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漏斗模型是指什么?漏斗模型的由来、分析步骤及应用案例

2023-11-25 17:30:23

漏斗模型是指什么

一、漏斗模型是指什么

漏斗模型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,是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP用户行为分析的流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析的工作中。

漏斗分析最常用的是转化率和流失率两个互补型指标。用一个简单的例子来说明,假如有100人访问某电商网站,有30人点击注册,有10人注册成功。这个过程共有三步,第一步到第二步的转化率为30%,流失率为70%,第二步到第三步转化率为33%,流失率67%;整个过程的转化率为10%,流失率为90%。 该模型就是经典的漏斗分析模型。

二、漏斗模型的由来与演变

漏斗模型的概念最早由St. Elmo Lewis (美国知名广告人)在1898年提出的,叫做消费者购买漏斗(the PURchase funnel),也叫消费者漏斗(customer funnel)、营销漏斗(sales/marketing funnel),是一种品牌广告的营销策略,准确的概括出了顾客关于产品或者服务的流程。漏斗模型主要是可以对流程中的各个环节进行分解和量化,帮助有效找到问题并进行优化,从而整体提升运营效率。

Lewis提出的这个策略,后来被称为AIDA模型,即意识(attention)-兴趣(interest)-欲望(desire)-行动(action)。在接下来的100年里,随着漏斗模型的推广,为了适应新的媒体平台,以及用户行为路径的改变,它经过多次的修改和扩展,产生了各种衍生版本,比如AIDMA(在AIDA模型基础上添加了memory记忆)、AISAS(attention注意-interest兴趣-search搜索-action行动-share分享)、AARRR(acquisition获取-activation激活-retention留存-revenue商业变现-referral推荐传播)等。

在互联网行业,常用的有AARRR模型,比如电商类漏斗模型的路径是非常清晰的,最常见的就是:浏览/搜索-选购-下单-支付-复购。对于电商产品来说,最主要的目的是下单支付,因此成交转化率是衡量整个流程的全局指标[1]。为了促进最大的成交量,产品运营人要做的就是根据漏斗模型,整理出路径中各个环节的数据,考虑用户流失的因素,进行对应的优化;比如可以通过缩短用户路径来优化产品体验等等。

三、常见的漏斗模型介绍

1、AIDMA模型

AIDMA模型是在AIDA模型(Attention, Interest, Desire, Action)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。从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(在下次的时候购买)。

AIDMA模型

AIDMA模型

AIDMA模型主要适用于品牌营销方面,当然现在很多互联网产品也开始把自己作为品牌去打造,比如拼多多、抖音冠名综艺节目,爆款H5刷屏,网易云音乐的地铁刷屏广告等,都是从引起用户的兴趣,强化品牌记忆,从而吸引潜在用户。 不过,AIDMA的用户流程并不是即时转化的,且缺乏购买后的用户反馈信息。

AIDMA模型的优缺点:

优点:该理论将消费者的购买行为模型化,有助于广告主系统的研究消费者后更有效的进行的商品的宣传。AIDMA模型是一个消费者们从不知情者变为被动了解者再变为主动了解者,最后由被动购买者变为主动购买者的过程。

缺点:AIDMA模型理论并没有具体细化到不同的商品类别,实际上,该理论更多的适合高卷入度的商品(价格高,需要小心做决策),而对于低卷入度商品,消费者的决策过程往往没有那么复杂。AIDMA的用户流程并不是即时转化的,且缺乏购买后的用户反馈信息。

2、AISAS模型

因为AIDMA模型缺少用户反馈的环节,且随着互联网用户教育的完成,消费者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(硬广or软文),到引起兴趣,然后开始搜索进行了解(百度、知乎、微博、淘宝),到在线下载或支付,以及后续的评价分享环节(产品内、微信微博)。

AISAS模型

AISAS模型

AISAS模型更符合互联网的特点,时效性强,但它和AIDMA模型一样,依旧缺乏量化标准,每一环节的效应不能通过数据进行反馈。

AISAS模型的优缺点:

优点:符合移动互联网时代的特点,时效性强,有用户反馈,这一点很重要。

缺点:但它和AIDMA模型一样,依旧缺乏量化标准,每一环节的效应不能通过数据进行反馈。

3、AARRR模型

AARRR模型是2007年由Dave McClure(500 Startups创始人)提出的一种业务增长模式。它包括5个阶段:获客(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、商业变现(Revenue)、自传播(Referral)。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。

AARRR模型

AARRR模型

AARRR模型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。

四、漏斗模型的分析步骤

1、快速定位问题环节

当聚焦用户全流程最有效的转化路径时(产品设计初期我们都会有理想的转化路径),漏斗数据的展示可以真实地反映用户真实的行为路径:

选定待分析路径

选定待分析路径

找到可优化的点,可以提升用户体验(对产品而言);

迅速定位流失环节,针对性的下钻分析可以找到可优化的点,可以降低流失提升用户留存率(对运营而言)。

2、多维度切分分析问题原因

整体的漏斗能反映整体的转化现状,定位具体的问题环节,知其然,但是为什么会出现这个问题,就是知其所以然的过程,需要从各个维度对漏斗进行切分。比如新注册用户vs老用户、不同渠道来源的用户等在各环节的转化漏斗差异,不同维度下的漏斗差异,可能让我们眼前一亮。

3、监控漏斗转化趋势进行优化

可以在时间粒度上监控各个环节的转化率,突然上线的新功能或者近期开展的运营活动可能都会导致漏斗各环节的转化率明显的变化,无论是变好还是变差,都是我们做AB测试的一个依据。我们可以不断地用AB测试对各环节进行优化,然后监控各环节转化率的变化趋势,完成漏斗整体转化的提升。

五、漏斗模型的应用案例

1、漏斗模型在电商网站的运用

漏斗模型在电商网站中应用最为广泛,如电商类产品的用户,从首页进入到最终完成支付的行为,大多需要经过几个环节:商品/浏览分类—查看商品详情—加入购物车—生成订单—开始支付—完成支付。对于电商产品来说,最主要的目的是下单支付,因此成交转化率是衡量整个流程的全局指标,对于单独的某个环节来说,一般是UV、CTR(点击通过率)、页面停留时长、转化率、跳出率等。

电商的用户转化数据

电商的用户转化数据

电商的用户转化漏斗模型

电商的用户转化漏斗模型

如上图电商的用户转化漏斗模型所示,看起来就比较像漏斗了,可以看出每个步骤都有用户流失。利用AARRR模型,就可以以量化的方式,帮我们分析出每个步骤用户流失的原因,进而采取相对应的措施,来挽留用户,直至做到用户增长。

由于每个AARRR模型中每个步骤的量化指标有很多,这里就不一一展开,下面分享部分量化指标:

AARRR漏斗模型指标

AARRR漏斗模型指标

AARRR漏斗模型被广泛运用于数据分析,它能够帮助产品经理了解当前时间段内产品的运行状况,追踪用户行为路径,实现产品的精细化运营,评估每个事件的结果。

2、漏斗模型在落地页的应用

落地页的分析往往很主观,比如落地页要有画面感、优点要突出、生动并吸引眼球等等,这类词都经常会出现在落地页分析中。稍好一些的团队会有落地页的专项数据分析,落地页一般有三种目的:发展用户、促成成交易、搜集线索。

现有的落地页分析一般是漏斗模型,而漏斗的各层级是由页面决定的,比如落地页→购买页→订单页→购买。但是这样的流程分析往往会让我们跑偏,比如落地页到购买页的转化率较低,那么就在落地页上增加许多的入口,诱导用户进入购买页。这样的改版最终的结果往往是这一步骤的转化率得到了提升,但是之后的转化率随之下降,整体的转化率并没有明显的改善,甚至还会因此困扰用户造成整体转化率的降低。

我们分析漏斗转化的目的,是希望能够提升最终的转化,而不是各层级的转化。如果用户没有发自内心的购买意愿,无论前面的转化率有多高,到了最后支付的环节依然还是需要靠用户的实际购买意愿来达成交易。所以,我们改版的目的实际上是激发用户的购买意愿。

不论我们的落地页形式怎样,在消费者自身看来,他们需要经历的步骤就是这么几个。实际上"用户视角"版本是漏斗转化背后的真实逻辑。我们先来梳理一下用户在一般的落地页的整个购买流程。

(1)、在流量入口放一链接,可以是banner,开屏,文字等多种形式。目的就是吸引用户点击进入落地页。在这个步骤,用户一般会经历"引起注意"和"引起兴趣"两个阶段。引起注意是让用户在入口处能够关注到我们的广告。勾起兴趣是让看到的用户产生点击广告的意愿。

这个步骤的数据一般有:广告曝光量,点击量,点击率。可以看出"引起兴趣"这个步骤很难通过这些数据体现出来,点击率这个数据只能表现出"引起注意"和"勾起兴趣"的综合效果。

(2)、用户进入了落地页,用户首先会看到版头的信息。我们往往会将最核心的活动亮点,产品卖点等放置在版头。如果版头不够吸引人,用户没有get到活动/产品提供给他的价值,那么一般用户就不会进行下滑的操作。在这一步骤中,用户依然还在"引起兴趣"的阶段。所以落地页首屏的下滑操作埋点触发比例,可以看做是"引起兴趣"的衡量指标。

(3)、用户开始阅读落地页中提供的详细信息。对于用户来说,这个阶段就在"收集信息"。这个阶段有几个数据可以反映,比如第二屏第三屏的触发埋点数据,到达页面底部的比例,页面阅读的时长等等。

但这几个数据并不是越高越好,如果比例或时长太高有可能是你想要传达的信息太多太杂,不够聚焦。如果比例或时长太低的话,说明用户收集到的信息与之前被激发的兴趣不太符合(如宣传买一送一,结果发现是买一个100元的产品,送一个10元的赠品),或者收集到的信息不能激发购买意愿。所以这个阶段的数据最为复杂,需要有过去的案例做对照组进行参考。

(4)、经过前面的阶段后,用户就开始考虑是否值得购买了,这时的用户会关心价格。很多落地页往往会将价格直接放置在落地页上,方便用户查看。但是这样我们就不能从数据中找出究竟有多少人关心价格了。

如果将价格隐藏,放置到购买页中再显示,我们可以知道有多少用户走到了"评价方案"这个阶段。有人可能会有疑问,这样不是会增加用户的点击成本吗?这样的改动会使进入购买页的比例升高,最终的成功比例下降,但整体的转化率基本不会有什么影响。

另外,如果将价格直接放置在落地页上,用户就会首先关注价格,然后再看产品/服务的信息值不值这个价格。甚至有些价格稍贵的商品,用户直接就被吓跑了。因此如果落地页的设计还是直接显示价格的,可以修改成分离的方式。以此来提高我们对用户购买决策的了解程度。

(5)、最后就是决定购买了。用户在购买页了解到产品/服务的价格,会对这次的交易进行评价,如果觉得价格合理,则会购买。因此最终的订单转化率就可以看做是这个阶段的数据表现。

3、漏斗模型在搜索推广的应用

搜索推广的转化流程一般为:展现-点击-浏览-转化

(1)、展现:对于一个广告来说,首先要让用户看到,才有可能点击购买,对于搜索推广来说,可以通过购买关键词、投放更大的地域来扩大展现量。

(2)、点击:当一个广告被展现后,还需要努力吸引用户去点击,因此在点击环节,也需要做很多优化。

(3)、浏览:如果用户对一个广告感兴趣,就可能进行点击操作,然后跳转至商家页面去浏览详细的信息,在这个步骤中,首先,要确保网页能够顺利打开,其次,对应着陆页上的内容应该针对用户的搜索词和展现的广告内容来书写。

(4)、转化:如果用户浏览了网页,觉得有兴趣,这是可能会产生购买行为或者进一步与商家联系,及产生了实际的转化,在这一步,要保证购买流程顺畅,或者用户可以顺利的找到商家的练习电话等。

在上面四个步骤中,每一个环节如果没有吸引用户,或者不满足用户的需求,都会造成用户的流失。

六、漏斗模型的应用提示

1、有些漏斗分析涉及环节比较多,时间周期较长,这时漏斗的环节不该超过5个,漏斗中各环节的百分比数值,量级不要超过100倍。因为超过5个环节,往往会出现多个重点环节,那么在一个漏斗模型中分析重要问题容易产生混乱。数值量级差距过大,数值间波动相互关系很难被察觉,容易遗漏信息。我们可以考虑漏斗的长度是否可以缩短,流程节点顺序是否可以调整,还有避免漏斗流程的断离。

2、在做漏斗分析的时候,还可以结合归因模型来分析,可以根据产品的实际需求,将达成目标(形成转化)之前的功劳根据设定的权重分配给每一个转化节点。归因模型的意义在于寻找到真正对于现阶段产品发展有利的渠道,并将优势扩大化。

3、漏斗模型也可以逆向使用,推断产品正常运行所需要的一些基本数据,比如一个主打弹幕的视频网站需要20人同时在线发弹幕,根据3层漏斗模型,可以大致推算出网站首页的PV必须超过20000,这时可以指导我们如何寻找流量。

总结

优化猩SEO:漏斗模型是一种数据分析方式,是一种普遍适用的方法论,更是一种规范化流程的思维方式。漏斗分析是一套流程式数据分析,它是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。

参考链接:

如何用漏斗模型做数据分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/54846008

如何理解并应用漏斗模型?

https://zhuanlan.zhihu.com/p/200899462

产品经理的数据分析必备:漏斗模型

https://zhuanlan.zhihu.com/p/406565868

如何运营漏斗模型进行数据分析

https://www.niaogebiji.com/article-113260-1.html

什么是漏斗分析模型? 漏斗模型有什么价值?

https://www.itcast.cn/news/20210917/14564446678.shtml

修改于2023-11-25

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本文来源:https://youhuaxing.cn/seojianzhan/18080.html

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