没有下定决心购买。后来收到 M 公司的营销邮件,A 被打折信息及详实的客户评价所吸引,直接邮件内跳转至网站购买了该商品。

          那么,在漏斗设置时,转化归因应该“归”哪一个渠道呢?在这个案例中,运营人员愿意以实际转化的事件的属性为准。邮件营销的渠道在用户购买决策的全流程中对用户影响的“功劳”最大、权重较大,直接促进用户转化。在科学的漏斗分析模型中,用户群体筛选和分组时,以实际转化事件——邮件营销来源的用户群体的属性为准,则大大增大了漏斗分析的科学性。

    1.4 漏斗分析场景

    场景一:电商行业不同客户群体的转化情况

          某电商企业客户根据客户的消费能力,将客户划分为普通会员、黄金会员、钻石会员。为加强对用户的转化引导,F 欲针对不同用户群体采用不同的运营方式。
    在这里插入图片描述
                      图1 普通会员与钻石会员的漏斗转化情况对比(图片来源:神策数据产品)

          通过对比,可明显看出,普通会员从“提交订单”到“支付订单”的转化率明显低于钻石会员。为找到“支付订单”阶段转化率变低的原因,F 公司运营人员应深度分析普通会员转化率情况,如对比不同付费渠道(PC 端、手机端等)的转化情况,找到优化的短板。另外,可以尝试支付订单流程的新手引导,帮助新手顺利完成购买。

    场景二:零售行业——中商惠民科学评估站内推广位的效果

          首页推广位的效果监控是站内运营重要一环,数据的监测与分析是重要工作,它为站内优化、页面体验提升作出指导。运营人员可以通过用户的点击转化率与购买转化率可以判断页面不同推广位置效果。下图是中商惠民首页推广位“一元促销”、“清洁专场”两个 Banner 转化率情况对比。(注:为涉嫌商业机密,以下场景模拟真实应用场景而设,数据均为虚拟。)

    在这里插入图片描述
                     图2 “一元促销”、“清洁专场”两个Banner转化率情况对比(图片来源:神策数据产品)

          除此之外,漏斗分析模型已经广泛应用于各行业的数据分析工作中,用以评估总体转化率、各个环节的转化率,以科学评估促销专题活动效果等,通过与其他数据分析模型结合进行深度用户行为分析,从而找到用户流失的原因,以提升用户量、活跃度、留存率,并提升数据分析与决策的科学性等。

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  • 比如,之前在知乎上看到有人问: 1、漏斗,统计的是人数?还是次数? 2、如何构建漏斗模型?要将浏览→完成交易中的每步都列出来吗? 3、有哪些分析场景? 今天我们就来一起捋捋...漏斗分析模型,简单来讲,就...

    比如,之前在知乎上看到有人问:

    1、漏斗,统计的是人数?还是次数?

    2、如何构建漏斗模型?要将浏览→完成交易中的每步都列出来吗?

    3、有哪些分析场景?

    今天我们就来一起捋捋常见的数据分析方法——漏斗分析模型,同时逐一回答上述问题。

    一、什么是漏斗分析模型

    漏斗分析模型,简单来讲,就是抽象产品中的某一流程,观察流程中每一步的转化与流失。

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    比如:教育培训类产品的用户,从首页进入到最终完成支付的行为,大多需要经过搜索课程,查看课程详情、点击购买、立即支付、支付成功,我们需要将按照流程操作的用户进行各个转化层级上的监控,寻找每个层级的可优化点;对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径,找到可提升用户体验,缩短路径的空间。

    这里回答文章开始的第一个问题,通常来讲,漏斗分析都以人数来统计,为什么不按照次数来统计呢?我们看一个例子。

    假设某漏斗模型是A→B→C→D,如果用户从A→B再→B再→B(假设A是用户进入课程详情页的次数,B是点击购买的次数,也就是这个人重复添加到支付页面)那漏斗的第二步统计的次数可能会大于第一步统计的次数,这也违背了漏斗分析模型的意义。

    以人数来统计,就是次数去重以后基于时间序列的统计。一个用户只要做过从A到B,无论做了多少次,都是一个A到B的转化,当然,这里边有个非常关键的限定,就是转化周期限定,1天,2天,一个会话······也就是用户从A→B发生的时间周期,只要他在一个时间周期内完成了从A→B,就记为一次转化。

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    那么,有没有使用次数作为统计的呢?比如:我们可能会分析,一个新课程上线,有多少人看了,又有多少人点击购买,又有多少人买了。你可能也会看,这个课程一共被看了多少次,平均一个人看了几次,然后再评估你的漏斗转化率;你可能还会去看支付成功的这些人,一共看了多少次,平均一个人看多少次。

    综上,漏斗以人数为统计口径,并包含了3种转化时间(同一天内/同一个会话内/自定义天数内)的限定,次数用于特定场景的分析。

    二、漏斗模型中的新特性

    直到现在,依然有很多的产品经理、运营、市场人员在通过excel来计算自己业务流中的漏斗转化率,比如:浏览→客服咨询→预约试听→支付课程 和 搜索课程→点击支付→完成交易 需要在不同的漏斗表格中统计,过程不仅繁琐耗费精力,而且由于只是单纯的数据统计,只能从表格中了解哪一环节用户流失严重,而对于业务指标的提升——提高转化率,则于事无补。

    在追求精细化运营的道路上,企业对转化流失分析提出了更高需求,理想的漏斗模型需要具备一些新特性:

    1、操作简便:可视化操作

    传统漏斗模型需要辅助excel,人工输入每个转化路径的每一步可能的事件,同时需要日常维护和实时同步更新,一方面效率低下,数据统计和表格的使用都有一定的门槛;另一方面在竞争激励的市场环境下,很可能因为统计数据的滞后,导致业务上的损失。

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    诸葛io在线教育demo数据之创建漏斗

    新型漏斗模型,可以打破技术门槛,让业务人员可以通过可视化的方式完成漏斗操作,快速直观的查看转化情况。

    2、不只是统计,而是数字背后的人

    统计不是目的,指导业务增长才是最重要的,运营的核心任务之一就是提高转化率,因行业不同,这个转化率可能是注册转化率、绑卡转化率、预约试听转化率、首次投资转化率、付费转化率等,而提高转化率的手段,除了让转化路径最短和优化每个节点的用户体验外,更多的需要运营人员对每一环节流失掉的用户及时的采取召回策略。举个例子,来看看是如何通过漏斗模型提升转化率的。假如我们要提高注册转化率时,根据下图漏斗模型:

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    诸葛io在线教育demo数据

    我们发现 从发送手机验证码-完成注册 这一步有24人流失,而这一部分流失是完全可以避免的,我们只需找到是何原因导致用户已经完成发送验证码的行为,但是仍然没有完成注册的,即可极大概率的召回这些用户。通过点击转化详情,即可查看每一个流失用户的用户档案。

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    诸葛io在线教育demo数据之用户档案

    根据用户档案,一方面可以针对不同用户各自的流失原因进行直接触达,比如发个短信或者打个电话直接沟通;另一方面还可以快速锁定原因,比如上图中所示的“服务器忙”,可以将原因反馈给相关技术部门进行处理,修复故障。

    三、如何构建漏斗模型

    用户往往并不会按照开发者“规划”好的行为路径使用产品,甚至会让你感叹你的用户正在做布朗运动,那么当你不知道究竟你的用户经过哪些路径最终到达核心行为时,当你正在被构建漏斗模型困扰时,你还有一个全局视角来帮你构建漏斗模型的工具——太阳图。

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    用户行为路径之太阳图

    为了让你对“用户如何使用产品”有更全面的把握,太阳图将全部用户的所有行为路径在一张图中直观且清晰的呈现出来:圆弧层数越多,说明用户的行为轨迹越长;圆弧弧度越大,说明用户触发该行为越多。

    此外,通过太阳图(点我,了解更多),你更有可能发现那些被你忽略的用户行为路径,因为并不是所有用户都会按照咱们期待的核心路径使用产品,那些“误入歧途”的用户行为在太阳图中将一览无遗,此时,你只需快速建立漏斗分析原因,找到运营策略。

    通过产品每一个设计步骤的数据反馈得出产品的运行情况,然后通过各阶段的具体分析改善产品的设计,提升产品的用户体验,这就是漏斗模型的核心价值。漏斗分析,仅仅是帮助我们分析问题的工具,重要的是要培养数据分析的思想:通过精细化的拆分,从宏观的视角,将复杂的事件分析拆分为独立的归因分析。

    漏斗分析到这里就结束了,下一篇是热图分析模型,诸葛君将继续解读如何改善用户体验,提升转化,帮你更好地运用数据驱动产品运营。

    转载于:https://my.oschina.net/u/3371661/blog/3073188

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  • 谈谈漏斗分析模型中科学归因、属性关联的重要性漏斗分析到底是什么?漏斗分析是一套流程式数据分析,它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于...

    谈谈漏斗分析模型中科学归因、属性关联的重要性

    漏斗分析到底是什么?

    漏斗分析是一套流程式数据分析,它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

    漏斗分析模型已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营与数据分析的工作中。例如在一款产品服务平台中,直播用户从激活 APP 开始到花费,一般的用户购物路径为激活 APP、注册账号、进入直播间、互动行为、礼物花费五大阶段,漏斗能够展现出各个阶段的转化率,通过漏斗各环节相关数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在,从而找到优化方向。

    漏斗分析模型的特点与价值

    对于业务流程相对规范、周期较长、环节较多的流程分析,能够直观地发现和说明问题所在。值得强调的是,漏斗分析模型并非只是简单的转化率的呈现,科学的漏斗分析模型能够实现以下价值:

    1.企业可以监控用户在各个层级的转化情况,聚焦用户选购全流程中最有效转化路径;同时找到可优化的短板,提升用户体验。

    降低流失是运营人员的重要目标,通过不同层级的转情况,迅速定位流失环节,针对性持续分析找到可优化点,如此提升用户留存率。

    2.多维度切分与呈现用户转化情况,成单瓶颈无处遁形。

    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。

    3.不同属性的用户群体漏斗比较,从差异角度窥视优化思路。

    漏斗对比分析是科学漏斗分析的重要一环。运营人员可以通过观察不同属性的用户群体(如新注册用户与老客户、不同渠道来源的客户)各环节转化率,各流程步骤转化率的差异对比,了解转化率最高的用户群体,分析漏斗合理性,并针对转化率异常环节进行调整。

    在漏斗分析模型中,科学归因、属性关联的重要性

    先谈归因

    在科学的漏斗分析中,需要科学归因设置。每一次转化节点应根据事件功劳差异(事件对转化的功劳大小)而科学设置。企业一直致力定义最佳用户购买路径,并将资源高效集中于此。而在企业真实的漏斗分析中,业务流程转化并非理想中那么简单。

    以市场营销为例,市场活动、线上运营、邮件营销都可能触发用户购买。A 欲选购一款化妆品,通过市场活动了解 M 产品,后来在百度贴吧了解更多信息,但是始终没有下定决心购买。后来收到 M 公司的营销邮件,A 被打折信息及详实的客户评价所吸引,直接邮件内跳转至网站购买了该商品。

    那么,在漏斗设置时,转化归因应该“归”哪一个渠道呢?在这个案例中,运营人员愿意以实际转化的事件的属性为准。邮件营销的渠道在用户购买决策的全流程中对用户影响的“功劳”最大、权重较大,直接促进用户转化。在科学的漏斗分析模型中,用户群体筛选和分组时,以实际转化事件——邮件营销来源的用户群体的属性为准,则大大增大了漏斗分析的科学性。

    再一起看属性关联

    在进行漏斗分析时,尤其电商行业的数据分析场景中,运营人员在定义“转化”时,会要求漏斗转化的前后步骤有相同的属性值。比如同一 ID(包括品类 ID、商品 ID)才能作为转化条件——浏览 iphone6,购买同一款 iphone6 才能被定义为一次转化。因此,“属性关联”的设置功能是科学漏斗分析不可或缺的内容。

    四、他们如何使用漏斗分析

    场景一:电商行业不同客户群体的转化情况

    某电商企业客户根据客户的消费能力,将客户划分为普通会员、黄金会员、钻石会员。为加强对用户的转化引导,F 欲针对不同用户群体采用不同的运营方式。


    普通会员与钻石会员的漏斗转化情况对比

    通过对比,可明显看出,普通会员从“提交订单”到“支付订单”的转化率明显低于钻石会员。为找到“支付订单”阶段转化率变低的原因,F 公司运营人员应深度分析普通会员转化率情况,如对比不同付费渠道(PC 端、手机端等)的转化情况,找到优化的短板。另外,可以尝试支付订单流程的新手引导,帮助新手顺利完成购买。

    场景二:零售行业——中商惠民科学评估站内推广位的效果

    首页推广位的效果监控是站内运营重要一环,数据的监测与分析是重要工作,它为站内优化、页面体验提升作出指导。运营人员可以通过用户的点击转化率与购买转化率可以判断页面不同推广位置效果。下图是中商惠民首页推广位“一元促销”、“清洁专场”两个 Banner 转化率情况对比。(注:为涉嫌商业机密,以下场景模拟真实应用场景而设,数据均为虚拟。)

    ?“一元促销”、“清洁专场”两个 Banner 转化率情况对比

    除此之外,漏斗分析模型已经广泛应用于各行业的数据分析工作中,用以评估总体转化率、各个环节的转化率,以科学评估促销专题活动效果等,通过与其他数据分析模型结合进行深度用户行为分析,从而找到用户流失的原因,以提升用户量、活跃度、留存率,并提升数据分析与决策的科学性等。

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  • 做数据分析的,经常能够听到这句话:在做数据分析前,首先要有明确的数据分析思路。数据分析思路从哪来?其实就包含在数据分析模型里,熟练掌握一些数据分析模型,是一个数据分析需要掌握的基本功。接...

    做数据分析的,经常能够听到这句话:在做数据分析前,首先要有明确的数据分析思路。数据分析思路从哪来?其实就包含在数据分析模型里,熟练掌握一些数据分析模型,是一个数据分析需要掌握的基本功。接下来几天我就抽空给大家讲讲常见的几种数据分析模型的概念、方法和应用。

    今天先来说说数据分析中比较常见的漏斗模型本文主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗模型案例分析。

    什么是漏斗模型

    关于漏斗模型,我认为本质是分解和量化为了方便大家理解,我这里以营销漏斗模型举例:

    百科给出的解释:营销漏斗模型指的是营销过程中,将非潜在客户逐步变为客户的转化量化模型。营销漏斗模型的价值在于量化了营销过程各个环节的效率,帮助找到薄弱环节。

    也就是说营销的环节指的是从获取用户到最终转化成购买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指标来量化每一个步骤的表现。

    所以整个漏斗模型就是先将一个完整的购买流程拆分成一个个步骤,然后用转化率来衡量每一个步骤的表现,最后通过异常的数据指标找出有问题的环节,然后解决该环节的问题,最终达到提升整体购买转化率的目的,所以漏斗模型的核心思想可以归为分解和量化

    除了在数据分析上的应用外,分解量化的思想也广泛应用在很多方面,比方说很多企业绩效管理用的OKR,其核心思想也是这个。OKR(Objectives and Key Results)全称为“目标和主要成果”, OKR首先是设定一个“目标”(Objective),即大O,然后将该目标拆分为若干个子目标,即小O,最后将小O设定为若干个可以量化的“关键结果”(Key Results),用来帮助自己实现目标,即KRS。通过达成量化的KRS来实现小O,最终达成大O,可以看到整个过程中的核心关键也在于分解和量化。

    这就是文章开头部分提到的,我觉得漏斗模型不仅仅只是一个模型,更是一种方法论,一种思维方式的原因。可以通过这种分解和量化的形式,将问题进行不断的拆解,最后通过量化的形式来辅助达成目标,或者针对异常的步骤进行调优,最终达到总目标。它可以广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中,称之为转化漏斗;也可以用于产品、服务销售,称之为销售漏斗。

    漏斗模型案例

    1. 电商购物流程

    分析电商的转化,我们要做的就是监控每个层级上的用户转化,寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户,专门绘制他们的转化模型,缩短路径提升用户体验。

    (图片源于网络)

    2. 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播。这是产品运营中比较常见的一个模型,结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置,来关注不同的数据指标,最终制定不同的运营策略。

    从下面这幅AARRR模型图中,能够比较明显的看出来整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。通过拆解和量化整个用户生命周期各环节,可以进行数据的横向和纵向对比,从而发现对应的问题,最终进行不断的优化迭代。

    (图片源自网络)

    如何绘制漏斗分析模型

    漏斗模型的绘制其实很简单,做数据报表的时候可能会用到,数据量不是很大的话,用Excel几分钟就能搞定。

    比如以上图电商的转化漏斗为例:

     

    整体的步骤大致可分为计算整体转化率→计算占位数据→插入图表→设置坐标轴格式→调整数据顺序。

    1) . 计算整体转化率

    计算出单个步骤的转化率,然后快速填充即可。

    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。因为最终的柱状图是轴对称的,故取差值的一半进行占位即可。

    3) . 插入图表

    选择数据源,插入>图表>条形图>堆积条形图。

    4) . 设置坐标轴格式

    选中坐标轴后,设置坐标轴格式,选中逆序类别,调整顺序后获得如下图表。

    将占位的数据填充调整为无填充,占位数据的颜色就会消失。

    5) . 调整数据顺序

    将占位数据的顺序调整至第一位后,这样看起来就会比较像漏斗了。

    最后,在此图表的基础上进行一些美化,再贴到PPT里面加一些描述或者PS处理一下,按照个人要求酌情处理,这里我的就献丑了……

    如果数据量很大的话,需要长期监测运维,一般是需要连接数据库的。可以用专业的数据分析软件或者BI软件搭建一个dashboard,这里我用的是FineBI,把之前那张excel表导入了进去(这里就不做数据库连接演示了)。

    1) . 拖拽“漏斗图” -> 选定分类和指标  -> 美化样式

    2) . 直接展示

    这里的漏斗数据模型是软件本身自配好的,你要做的就是选择字段,操作很方便。漏斗每个层级的大小都反映了当前层级数据的大小,如果数据差距较大,比如像我这样的,会不那么美观。

    像互联网电商行业,交易的数据量很大且是实时的,这个技术excel是做不来的,所以像BI类的工具就是有这样的优势。

    最后,当然有很多工具可以画出漏斗图,这里就不一一介绍了。

    上就是本文的主要内容,以漏斗模型为基础,稍微进行了一些展开,最终讲述了如何利用Excel制作漏斗模型,欢迎斧正、指点、拍砖…

    作者:启方

    来源:数据分析不是个事儿

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