精华内容
下载资源
问答
  • 常见漏斗
    2021-12-12 10:15:19

    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。

    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。因此,我们经常能够听到一些产品经理的抱怨不绝于耳:从启动 APP 到“支付成功”,用户转化率为何仅仅 0.8 %?

    一、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。

    二、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

    更多相关内容
  • AID(M)A模型 AIDMA模型是在AIDA模型(AttentionInterestDesireAction)的基础上,增加了Memory形成的注意→兴趣→欲望→记忆→行动(购买)的模型。...电商漏斗模型可以看做是路径分析模型的特殊形式。
    • AID(M)A模型

    AIDMA模型是在AIDA模型(AttentionInterestDesireAction)的基础上,增加了Memory形成的注意→兴趣→欲望→记忆→行动(购买)的模型。

    AIDMA用来吸引消费者的注意力,到引起用户可以转向欲望的兴趣,并能够记忆住足够的时间,以便用户作出行动。AIDMA模型主要用于品牌营销。
    缺点:难以量化,非即时,缺乏用户反馈

    • AISAS模型

    随着互联网用户尤其是移动互联网用户不断增多,用户行为模式发生了改变,随之衍生出了AISAS模型(Attention,Interest,Search, Action,Share),也就是注意→兴趣→搜索→行动→分享。

    用户从接受到产品的宣传营销信息,到引起兴趣,然后开始搜索进行了解,到在线下载或支付,以及后续的评价分享环节。

    AISAS模型更符合互联网的特点,且增加了互联网时代非常重要的用户反馈环节。但是依然缺乏量化标准。

    • AARRR模型
      AARRR模型是包括5个阶段:获客(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、商业变现(Revenue) 自传播(Referral)。是现在互联网公司最常用的模型。
      它被做为公司关注的五个最重要的指标,因为这些指标有效地衡量了产品的增长,同时又简单且可操作。
    • 电商模型

    电商类产品的用户,从首页进入到最终完成支付的行为,大多需要经过几个核心环节:主落地页→详情页→购物车→订单→收银台→完成订单。电商漏斗模型可以看做是路径分析模型的特殊形式。

    展开全文
  • 1. 漏斗模型 是一套流程式数据分析模型,用来反映用户在流程里的关键行为以及从起点到终点各阶段转化和流失情况 1.1 如何建立漏斗模型 梳理主要路径和流失节点–>选定核心路径–>观察和比较数据 ● 选择开口大...

    1. 漏斗模型
    是一套流程式数据分析模型,用来反映用户在流程里的关键行为以及从起点到终点各阶段转化和流失情况

    1.1 如何建立漏斗模型

    梳理主要路径和流失节点–>选定核心路径–>观察和比较数据
    ● 选择开口大的路径
    ● 漏斗环节不能太多
    ● 漏斗环节间的量差不能太大
    ● 纵向对比
    ● 横向对比(指标拆分,多维度比较)

    1.2 漏斗模型在电商广告优化中的应用
    在这里插入图片描述

    • 展现量体现了品牌和产品的曝光度,是广告投放的首要任务
    • 点击量和访问量体现了品牌和产品曝光的效果,是不是吸引观众进一步了解产品
    • 提升点击率,内容质量、优化标题、评论、价格
    • 访问量和咨询量体现了用户购买的欲望,落地页信息页优化、图片展示、变体选择

    1.3 案例:电商网站使用漏斗模型提升转化率
    在这里插入图片描述

    • 加深部分为关键路径

    京东APP过去7日漏斗数据
    在这里插入图片描述

    • 通过纵向比对,发现从收银台到完成订单这一步转化率过低。
    • 需要通过横向比较(细分指标、多维度分析)来进一步拆解问题
      • 搜索列表
        搜索点击率 (搜索结果首页点击率)
        详情页转化率
        搜索无结果次数
        需要关注搜索的途径:搜索框搜索、语音搜索、推荐搜索
      • 详情页
        平均页面停留时间
        加入购物车数目
        需要关注详情页面的排版设计、评论、客服…
      • 订单页面和收银台页面
        有效订单转化率
        UV成交转化率
        平均UV价值
        需要关注物流、退货、发票、运费、支付方式、支付异常(密码错误、冲动消费、技术问题…)

    (1) 横向比较:看时间、找变化
    在这里插入图片描述

    • 通过观察订单页转化率过去六个月的变化曲线,我们发现六月份的订单页转化率下降了25%以上
    • 在六月份京东APP已经开始了“6.18”抢券赢折扣活动,订单页的转化率降低是不是和这个活动有关系??

    (2)横向比较:看用户,找不同,进一步验证假设

    在这里插入图片描述

    • 通过对参加活动的用户和未参加活动的用户进行对比分析,我们发现参加活动的用户的订单页转化率比未参加活动的用户低近40%,初步说明了订单页转化率和“6.18”活动有很强的相关关系。
    • 我们进一步了解活动细则,发现这个活动是在每天下午5点和6点之间发放优惠券,选择这个时间的原因是大量的用户会在这段时间通勤,我们在这个时间段有很多活跃用户。
      在这里插入图片描述
      根据活动的细则,我们进一步去对比工作日和周末的下午5点到6点的订单页转化率,结果显示工作日的订单页转化率几乎是周末的一半。考虑到这段时间我们有大量的活跃用户,且大量的活跃用户是在通勤的路上,那么我们就可以有两个方向去深挖:
      ● APP的稳定性
      ● 用户的网络状况
      经过和IT部门的沟通,活动期间APP的稳定性良好,那么我们进一步来深挖用户的网络状况。
      在这里插入图片描述
    • 我们在用户的网络环境维度上对付款成功情况对比,发现在这一时段有约20%的用户是处于2G、3G甚至离线的环境说明用户的网络环境对付款成功率确实有很大的影响。
    • 结合我们前面得到的结论,我们可以判断在工作日的活动时段参加活动的可能会因为通勤或者其他原因导致网络环境不稳定,从而降低了付款成功的可能性, 导致订单页面的转化率降低
      (3) 跳出漏斗,关注用户体验
      订单支付页面停留时间
      在这里插入图片描述
    展开全文
  • 以电缆漏斗车的行走机构为研究对象,针对现运行的电缆漏斗车的常见故障,对电缆漏斗车进行了工况分析与受力分析,通过理论论证,找出了行走机构所需电机功率的计算方法。为今后电缆漏斗车行走机构的设计提供了有力的依据...
  • 漏斗算法详解

    2022-03-02 21:13:55
    漏斗是生活中一个非常常见的容器,他自身的形状决定了其拥有的性质,上面宽、下边窄,上面进水快,而窄的那头出水较慢。比如生活中,我们需要向开水瓶里灌水,用一个漏斗会非常的方便。 我们用热水壶通过漏斗往...

            漏斗是生活中一个非常常见的容器,他自身的形状决定了其拥有的性质,上面宽、下边窄,上面进水快,而窄的那头出水较慢。比如生活中,我们需要向开水瓶里灌水,用一个漏斗会非常的方便。

            我们用热水壶通过漏斗往开水瓶里倒水,水会沿着漏斗顺流到开水瓶里,如果这个时候你不小心手抖了,一下倒入很多,你会发现漏斗里的水不能一下子进到开水瓶里而是满了出来。

            这是一个简单的数学问题,可以用以下表达式说明:

           if   单位时间内的进水速率> 单位时间内出水速率 :

                print("漏斗里的水会一直增加!... 直到溢出")

          else 

               print("漏斗永远装不满...水一直会顺着流出。")

            如果我们能控制进水和出水的速率,那么可以借助漏斗实现单位时间内流量的限制,即限流。

            实现思路:

            1.  定义一个Funnel 静态内部类,相当于漏斗,可以初始化容量和漏斗大口的出水速率。

            2.  定义进水方法watering(int capacity),参数为每次出水的量,默认为1。

            3.  定义出水方法runningWater(), 由于每次流出水需要统计量,那么就需要记录每次入水的时间戳,以供计算容量,出水的同时剩余容量leftCapcity需要加上出水量 this.leftCapacity += deltaCapacity。

              单位时间内的出水量(deltaCapacity) =  速率(waterRate) * (当前出水的时间戳ts- 上一次出水的时间戳ts)

            4. 如果出水的量超过了漏斗的最大容量,那么直接将leftCapacity置为最大容量,也就是说此刻漏斗里相当于没有水。

            如果漏斗的剩余容量> 一次性进水量,那么表示水可以从漏斗中通行,否则不能通行直接return。

    package leetcode100;
    
    
    import java.math.BigDecimal;
    import java.util.Map;
    import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
    import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
    import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
    import java.util.function.Function;
    
    /**
     * 漏斗算法
     * Funnel algorithm
     */
    public class FunnelProblem {
    
        /**
         * record a logic key and funnel
         */
        private static Map<String, Funnel> funnelMap = new ConcurrentHashMap<>();
    
    
        static class Funnel {
            private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    
    
            // 水流速度
            private BigDecimal waterRate;
    
            // 漏斗容量
            private Integer capacity;
    
            // 漏斗剩余容量
            private Integer leftCapacity;
    
            // 上一次访问时间戳
            private Long lastAccess;
    
            public Funnel(BigDecimal waterRate, Integer capacity) {
                this.waterRate = waterRate;
                this.capacity = capacity;
                this.leftCapacity = capacity;
                this.lastAccess = System.currentTimeMillis();
            }
    
            /**
             * water out, space add
             */
            public void runningWater() {
                long nowTime = System.currentTimeMillis();
                long deltaTime = nowTime - lastAccess;
                Integer deltaCapacity = waterRate.multiply(new BigDecimal(deltaTime)).intValue();
                // the deltaCapacity  means how much water are in .
                // if the interval are too long, it will be over Max Integer
                if (deltaCapacity < 0) {
                    this.leftCapacity = capacity;
                    this.lastAccess = nowTime;
                    return;
                }
                if (deltaCapacity < 1) {
                    return;
                }
    
                this.leftCapacity += deltaCapacity;
                this.lastAccess = nowTime;
                if (this.leftCapacity > this.capacity) {
                    this.leftCapacity = this.capacity;
                }
            }
    
            /**
             * watering.
             */
            public boolean watering(Integer waterCapacity) {
    
                runningWater();
                if (leftCapacity > waterCapacity) {
                    this.leftCapacity -= waterCapacity;
                    return true;
                }
                return false;
            }
    
        }
    
        public boolean allow(String userId, String key, Integer initCapacity, BigDecimal leakRate) {
            String userKey = userId + key;
            Funnel funnel = funnelMap.computeIfAbsent(userKey, s -> new Funnel(leakRate, initCapacity));
    
            return funnel.watering(1);
        }
    
        private static AtomicInteger countAllow = new AtomicInteger(0);
        private static AtomicInteger countDisAllow = new AtomicInteger(0);
    
        public static void main(String[] args) {
            FunnelProblem funnelProblem = new FunnelProblem();
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                new Thread(() -> {
                    Boolean allow = funnelProblem.allow("zhangsan", "browser", 500, BigDecimal.valueOf(1));
                    if (allow) {
                        System.out.println("you can browser!");
                        countAllow.addAndGet(1);
                    } else {
                        System.out.println("pls wait !");
                        countDisAllow.addAndGet(1);
                    }
                }).start();
            }
    
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("可以浏览 " + countAllow.get() + " 人次," + "等待了 " + countDisAllow.get() + " 人次");
        }
    
    
    }
    

    模拟1000流量同时进入到漏斗,查看打印结果:

            1000人中,可以浏览 546 人次,等待了 454 人次,我们可以通过设置initCapacity 和 leakRate的值来初始化每个漏斗的大小和进水的速率。

    展开全文
  • 吊打面试官系列:常见的限流算法分析以及手写实现(计数器、漏斗、令牌桶)
  • 用户行为分析模型实践--漏斗分析模型
  • 漏斗模型

    千次阅读 2021-02-20 11:51:16
    文章目录什么是漏斗模型为什么要使用漏斗模型常见漏斗模型1、AID(M)A模型2、AISAS模型3、AARRR模型3、电商模型4、 一个简单的案例 什么是漏斗模型 漏斗模型是一套流程式数据分析模型,用来反映用户在流程里的关键...
  • 漏斗限流详述

    2021-09-08 00:14:40
    3、漏斗限流 3.1 解决方案 3.2 Java代码实现 3.3 结合Redis实现 4、总结 1、需求 限定用户的某个行为在指定时间T内,只允许发生N次。假设T为1秒钟,N为1000次。 2、常见的错误设计 程序员设计了一个在每分钟...
  • 沟通漏斗,是指工作团队中沟通效率下降的一种常见现象. 比如说你理想中的项目结果或者产品效果是100%的状态话, 当你把此效果完全提出来后,第一个负责人或多或少因为某些原因,导致漏掉了20%,实际上只接收到80%; 接下来...
  • 现在网络营销发展比较迅速,其中SEM就是其中发展比较好的板块,因为需求比较大,而营销漏斗就是SEM中最要的一个知识点。 1.SEM影响展现的因素是:行业热度、广告预算、渠道数量、投放地域、推广时段、设备端、出价...
  • 漏斗模型是一个形象的称谓,因为最终的样子长得像漏斗,而被成为漏斗模型。它不仅仅是一个业务分析过程中常见的分析模型,更是一种可以普遍适用的方法论,或者说是一种思维方式,其核心作用在于风险管控。
  • 作者:互联网大数据团队- Wu Yonggang日常工作中做为数仓开发工程师、数据分析师...一、背景需求漏斗分析是衡量转化效果、进行转化分析的重要工具,是一种常见的流程式的数据分析方法。它能够帮助你清晰地了解转化情...
  • 来源码工小熊今天跟大家分享的是漏斗模型。漏斗模型,是一个大家能在各式各样的场合听到,但是总是感觉没讲到位的模型,今天简单分享一下。一、为什么叫“漏斗漏斗模型是个形象的称呼,指的是:当业务流程变长的...
  • 本文详细介绍漏斗模型的概念及基本原理,并阐述了其在平台内部的具体实现。针对实际使用过程的问题,探索基于 ClickHouse漏斗模型实践方案。
  • 数据分析之漏斗分析

    2021-08-16 10:09:09
    常见漏斗模型 1、AARRR模型 基于用户增长和生存周期模型 2、电商漏斗模型 帮助我们分析人(用户定位)、货(商品种类是否热销)、场(商品功能、用户体验)哪个因素出现问题 3、功能漏斗模型 主要用于活动,以...
  • 数据分析:漏斗模型

    2020-12-14 09:13:58
    补充:漏斗分析模型 … 作者:李启方 很早之前就知道漏斗模型,但没有做更多的了解和运用,后来对漏斗模型的了解稍加深入之后,觉得它不仅仅是一个模型,更是一种可以普遍适用的方法论,或者说是一种思维方式。...
  • 漏斗分析模型的应用

    2021-03-18 09:40:28
    在互联网的风浪里,能够经得起多番考验又威仪不减的宝刀很少,但漏斗模型要算一例。 它形如漏斗,自上而下,层层缩减,这样的一个过滤模型却可以演绎多番情景,让你感受到十八般武艺样样精湛的“万能”感。 ...
  • 时间如漏斗

    2019-06-07 08:03:45
    图/摄 明哥 来自校园一角我们听故事的时候,都喜欢听一夜暴富的故事。所谓故事就是故事,信了故事本身就是个事故。无巧不成书,所谓语不惊人死不休。你讲个平常周围常见的人物成长...
  • 精细化、科学化的运营变得尤为重要,最能体现成效的是漏斗分析工具,其实作为一种分析方法在互联网企业已经流行很多年,对于刚数字转型的企业来说,这是必备的分析法。如果您是SEO或者APP运营,那么这篇关于Google ...
  • 销售漏斗应用指南

    2022-04-01 10:03:19
    销售漏斗是一种常见的营销理论,它通过模型将客户的行为以数据的形式呈现,帮助企业和销售人员发现销售漏洞,调整销售策略。
  • 主要实现大多都是基于jupyter 、Zeppelin进行定制化开发,重点会打通大数据计算、存储及底层资源管理,支持常见的机器学习和深度学习计算框架,算法分析及建模中最常见的是采用jupyter notebook,能够在浏览器中,...
  • 漏斗模型和路径分析

    千次阅读 2018-05-28 18:54:51
    在互联网数据化运营实践中,有一类数据分析应用是互联网行业所独有的,那就是漏斗模型和路径分析的应用漏斗模型通常是对用户在网页浏览中一些关键节点的转化程度所进行的描述,比如从浏览到实际购买产品都需要经历三...
  • 例如电商购物中,用户从选择商品到支付之间,很多人会中途放弃付费,要评估这些常见的夹点,分析用户在这些关键环节放弃的原因。 1.5 推荐 推荐也叫病毒营销或自传播。这一环节需要关注的指标有 转发率、转化率、K ...
  • 漏斗图非常适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析,通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观地发现和说明问题所在的环节,进而做出决策。
  • 今天先来说说数据分析中比较常见漏斗模型,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...
  • 因为每个环节都只有一部分用户会进入下一环节,整体生命周期呈现出漏斗形状,所以叫漏斗模型。AARRR模型的核心就是以用户为中心,以完整的用户生命周期为指导思想,分析用户在各个环节的行为和数据,以此来发现用户...
  • 浅谈漏斗分析

    2021-08-02 21:22:01
    |0x00 什么是漏斗分析 说起数据分析,很多人把精力放在了各种高大上的数据模型上。事实上,比较常见的一些数据分析方法,往往都不是什么非常高深的学问,在实践中,涉及到的方法论或者复杂性,其实是远低于学校里...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 6,350
精华内容 2,540
热门标签
关键字:

常见漏斗