产品数据分析|漏斗模型运用

漏斗模型

它的主要模型框架:通过检测目标流程中起点(用户进入),到最后完成目标动作。这其中经历过的每个节点的用户量与留存量,来考核每个节点的好坏,来找到最需要优化的节点。可以说漏斗模型是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。

1、模型的产品应用

产品的每一步都会有用户流失
总转化率=每步转化率相乘

2、运用步骤

2.1 确定业务场景

•电商产品购买
•活动邀请吸粉
•落地页转化
•提升加群量

2.2 抽象成模型

核心指标
•渠道ID
•PV(Page View)
•UV(User View)
•停留时间
•转化率
•跳失率 bouncing rate

2.3 流程

①梳理解锁资料的环节
②收集每个环节的数据
③画成漏斗,根据数据计算每个环节的转化率
④分析产品影响因素

2.4 漏斗维度分析

在漏斗模型建立完成后,我们对数据要从如下三个维度去进行分析:

纵向对比:也就是让产品与自己历史同期进行对比,这种对比适用于对某一流程或其中某个步骤进行改进或优化的效果监控;

横向对比:通过将本产品的同一流程转化率在竞品中进行横向对比,定位自身产品出现的问题;

来源分类:细分来源或不同的客户类型在转化率上的表现,从而完成客户群体划分。在日常分析中我们通常用于网站广告或推广的效果的评价。

3、实战演练

3.1任务
最近一段时间,白熊的产品经理发现:白熊官网的总体注册转化率一直维持在 6%左右,请你通过下面的数据,帮助白能产品经理分析问题来源。

 3.2 数据思维解决——数据可视化

Chrome浏览器注册漏斗分析

分析思路:
从chrome浏览器的浏览量来看,白熊转化率最困难是发生在从浏览到注册页只有24.1%,说明转化率不高,网站内容未能吸引客户点击注册。需要进行软文文案修改,核心竞争力内容提高。
从注册页到完善首页转化率也只有一半,说明信息填写繁琐程度可能超出用户预期体验,也可能涉及隐私,用户不想完善信息。
最后提交访问页面也有少许流失,可能原因是用户注册流程被迫打断,可能是客户主观被其他事情打断,也可能客观上被网络等因素打断。

小结:
Chrome浏览器注册环节转化率要提高关键要提高用户的注册可能性,需从课程本身的竞争力和推广方式来解决。


IE浏览器注册漏斗分析

分析思路:
从IE浏览器的浏览量来看,白熊转化率最困难是发生在从浏览到注册页只有4.29%,说明转化率极低,且各项数据都比Chrome的数据要低。
横向比较和纵向比较都缺少竞品数据和历史数据无法进行,基本从来源来进行比较两组数据的差异。
首先从两者浏览量上数据是相近的,那么转化率迅速下降应该是客观原因居多,可能是IE浏览器的交互界面比Chrome的更加不友好,使用户浏览欲望降低,甚至找不到注册入口。
其次,部分原因可能是IE浏览器使用用户主体不是白熊的目标用户,IE用户可能年龄比Chrome用户大,不是白熊求职服务的服务人群,导致邮箱注册的转化率降低。后两部的转化数据原因同Chrome相似。

小结:
IE浏览器注册环节转化率要提高关键要优化官网交互界面,投放向目标客户群体。
总体上IE浏览器的转化率拉低了总体转化率,Chrome浏览器转化率有12.2%,IE浏览器转化率只有其1/10。

3.3解决方案

(1)提高产品内容质量
需要从产品自身的内容做起,修改文案满足用户的核心需求,例如白熊要针对求职者最关注的点,比如内推、求职日历、笔试面经等进行营销。

(2)改善网站设计
①可以从UI设计优化,针对重要功能入口,提高其级别显示,使用户快速获取注册通道。
②功能优化:在点击注册之后,注册流程一定要简化,使用户体验流畅,快速获得满足感。同时减少敏感信息的收集,降低用户防御心理。先拉新留住用户,延长访问时间,之后涉及关键步骤再完善信息。
③检测调试注册过程,确保提交信息过程没有产品自身原因造成。

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