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数据分析十大模型之 漏斗模型

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数据分析十大模型之 漏斗模型

经常有同学问:能否系统分享下,数据分析有哪些模型?特别是那种业务常用的。实际上,业务常用的有8种模型。网上经常有些零零碎碎的分享,今天陈老师就从最常见的漏斗模型讲起,系统分享下它的原理、操作技巧与用途。大家坐好扶稳,马上发车。

什么是漏斗模型

漏斗模型,其实应该叫做流程式业务分析模型。它是基于业务流程数据,对业务进行分析诊断的工具。因为销售端的业务,常常会出现流程越长,用户流失越多的情况。

比如网上购物,看到一个喜欢的商品,点来点去还没看到下单页面,用户就会流失。因此,随着步骤的增加,每一步都有用户流失,数据形同漏斗。因此有了漏斗模型的名字(如下图)。

数据分析十大模型之:漏斗模型

其实在供应端,也有类似的流程分析模型,只不过不是每一步减少用户,而是每一步增加成本、增加产出时间。

比如典型的生产流程,每一步都有原材料,人工,生产费用叠加进去。比如售后流程,每一步,都需要用户等待,消耗人工费用。这些业务流程的分析方式与销售端类似,只不过从关注流失变成了关注成本增长,如果大家喜欢,叫他:滚动模型或者花卷模型,也行。

这就是我们常说的:看数据模型要理解其本质,别死记硬背名字。

如何构建一个漏斗模型

构造漏斗模型分为三步。

第一步:清晰业务背景与业务目标。

通俗地说,就是锁定漏斗的头和尾。比如一个线上的拉新推广,流程的头一般是广告页,可流程的尾巴呢?用户注册就可以了吗?还是注册以后消费1单?还是注册以后统计一定时间内LTV?不同的流程首尾定义,决定了流程的长度和考核方式,因此需要先和业务部门、财务部门确定清楚,避免歧义。

第二步:采集流程数据,构造转化漏斗。

这一步,主要沿着流程,梳理有几步操作,把每一步操作的过程、耗时、转化到下一步的转化率,记录下来。这里有一些常见的俗称,如下图所示:

数据分析十大模型之:漏斗模型

第三步:收集业务动作,了解影响漏斗因素。

这一步非常重要,对于后边解释为啥用户不转化,观察业务优化流程的结果都有用。用户为啥不点我们的广告页呀,可能因为广告素材不够吸引,那啥样的素材会吸引呢?这里就需要打标签,素材卖点、风格等等。这些才是直接影响用户转化的因素。打好标签才好分析。

类似的,推广流程有多长,用户注册要填多少信息,引流商品是啥,打几折,这些都可以打上标签。用来时候分析:哪一个对勾引用户效果大。这一步经常被人遗忘,被遗忘的后果就是:知其然,不知其所以然,没法深入分析了。

数据分析十大模型之:漏斗模型

有了这三步,就算构造出一个完整的漏斗,可以进行分析了。

如何使用漏斗模型

用途1:解释业务过程,分析问题所在。

这是漏斗分析法最直观的用途,人们会看到,在用户成交之前,哪个流程流失最多。在商品产出之前,哪个环节成本消耗最大。看到这些问题后,自然会思考:怎么改进。这是第一个,也是最大的用途。

用途2:优化业务举措,观察改进效果。

续上一步,发现了某个过程转化很低以后,就可以着手改进它。比如发现推广的广告页点击都很少,那么可以考虑修改广告页配图、文案,起码先把人骗进来,再说后边的转化。

每次优化转化漏斗的时候,记得做记录,看清楚本次优化的是哪一步,优化完以后整体效果是否改善+该步骤是否改善,从而判断优化举措是否oK。(如下图)

数据分析十大模型之:漏斗模型

这一步注意,区分全局影响因素和局部影响因素,是分析的前提。比如上例中的转化漏斗,品牌、商品、价格,这仨就是全局性影响。

如果是最新款华为Mate 60,只要有现货,那么文案随便写,流程再长,用户也会捏着鼻子坚持到最后来买,从而提高了整个流程的转化率。如果只是广告页的一张海报,可能只能影响用户点击广告页这一步,这就是局部影响因素。区分开这两者,有利于观察业务做改进时,实际产生的效果。

用途3:对比多个漏斗,选择最佳方案。

如果有好几个流程指向同一目标,那么人们肯定倾向于选择:流量大且转化效率高的。在多个漏斗进行对比分析的时候,也是优先关注一头一尾,即该漏斗的流量有多大,该漏斗的整个转化率有多高。此时,可以结合矩阵分析法,对参与对的漏斗进行优劣分析(如下图)。

数据分析十大模型之:漏斗模型

有两个情况下,得分析更深入。

其一:不同漏斗,吸引的用户不是同一类人。

比如同样推一个商品,G类客户和普通B端客户来源不一样,只有某个渠道能吸引到。此时即使该渠道转化更差,也没法说放弃。

其二:漏斗表现稳定性,很重要。

人们天生更信任转化稳定的渠道,而不是一天突然流量很大,一天突然没量的过山车渠道。

这就是漏斗模型三大用处,已经完整涵盖了分析前中后部分,非常好用。可有同学会问:为啥这玩意这么好用,我平时看不到呢???因为丫也有不足呀。

漏斗模型的不足之处

漏斗模型的最大不足,其实是:需要采集的数据过多。这也是为啥只有互联网行业说漏斗模型说得很多,因为线上的行为数据,容易通过埋点来采集。线下的数据就难了,因此传统行业很难构造出转化漏斗。

比如典型的B2B销售,也有明显的转化漏斗,但想让销售们老老实实回传每一次客户沟通信息,可太麻烦了,需要管理制度+CRM系统+数字化辅销工具三件套配合。

比如典型的零售门店,理论上用户也有门口→进店→动线→停留→成交的转化过程,但是完全没法记录行走数据。比如电话销售,拒绝率太高,导致转化第一步就断了一大半。这些都使得传统行业很难使用漏斗模型。

数据分析十大模型之:漏斗模型

不过也有其他模型可以配合,比如经典的RFM/RFA模型。

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