什么是漏斗分析 | 如何使用它来增加转化率?

已发表: 2020-04-03
由 Amazon Polly 配音

作为营销人员,您的最终目标是从他的营销活动中获得预期的结果。 您必须拥有所有组织资源才能成功。 但您想要的只是集成和应用它的完美方式。 这是漏斗分析必不可少的地方。

漏斗分析可用于映射和分析导致特定目标的一系列事件。 这是找出用户行为类型的会话率的有效方法。 例如。 这是从用户参与移动应用程序开始并以完美的销售交易结束的流程。

漏斗是一种物理物质,其嘴部较宽,长度变窄。 这允许更少的体积通过它。 漏斗分析的工作原理类似。 它显示有关将进入漏斗(即开始交易)的用户数量的事实。 然后它提供有关将完成交易的用户的事实和估计。

漏斗分析

漏斗分析可以提供有关交易中某些瓶颈的有用信息。 当用户停止参与时,通常会出现瓶颈。 它有助于解决导致用户脱离的问题。 一旦您知道客户在购买过程中卡在某个地方的原因,您就可以简化未来与客户的互动。 分析漏斗可以帮助您提高组织的用户转化率。

例如,电子商务网站希望吸引访问者访问其网站,目的是销售。 这称为转换或宏转换。 开始和完成销售需要多个步骤。 该过程从访问者到达您的站点开始,到将产品添加到购物车结束。 最后,他点击结帐按钮并购买了它。 这些步骤称为目标或微转化。

内容

漏斗分析的类型

漏斗分析不能归为一类或一类。 它可以有多种类型。

以下是漏斗分析类型的一些示例:-

  • 电子商务——诱导用户购买更多产品。
  • 在线服务——目标是转换用户,增加和减少客户流失。
  • 移动应用——目标是提高用户参与度。

根据您的方法应用,漏斗分析可以是以下类型:-

  1. 营销漏斗分析
  2. 销售漏斗分析
  3. 入职漏斗分析

根据项目的复杂性,漏斗分析可以是以下类型:-

  1. 涉及一个简单的项目,比如填写注册表。
  2. 涉及更复杂的流程,例如应用程序的入职流程。

在这些类型中的每一种中,您都可以测量端到端的完整过程。 它从访问者达到最终目标(即他们进行了购买)的第一页开始。 该过程甚至可以超越采购目标。

所有类型的共同点是线性。 如果您分析线性用户旅程,则漏斗分析通常是有益的。 分析可以帮助您创建用户体验简单的流程。 有一种直接的方法可以到达终点。

永远不能使用漏斗分析来确定平均购买次数。 您只能将其用于用户的开发。 这适用于每个企业,无论是电子商务、SaaS 还是移动应用程序。

基本漏斗分析框架

漏斗分析框架易于应用。 它是由 Dave McClure 创建的。 它也被称为 AARRR 模型。 营销人员可以将其应用于大多数在线业务并进行必要的更改。

AARRR模型

AARRR 模型指出客户在服务中会经历一些典型的步骤。 步骤如下:-

  • 步骤 1.收购。 这意味着用户访问了您的网站或应用程序。
  • 步骤 2.激活。 用户体验过你的产品或服务。
  • 第 3 步。保留。 用户回来是为了再次体验您的业务。
  • 步骤 4. 收入。 用户购买您的产品或服务。
  • 第 5 步。推荐。 然后用户将您的业务推荐给熟人。

这是供您参考的基本模型。 随着时间的推移,将在您的业务流程中生成更多数据。 此外,您还会获得更多的漏斗分析经验。 可以通过计算步骤之间的相关性来进一步细化分析。 数据有助于将漏斗从基于逻辑的处理转变为数据驱动的处理。

如何创建漏斗分析

您可以轻松创建漏斗分析。 我们为您提供的步骤将帮助您在最短的时间内设置漏斗分析

第 1 步:勾勒出您的漏斗的步骤

勾勒出你的漏斗的步骤

第一步涉及规划您将在渠道中使用的方法。 通常,漏斗由 4 到 8 个步骤组成。 如果有更多的步骤,整个过程可能会变得非常复杂。 您也可能无法正确分析生成的数据量。 较少的步骤可能意味着合适的漏斗甚至不存在。

第 2 步:为您的漏斗分析选择正确和合适的工具

选择正确和合适的工具

如果您不具备这样做的相关知识,您也可以选择第三方工具。 一开始使用第三方工具可能是更好的选择。 现在,您将没有太多资源,而这些工具将证明非常有用。 但是,随着业务的增长,这些工具将无法提供您需要的所有数据。 然后您将必须创建您的自定义工具。 可以使用 Python、SQL 或 Bash 构建漏斗分析工具

我们在这里提供了一些内置漏斗分析功能的工具。

  • Google Analytics:它可用于设定目标或增强电子商务设置。
  • NotifyVisitors:它的主要用途是为网站创建热图。 但是,它也有内置的漏斗指标。

第 3 步:创建和安装漏斗可视化

创建和安装漏斗可视化

这是该过程的最后一步。 Google Data Studio 或 Tableau 使您能够可视化漏斗。

漏斗分析提供的有用数据

漏斗分析旨在改善用户体验和流程优化。 它可以带来更高的用户转化率。 但是,分析提供了什么数据? 我们在这里回答了这个重要的问题。

数据分析主要有以下三种方式

#1 “瓶颈检查”。

这是流程中导致最多用户退出整个流程的点。 如果大多数用户在某个点之后没有在流程中取得进展,那么这就是整个流程的瓶颈。 建议查看最高下降发生的位置。 您必须同时考虑绝对数量和业务预期。 这些期望可以基于常识。 但是,这些期望必须有坚实的基础。 该基础可以作为您的市场基准。

#2 各个步骤中的时间延迟。

此步骤确定用户在该过程的每个步骤中花费的时间。 如果任何步骤相对于其他步骤花费大量时间,则可能会导致用户数量大幅下降。 与便宜的产品相比,用户也永远不会做出购买昂贵产品的决定。 企业应该为昂贵的产品提供极好的信息和激励措施。 因此,用户可以决定购买产品。

#3 使用细分来更好地定位

不同的用户细分可能在流程的不同步骤更有效率。 确定此数据可以帮助定位精确的用户群。 您可能还会发现为什么某个用户群会发现某个步骤很困难。 例如。 男性可能会定期访问特定的男性用品网站,但不会购买任何东西。 然后该网站可能会采用不同的方法。 它可能会通过告诉妻子为丈夫购买礼物来针对他们。

结论

您可以使用它来查找流程中的瓶颈。 然后他们可以削减它们以确保用户不会中途退出流程。 此外,您还可以分析用户行为以优化步骤。 因此,漏斗分析是显着提高用户转化率的重要工具。