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  • 数据分析:漏斗分析模型数据
  • 漏斗分析数据.xlsx

    2020-02-10 18:20:57
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  • 漏斗分析是针对产品时间轴上流程上的数据分析方法,这与数据的横向对比存在本质逻辑的不同。漏斗分析希望通过观察每个流程节点上的转化与流失的人数得到出现问题或可以改进的流程节点。 比如用户再网上购物时,一个...

    一、漏斗分析

    漏斗分析是针对产品时间轴上流程上的数据分析方法,这与数据的横向对比存在本质逻辑的不同。漏斗分析希望通过观察每个流程节点上的转化与流失的人数得到出现问题或可以改进的流程节点。

    比如用户再网上购物时,一个购买用户会经历下面类似的流程链条:
    首页->搜索浏览->点击详情页->(加入购物车)->提交订单->结算->购买成功

    再比如,一个网上现金贷业务业务营销时,当只考虑贷前流程时,一个转化用户会经历下面的流程链条:
    接受营销信息->点击->提交申请->授信&定价->提现->提现成功

    当知道用户使用一个产品的行为流程后,我们可以通过计算一个每个流程节点的人数或转化比率。通过用经验和与历史数据的对比,我们更容易找到流程中可能存在的问题。

    这里需要注意的有几点:
    1.人数与人次:在流程中我们通常使用人数而不是人次,个人总结原因之一是因为每个流程的人次往往并不具有对应关系,比如一个商品,用户浏览了10次,但通常只会产生1次下单行为。原因之二是,产品使用的人次并不能真正代表产品的受众度,比如黄牛党刷单等行为会产生多次使用,但这种使用是没有意义的。

    2.周期性:通常来说许多事物都具有周期性,比如商场的逛街人数往往是以一周为周期的。我们再比较两个不同时间点的流程节点人数进行比较时,需要进行去周期的操作。例如上面商场的例子中,我们可以对周一到周天的每一天成一个权重,使每一天的人数*对应权重的期望是相等的。

    3.统计口径的一致性:比如有两个网贷产品,我们对两个产品进行漏斗分析并进行产品间横向比较。那么其中每个流程节点涉及到的指标的统计口径必须是一致的。

    二、从漏斗分析找问题

    利用上面现金贷营销的例子进行分析,具体的转化人数口都分析的计算链条如下:
    在这里插入图片描述
    其中每个环节的比率都可能下降或骤降(如何判断是否真的下降可以用方差分析等方法),导致不同的问题。下面对每个环节可能产生的问题进行举例。

    点击率:如果营销方式选取不当,导致很多用户没有触达,点击率会大幅下降。同时如果营销推送的人群没有选定好(比如选取的年龄段不合适),点击率也会下降。

    申请率:用户点击后,申请界面入口隐藏过深,或申请流程过于复杂,要求资料过多等,都容易导致申请率下降

    授信率:授信率下降这往往是由于营销人群质量不佳导致的。因此,为提高最终转化率,在选定高可能点击人群时,也要综合人群的质量进行综合筛选。

    提现率:这一步与申请类似,如果提现流程过于反锁或提现设计不合理,或授信额度过小都可能导致提现率的下降。

    提现成功率:当提现流程不合理时,提现成功率会下降。按理说,提现成功率应该接近100%。如果偏离较远,则需要检查提前流程是否合理。

    总的来说哪个环节出现问题,哪个节点的对应的比率就会下降。现实中,导致比率下降的原因是多种多样的,必须根据实际业务情况进行分析

    比如我们发现最近3个月营销活动的转化比率明显下降,则通过下图漏斗分析,可以看到,除授信率外,其余指标近3月均未出现明显下滑。而授信率近3个月出现明显下滑。所以定位是授信环节出现问题,导致这个问题的原因可能是用户质量下降,或由于行业周期导致用户准入规则的提升。
    在这里插入图片描述

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  • 注:文章转载自公众号“数据分析不是个事儿”原创文章《常用数据分析模型讲解——漏斗分析模型》,未经授权不得转载。本期“潜学研思”为大家介绍的是数据分析常用的模型之一——漏斗分析模型。做数据分析时,首先要...

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    注:文章转载自公众号“数据分析不是个事儿”原创文章《常用数据分析模型讲解——漏斗分析模型》,未经授权不得转载。

    本期“潜学研思”为大家介绍的是数据分析常用的模型之一——漏斗分析模型。做数据分析时,首先要有明确的思路,而分析思路常常包含在数据分析模型里。熟练掌握数据分析模型是数据分析的基本功,本文主要讲解漏斗模型的本质和漏斗模型案例分析,希望能对大家的研学工作有所帮助~

    一、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。

    二、漏斗模型案例

    01丨电商购物流程

    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。

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    02丨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。

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    三、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:

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    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。

    bf7b077861040f0648775125abda511c.png

    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。

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    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。

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    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……

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    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

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    2) . 直接展示

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    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。

    总结

    本文讲解了漏斗模型的本质,并用两个生动的例子进行描述,最后使用Excel和FineBI演示了如何制作漏斗模型。

    本期文章分享到此结束~

    理解数据模型是数据分析的基本功

    希望本期内容对大家的分析工作有所帮助

    更多科研干货敬请期待下期内容

    我们下期再见!

    END

    作者 | 微信公众号“数据分析不是个事儿”

    来源 | 《常用数据分析模型讲解——漏斗分析模型》

    编辑 | 邹昕 金灿

    排版 | 张鉨明 张艺佳

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  • 漏斗分析

    万次阅读 2018-09-11 13:34:05
    漏斗 ...漏斗这种生活中的一个器具又与数据分析中所说的漏斗分析是怎样关联到一起的呢?这一演变是建模思想的完美落地。 1. 漏斗分析模型 人们发现,在许多事物向前发展的过程中,都会呈现倒金...

    漏斗
    画面感很强的一个词,脑海中不由到一种器具。
    这种神器上宽,下窄,收口处有大有小。
    小时候提着瓶子去打酱油、打油、打散酒,
    小卖部的老板都是用漏斗把这些流动的液体撞到细口的瓶子中。

    漏斗这种生活中的一个器具又与数据分析中所说的漏斗分析是怎样关联到一起的呢?这一演变是建模思想的完美落地。

    ##1. 漏斗分析模型

    人们发现,在许多事物向前发展的过程中,都会呈现倒金字塔的形状。在同一起跑线出发的马拉松选手,随着段位的增加,越来越少的人可以继续留在赛道上,最终也只有极少数的人可以通过全程的最终点。这种淘汰或是流失的模式可以被抽象化为漏斗模型。

    模型背后的意义:

    关于实际应用场景中漏斗模型,人们期望的无非就两点:
    1)最终漏出的数量多
    2)最终漏出的比率高
    针对这两点目标,可行的措施是:
    1)增加最初的流入量
    2)提高每一个关键点的留存率

    ##2. 经典的“销售漏斗”

    关于漏斗分析,听到比较多的可能是“销售漏斗”。销售漏斗模型中,每一个关键点都代表一个销售阶段的机会数,可以清晰的展示销售代表在开展销售到最终成交的过程中,机会的变化情况。行业不同,业务不同,应根据具体业务构建“销售漏斗模型”。下图某行业用的销售漏斗模型:
    这里写图片描述

    ##3. 漏斗建模的关键

    一般来说,遇见的都是有序漏斗分析,这种顺序体现在关键节点的路径中。在有序漏斗中,路是越走越窄的,换句话说,后面的每一步留下的数据量都不可能大于前面一步留下的数据量。如果不符合这个条件,则表明关键路径的流程顺序可能是有问题的,需要调整路径顺序。

    ##4. 一个简单的案例

    数据分析需求描述
    产品运营部门想要提升APP产品的成功注册用户数,需要数据分析师给予决策依据。

    拿到这个分析专题,首先要理解业务意图。用户注册时一般需要完成几个步骤,每一步都完成后才能完成成功注册,由于外部和内部各种可控的、不可控的原因,用户可能在任何一个步骤会终止注册。

    再制定分析计划的时候,需要对这个看似很小的业务场景进一步拆分,拆分为几个关键的步骤,这里假设该注册过程需要完成4步操作。在开展数据分析,依据业务的拆分选取数据指标,每个步骤中选取了一个关键页面,每个页面选取PV(Page View)、平均停留时间这两个指标,如下图所示:
    这里写图片描述

    总体来看,成功注册的整体转化率为39.8%。观察四个关键页面的转化率以及平均停留时间,可以看到Page2到Page3的转化率限制了整体的成功注册率,初步锁定问题到Page2处。再结合该页面的平均停留时间数据来看,在有531人放弃继续注册的情况下,Page2页面的平均停留时间仍居高不下为,猜测页面设计或要求填写的内容可能导致用户最终放弃注册。

    分析师给出的结论就是,需要从Page2处着重开展运营,改善效果将显著。

    案例所见的“销售漏斗”都是相对简单的,为了简化模型的设计及实现,其建模中通常只是抓取了几个比较大的、数据获取相对容易的关键节点去分析。但数据分析从来都是慢工出细活,要想锁定转化的问题所在,实际工作场景中往往需要构建更细致的模型。

    俗话说,无数据不改善。所有数据分析的终极价值都体现在改善事物发展态势的实践中。

    漏斗分析可以揭示每个关键环节的转化率、流失率,锁定主要问题所在,为全流程的改善提供参考建议。

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  • 01什么是漏斗分析漏斗分析是一种可以直观地呈现用户行为步骤以及各步骤之间的转化率,分析各个步骤之间的转化率的分析方法比如对应我们每一次在淘宝上的购物,从打开淘宝app, 到搜索产品, 到...

    01

    什么是漏斗分析

    漏斗分析是一种可以直观地呈现用户行为步骤以及各步骤之间的转化率,分析各个步骤之间的转化率的分析方法

    比如对应我们每一次在淘宝上的购物, 从打开淘宝app, 到搜索产品, 到查看产品详情, 到添加购物车, 到下单, 到成功交易, 漏斗分析就是帮助我们去计算每一个环节的转化率

    从打开淘宝app 到搜索的转化率, 从搜索产品到查看产品的详情的转化率,从查看产品到添加购物车的转化率, 从添加购物车到下单的转化率等等

    02

    漏斗分析的价值

    漏斗分析的价值主要有:  功能优化, 运营投放, 用户流失等

    功能优化: 

    以视频制作工具为例, 从下面我们可以明显看出, 进入到上传视频的转化率只有80%, 可能是上传入口不明显, 上传的引导不够, 上传功能的吸引程度不够等原因引起的, 我们就可以去优化上传功能

    运营投放: 

    以运营投放类为例, 在实际业务中经常会对一些定向的用户投放一些活动, 让他们参加活动, 比如针对游戏的业务, 会定期针对潜在的付费用户投放一批充值优惠大礼包活动

    从下图的触达到参与的转化率只有 62.5%, 说明我们选的定向的用户可能对于我们的活动不是非常感兴趣, 可能是这批用户本身不是特别喜欢参与活动, 所以我们就可以重新选取其他可能更加可能响应的用户来做定向推送

    那么怎么选取最有可能参与活动的用户呢, 这里最简单的就可以用用户特征分析的方法来, 我们可以分析出参与活动和不参与活动的特征差异, 进行对比,

    也就是采取对比的分析方法, 具体可以见数据分析方法和思维—对比细分

    分析的结果就可以得到比如参与活动的用户可能本身在过去的付费频次上更好, 付费的金额更大, 并且在游戏的平均时长, 平均的游戏局数上更多, 年龄集中在18岁以下的群体中

    那么我们就可以用这些特征去圈定更多的用户去做投放

    另外一种去优化定向用户提高参与率的方法就是去利用模型去提前预测好哪些用户可能会参与活动, 可能使用的模型比如决策树, 逻辑回归等分类模型

    用户流失:

    以电商app 淘宝为例, 假如我们的订单人数下降了, 这时候就需要梳理用户购买链路, 把用户从打开app 到下单的所有的链路都梳理一遍, 然后利用漏斗分析, 计算每个环节的转化率

    假如我们梳理链路中发现, 从搜索商品到查看商品的转化率很低,  那么我们就需要看是否是很多搜索无结果, 或者是搜索中的结果很多用户不太满意, 导致用户不买单

    那就可以把电商的付费问题转化为搜索的问题, 从而又可以对搜索的整个转化链路再做一次漏斗分析, 一步步的去定位问题

    03

    漏斗分析的应用

    在用户增长的最出名的漏斗模型叫做AARRR, 即从用户获取, 用户激活, 用户留存, 用户付费到用户传播

    以拼多多为例, 以AARRR漏斗模型解析拼多多的用户增长之路

    1.用户获取

    拼多多主要的目标群体是三四线城市,这也属于现有电商品台比较空白的区域,对于三四线用户来说,最好的吸引方案就是优惠。

    而且三四线用户时间充足,时间成本于他们而言是非常低的,而砍价也是一种惯常的方法,在他们的群体中很少存在对贪小便宜歧视的问题,也没有太多的社交压力,甚至砍价可以变成一种联系的手段,砍价群又何尝不是一种交流。

    他们也很乐意用时间和社交成本来换取更大的优惠。所以砍价这种优惠活动红极一时,也帮助拼多多拉取了很多流量

    砍价活动借助微信朋友圈和微信群的关系链, 成为爆发式的转发和增长, 一般亲朋友不会拒绝你的要请砍一刀

    2.用户激活

    当拉到新用户的时候, 就要保证最大程度的去激活他, 拼多多采取的做法也是跟拉新类似, 就是不断用用户的传播去触达好友

    当一个用户被其他朋友反复触达的时候, 自然而然就会去打开曾经下载过的app,在其他朋友感受到拼多多百亿补贴各种补贴各种优惠的真香的时候, 自己也会去尝试

    3.留存

    为了提高用户的留存, 拼多多提供了一个签到领取奖品的活动鼓励用户每天都打开app 来签到打卡, 签到满XX天就可以送你对应的商品礼物, 大大促进拼多多用户群体的薅羊毛的心理, 同时也提升了留存

    除了这个活动拼多多里面还设置了不同的各种小活动, 满足不同的用户群体的需要, 在玩小任务的过程中领取对应的奖励

    4. 用户付费

    拼多多以优惠券等的形式刺激用户下单, 比如下面的下首单并赚XX元, 而且还不给你叉掉这个页面的按钮

    还有就是非常出名的百亿补贴, 直接用大额现金给用户补贴, 这一个打法把一二线的用户也被转化了

    还有就是0元下单的活动, 0元免费下三单全额返还金额的活动

    以及限时优惠限时秒杀, 9快手特卖等都是促使用户去下单等活动

    页面上也是各种“”XX已经拼单“”等文字的提醒引导也是促进用户下单

    5. 用户传播

    传播主要依赖微信这个流量大平台以及微信关系链, 朋友之间的传播分为, 有些东西是要转发朋友才可以领取现金以及拼单以及优惠, 在这些优惠面前, 转发的成本变得很小

    另外拼多多上是有一些真的实惠又好用的高性价比的商品, 这种的商品会引发朋友之间互相推荐

    以上的一些原因, 拼多多的商品和玩法在朋友之前疯狂流转, 在传播的过程中, 每个用户都熟知了拼多多可以做到这么实惠的玩法, 被触达的用户又会开始新的转发, 从而引爆增长

    社交网络的增长是没有尽头的, 也是阻止不了的, 一代帝国的诞生

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