数据分析系列：漏斗分析

你的名字 2023-07-23 09:58 99阅读 0赞

#### 一、漏斗分析 ####

漏斗分析是针对产品时间轴上流程上的数据分析方法，这与数据的横向对比存在本质逻辑的不同。漏斗分析希望通过观察每个流程节点上的转化与流失的人数得到出现问题或可以改进的流程节点。

比如用户再网上购物时，一个购买用户会经历下面类似的流程链条：  
**首页->搜索浏览->点击详情页->(加入购物车)->提交订单->结算->购买成功**

再比如，一个网上现金贷业务业务营销时，当只考虑贷前流程时，一个转化用户会经历下面的流程链条：  
**接受营销信息->点击->提交申请->授信&定价->提现->提现成功**

当知道用户使用一个产品的行为流程后，我们可以通过计算一个每个流程节点的人数或转化比率。通过用经验和与历史数据的对比，我们更容易找到流程中可能存在的问题。

这里需要注意的有几点：  
**1.人数与人次**：在流程中我们通常使用人数而不是人次，个人总结原因之一是因为每个流程的人次往往并不具有对应关系，比如一个商品，用户浏览了10次，但通常只会产生1次下单行为。原因之二是，产品使用的人次并不能真正代表产品的受众度，比如黄牛党刷单等行为会产生多次使用，但这种使用是没有意义的。

**2.周期性**：通常来说许多事物都具有周期性，比如商场的逛街人数往往是以一周为周期的。我们再比较两个不同时间点的流程节点人数进行比较时，需要进行去周期的操作。例如上面商场的例子中，我们可以对周一到周天的每一天成一个权重，使每一天的人数\*对应权重的期望是相等的。

**3.统计口径的一致性**：比如有两个网贷产品，我们对两个产品进行漏斗分析并进行产品间横向比较。那么其中每个流程节点涉及到的指标的统计口径必须是一致的。

#### 二、从漏斗分析找问题 ####

利用上面现金贷营销的例子进行分析，具体的转化人数口都分析的计算链条如下：  
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其中每个环节的比率都可能下降或骤降（如何判断是否真的下降可以用方差分析等方法），导致不同的问题。下面对每个环节可能产生的问题进行举例。

**点击率**：如果营销方式选取不当，导致很多用户没有触达，点击率会大幅下降。同时如果营销推送的人群没有选定好（比如选取的年龄段不合适），点击率也会下降。

**申请率**：用户点击后，申请界面入口隐藏过深，或申请流程过于复杂，要求资料过多等，都容易导致申请率下降

**授信率**：授信率下降这往往是由于营销人群质量不佳导致的。因此，为提高最终转化率，在选定高可能点击人群时，也要综合人群的质量进行综合筛选。

**提现率**：这一步与申请类似，如果提现流程过于反锁或提现设计不合理，或授信额度过小都可能导致提现率的下降。

**提现成功率**：当提现流程不合理时，提现成功率会下降。按理说，提现成功率应该接近100%。如果偏离较远，则需要检查提前流程是否合理。

总的来说哪个环节出现问题，哪个节点的对应的比率就会下降。现实中，导致比率下降的原因是多种多样的，**必须根据实际业务情况进行分析**。

比如我们发现最近3个月营销活动的转化比率明显下降，则通过下图漏斗分析，可以看到，除授信率外，其余指标近3月均未出现明显下滑。而授信率近3个月出现明显下滑。所以定位是授信环节出现问题，导致这个问题的原因可能是用户质量下降，或由于行业周期导致用户准入规则的提升。  
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