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  • 用户行为分析模型1、漏斗分析模型——从注册到购买的转化率1.1 什么是漏斗分析?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...

    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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  • 用户行为路径漏斗转化计算分析 import pandas as pd import numpy as np import sqlalchemy import warnings warnings.filterwarnings('ignore') 1、读取数据 # 读取数据。plat_flow:平台流量表;plat_check:...

    用户行为路径漏斗转化计算分析

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import sqlalchemy
    
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')
    

    1、读取数据

    # 读取数据。plat_flow:平台流量表;plat_check:贷款审核表
    
    # 使用sql读取数据
    engine = sqlalchemy.create_engine('mysql+pymysql://root:root1234@localhost:3306/wdfx')
    sql_flow = "select * from plat_flow"
    sql_check = "select * from loans_check"
    
    # 执行sql语句,获取数据
    dt_flow = pd.read_sql(sql=sql_flow, con=engine)
    dt_check = pd.read_sql(sql=sql_check, con=engine)
    
    dt_flow.rename(columns={
        "date":"日期",
        "PV":"PV",
        "UV":"UV",
        "regist_cnt":"注册数",
        "regist_rate":"访客注册率",
        "active_cnt":"激活数",
        "active_rate":"激活访问率"
    },inplace=True)
    
    dt_check.rename(columns={
        "ID":"用户ID",
        "date":"申请日期",
        "new_cus":"是否新用户(1为是,0为否)",
        "lending": "是否放贷"
    },inplace=True)
    
    dt_flow.head()
    
    dt_check.head()
    

    2、计算每日申请贷款人数、审批贷款人数、放贷率

    #### 选取子集,将新用户和老用户分开统计每天申请贷款人数和审批放贷人数,然后计算新用户放贷率。最后使用merge函数将新用户结果表和老用户结果表拼接。
    dt_check_1 = dt_check[dt_check["是否新用户(1为是,0为否)"] == 1]
    dt_check_0 = dt_check[dt_check["是否新用户(1为是,0为否)"] == 0]
    
    #对新用户数据透视计算放贷率
    pt_1 = pd.pivot_table(data=dt_check_1, index=["申请日期"], values=["是否放贷"], aggfunc=[np.sum,'count'])
    pt_1.columns = pt_1.columns.droplevel(0)
    pt_1.columns = ["新用户放贷数","新用户申请数"]
    pt_1["新用户放贷率"] = pt_1["新用户放贷数"] / pt_1["新用户申请数"]
    pt_1 = pt_1.reset_index()
    pt_1.head()
    
    #对老用户数据透视计算放贷率
    pt_0 = pd.pivot_table(data=dt_check_0, index=["申请日期"], values=["是否放贷"], aggfunc=[np.sum,'count'])
    pt_0.columns = pt_0.columns.droplevel(0)
    pt_0.columns = ["老用户放贷数","老用户申请数"]
    pt_0["老用户放贷率"] = pt_0["老用户放贷数"] / pt_0["老用户申请数"]
    pt_0 = pt_0.reset_index()
    pt_0.head()
    
    
    #这里需要计算老用户复借率,所以需要知道每天的老用户数目,这里做简单化处理,
    #这里的老用户定义是:前一天的放款的新用户第二天继续借款就是老用户
    #对存量老用户我们暂时不考虑,就看前一天贷款的人第二天是否还继续贷款,贷款的就认为是老用户复借
    #取新用户放贷透视表的前29天数据+4月30日的人(分析5月1日-5月30日的复借率)构成老客户数量,我们看这些客户是否还继续贷款
    
    old = [pt_1["新用户放贷数"]]
    old = list(pt_1["新用户放贷数"])[0:29]
    
    # 假设4月30日有24个人
    old.insert(0,24)
    data={'申请日期':list(pt_1["申请日期"]),'老客户数':old} 
    dt_old = pd.DataFrame(data)
    pt_0_m = pd.merge(pt_0, dt_old, how='left', on=["申请日期"])
    
    pt_0_m["老客户复借率"] = pt_0_m["老用户申请数"] / pt_0_m["老客户数"]
    
    pt_0_m.head()
    

    3、计算各节点路径转化率并绘图

    # pd.merge连接平台流量表,组成一张用户路径总表,计算各节点转化率。
    
    dt = pd.merge(dt_flow, pt_1, how='left', on=None, left_on="日期", right_on="申请日期" )
    dt_1 = pd.merge(dt, pt_0_m, how='left', on=None, left_on="日期", right_on="申请日期" )
    dt_1 = dt_1.drop(['申请日期_x', '申请日期_y'], axis=1)
    dt_1.head()
    
    #计算转化漏斗。 计算汇总数据
    dt_2 = dt_1.drop(['日期'], axis=1)
    #汇总求和
    dt_2.loc['Row_sum'] = dt_2.apply(lambda x: x.sum())
    
    dt_3 = dt_2[dt_2.index == "Row_sum"][["PV","UV","注册数","激活数","新用户申请数","新用户放贷数"]]
    dt_3_s = pd.DataFrame(dt_3.stack()).reset_index().iloc[:,[1,2]]
    dt_3_s.columns = ["指标","汇总"]
    
    dt_3_s
    
    from plotly import graph_objects as go
    trace = go.Funnel(
        y = dt_3_s["指标"],
        x = dt_3_s["汇总"],
        textinfo = "value+percent initial",
        marker=dict(color=["deepskyblue", "lightsalmon", "tan", "teal", "silver", "yellow"]),
        connector = {"line": {"color": "royalblue", "dash": "solid", "width": 3}})
        
    data =[trace]
    
    fig = go.Figure(data)
    
    fig.show()
    
    展开全文
  • 0、 初学耗时:0.5h ...  离线数据分析  ギ 舒适区ゾ || ♂ 累觉无爱 ♀ 一、   1.1 ~    1.2 ~      1.2.1 .       1.2.2 .   烟锁池塘柳。 - - - ...
    初学耗时:0.5h

    注:CSDN手机端暂不支持章节内链跳转,但外链可用,更好体验还请上电脑端。

    一、网站转化以及漏斗分析(转化分析)
      1.1  转化中阻力的流失。
      1.2  访问者的迷失。



    记忆词:

      转化、漏斗模型、转化中阻力的流失、访问者的迷失

    Z05 - 999、网站流量日志分析


    ギ 舒适区ゾ || ♂ 累觉无爱 ♀





    一、网站转化以及漏斗分析(转化分析)

    • 转化,指网站业务流程中的一个封闭渠道,引导用户按照流程最终实现业务目标(比如商品成交);在这个渠道中,我们希望访问者一路向前,不要回头也不要离开,直到完成转化目标。
      alt
    • 漏斗模型则是指进入渠道的用户在各环节递进过程中逐渐流失的形象描述。
      alt
    • 对于转化渠道,主要进行两部分的分析:访问者的流失和迷失。

      1.1 ~ 转化中阻力的流失。

    • 转化的阻力是造成访问者流失的主要原因之一。
    • 这里的阻力包括:错误的设计、错误的引导错误的设计包括访问者在转化过程中找不到下一步操作的按钮,无法确认订单信息,或无法完成支付等。
    • 错误的引导包括在支付过程中提供很多离开的渠道链接,如不恰当的商品或者活动推荐、对支付环节中专业名称的解释、帮助信息等内容。
    • 造成流失的原因很多,如:不恰当的商品或活动推荐,对支付环节中专业名词的解释、帮助信息等内容不当。

      1.2 ~ 访问者的迷失。

    • 造成迷失的主要原因是转化流量设计不合理,访问者在特定阶段得不到需要的信息,并且不能根据现有的信息作出决策,比如在线购买演唱会门票,直到支付也没看到在线选座的提示,这时候就很可能会产生迷失,返回查看。
      alt


    山外青山楼外楼,西湖歌舞几时休?

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    ^ 至此,网站转化以及漏斗分析(转化分析)完成。


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    ※ 世间诱惑何其多,坚定始终不动摇。

    Eclipse文本编辑器中查找上一个操作的快捷键是________。


    A、Ctri+Shift+F
    B、Ctrl+Shift+K
    C、Ctrl+Shift+R
    D、Ctrl+Shift+S

    B
    alt



    山外青山楼外楼,西湖歌舞几时休?

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    注:CSDN手机端暂不支持章节内链跳转,但外链可用,更好体验还请上电脑端。

    我知道我的不足,我也知道你的挑剔,但我就是我,不一样的烟火,谢谢你的指指点点,造就了我的点点滴滴:)!



    山外青山楼外楼,西湖歌舞几时休?


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  • 在提高用户转化率的时候,我们经常会参考lift模型的六大优化法则: Value Proposition:清晰的价值主张; Relevance:价值与访客的相关性; Clarity:内容表达的清晰度; Anxiety:利用焦虑; Distraction:避免注意...

    在提高用户转化率的时候,我们经常会参考lift模型的六大优化法则:

    Value Proposition:清晰的价值主张;

    Relevance:价值与访客的相关性;

    Clarity:内容表达的清晰度;

    Anxiety:利用焦虑;

    Distraction:避免注意力分散;

    Urgency:利用紧迫感;
    lifg模型
    然而,在很多产品早期的时候,影响最大的反而不是如何提高用户转化率而是兼容问题。

    有几种情况让你的产品并不能百分百的兼容所有环境:

    1,如果是产品团队研发的核心产品,很多成熟型团队有专门的测试岗位,但是还有那么多初级团队是没办法系统性测试的;

    2,网站属于营销获客的平台,研发团队不会倾注太大的资源去进行网站的兼容测试;

    3,百密一疏,测试的时候不一定会测出来正式环境下的问题;

    对于以上几种情况来说,兼容问题在开发测试环节很可能被忽略,当我们在分析用户行为的时候,会发现不同环境下的转化率差别特别大,同样的用户不同的手机,在用户来源上用户质量上都是相同的,但是如果转化率不同,我们不得不优先考虑兼容性问题,实际调查结果也确实符合我们的猜测,解决了兼容问题,会直接增长转化结果。

    如何解决兼容问题,提高用户转化率?

    通过漏斗分析可以知道用户转化率的情况,比如加入购物车到提交订单到支付订单漏斗,整体的转化漏斗会分成很多维度,可以通过不同终端设备、不同浏览器等来看细分维度看漏斗。

    可以分析的维度举例:

    1,设备类型:pc、平板、手机;

    2,设备制造商:小米、华为、苹果、vivo等;

    3,设备型号;iPhone X、小米4、iPhone8等;

    4,操作系统;安卓、IOS、windows;

    5,操作系统版本:Android 6.0.1、Android 8.0、Windows 10.0、iOS 11.4等;

    6,浏览器:Chrome、Firefox、Safari、微信内置浏览器等;

    ……
    用户转化率
    首先我们得到一个平均转化率,那么低于平均转化率的细分维度,就是我们主要兼容调查对象。

    例如:同样是浏览器维度,平均转化率在80%,而Chrome的转化率在60%,那么完全可以怀疑我们的网站在Chrome上有转化兼容问题,这个时候就需要我们去复现问题,依次这样检查,就会不断的提高网站的用户体验,降低兼容问题。

    提高细分维度的转化漏斗会提高整体的转化漏斗

    我们曾经遇到了实际的问题,经过方舟检查发现网站的转化率不是很满意,通过调查发现,在安卓的vivo手机上,提交按钮的js点击事件是不触发的(用户行为表现同一点击按钮很多次之后会跳出),通过解决这个兼容问题,整体的转化率提高了5%
    转化漏斗分析

    总结:

    在提高用户转化率的时候,内容引导固然重要,攘外必先安内,产品的兼容问题也要重视,可以通过转化漏斗来修复兼容问题,以此达到提高用户转化率的目的。

    展开全文
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    千次阅读 2018-05-02 15:21:20
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空空如也

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用户转化漏斗分析