漏斗模型

     前几天了解一下友盟SDK上报的相关文档，看到“漏斗模型”概念，总结了一下

     

一、概念

     漏斗模型指的是多个自定义事件序列按照指定顺序依次触发的流程中的量化转化模型。通俗点说，就是从起点到终点有多个环节，每个环节都会产生用户流失，依次递减，每一步都会有一个转化率。另外衍生出“路径分析方法”，包括：关键路径、扩散路径、收敛路径、端点路径，每一条路径，都是一个漏斗。

   通常我们会对应用中的一些关键路径进行分析，比如注册流程、购物流程等。通过对关键路径转化率的分析，来确定整个流程的设计是否合理，各步骤的优劣，是否存在优化的空间等，进而提高最终目标的转化率。漏斗模型是基于自定义事件创建的。想要分析关键流程的转化率，需要先添加并集成自定义事件。 一旦用户触发了初始事件，他可以有一定的时间来完成漏斗。假设漏斗的有效期是7天，即用户触发初始事件后有7天的时间来完成漏斗，7天后完成的转化不会被计算在该漏斗内。

图例：

 

二、用户访问路径（Path Analysis）

    在大多数情况下用户的访问路径随意的，无序的，用户在访问一个网站时可能会经常使用后退、返回主页或者直接点击某个链接等，不同用户访问路径的重合度可能只有1%，分析这些无序的路径是毫无意义的。

    所以，我们要分析的是网站中的一些关键路径（Key Path），即用户是为了某个目标而进入了一个相对标准的有序的路径，用户的目标就是为了到达“出口”，而不是随意游荡。如电子商务网站的注册流程、购物流程，应用型网站的服务使用流程等。举一个电子商务网站购物流程的简单例子：

 

 三、转化率（Conversion Rate）

    转化率，顾名思义，就是从当一个页面进入下一页面的人数比率，比如访问我的博客首页的用户有30，而从首页点击进入本文的用户有12，那么从首页到这篇文章的转化率就是12/30=40%。当然，我们可以根据用户的访问路径计算每个页面到下个页面的转化率，同样这类工作大部分也是没有意义的，我们需要抓住重点——关键路径的转化率。

　　以上面的购物流程为例，我们可以分别统计出这5步中每一步的人数，然后计算得到每一步的转化率：

浏览	浏览	购物车	订单	支付	完成交易
人数	2071	622	284	235	223
上一步转化率	100%	30.0%	45.7%	82.7%	94.9%
总转化率	100%	30.0%	13.7%	11.3%	10.8%

   通过对这些数据的统计，我们已经可以初步判断该流程转化率的情况，及每一步的流失率情况。当然，为了让分析的结果更加具体形象，借助一些图表工具，这里使用漏斗模型。

四、漏斗模型（Funnel Model）

漏斗模型不仅显示了用户在进入流程到实现目标的最终转化率，同时还可以展示整个关键路径中每一步的转化率

另一个例子：

 

总结：

    单一的漏斗模型对于分析来说没有任何意义，我们不能单从一个漏斗模型中评价网站某个关键流程中各步骤的转化率的好坏，所以必须通过趋势、比较和细分的方法对流程中各步骤的转化率进行分析：

• 趋势（Trend）：从时间轴的变化情况进行分析，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； 
• 比较（Compare）：通过比较类似产品或服务间购买或使用流程的转化率，发现某些产品或应用中存在的问题；
• 细分（Segment）：细分来源或不同的客户类型在转化率上的表现，发现一些高质量的来源或客户，通常用于分析网站的广告或推广的效果及ROI。