現(xiàn)在越來越多的企業(yè)或者團(tuán)隊喜歡用漏斗模型來觀察業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)變化，比如Twitter借助漏斗分析提升用戶參與度，百度外賣利用漏斗模型來做流水補貼趨勢分析，小藍(lán)杯瑞星咖啡運用漏斗模型來分析優(yōu)惠券對新用戶的吸引力等。
曾在大公司Facebook、Twitter、Quora工作的Danny·Jon就經(jīng)歷過這么一次。在他的增長黑客生涯中，曾遇到這樣一個難題：來自搜索引擎的流量占到網(wǎng)站流量的60%，但其中只有不到1%的人轉(zhuǎn)化成注冊用戶，這意味著每100個訪客中有99人最終流失掉了。1%的轉(zhuǎn)化率令他感受到自己和團(tuán)隊的工作效率低下，Danny的團(tuán)隊足足耗費了3個月的時間研究著陸頁的優(yōu)化，最終成功地將轉(zhuǎn)化率提高到了10.5%以上。換句話說，他們將轉(zhuǎn)化率提升了10倍以上，同時為公司創(chuàng)造了新的價值，也讓越來越多的人注意到他和他的團(tuán)隊。
他所使用的就是“漏斗模型”，那么這么有用的數(shù)據(jù)分析思維到底是什么？它又應(yīng)該如何結(jié)合到業(yè)務(wù)當(dāng)中？今天我們將會從以下幾個方面來說說漏斗模型，希望對你的工作有所益處。
（1）什么是漏斗模型？
（2）漏斗模型是如何演變的？
（3）電商網(wǎng)站如何運用漏斗模型？
（4）漏斗模型如何指導(dǎo)落地頁的優(yōu)化？
一、 什么是漏斗模型
漏斗模型是一套流程式數(shù)據(jù)分析，它能夠科學(xué)反映用戶行為狀態(tài)以及從起點到終點各階段用戶轉(zhuǎn)化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于網(wǎng)站和APP用戶行為分析的流量監(jiān)控、CRM系統(tǒng)、SEO優(yōu)化、產(chǎn)品營銷和銷售等日常數(shù)據(jù)運營與數(shù)據(jù)分析的工作中。
漏斗分析最常用的是轉(zhuǎn)化率和流失率兩個互補型指標(biāo)。用一個簡單的例子來說明，假如有100人訪問某電商網(wǎng)站，有30人點擊注冊，有10人注冊成功。這個過程共有三步，第一步到第二步的轉(zhuǎn)化率為30%，流失率為70%，第二步到第三步轉(zhuǎn)化率為33%，流失率67%；整個過程的轉(zhuǎn)化率為10%，流失率為90%。 該模型就是經(jīng)典的漏斗分析模型。
二、漏斗模型的演變
漏斗模型的概念最早由St. Elmo Lewis （美國知名廣告人）在1898年提出的，叫做消費者購買漏斗（the purchase funnel），也叫消費者漏斗（customer funnel）、營銷漏斗（sales/marketing funnel），是一種品牌廣告的營銷策略，準(zhǔn)確的概括出了顧客關(guān)于產(chǎn)品或者服務(wù)的流程。漏斗模型主要是可以對流程中的各個環(huán)節(jié)進(jìn)行分解和量化，幫助有效找到問題并進(jìn)行優(yōu)化，從而整體提升運營效率。
Lewis提出的這個策略，后來被稱為AIDA模型，即意識-興趣-欲望-行動。在接下來的100年里，隨著漏斗模型的推廣，為了適應(yīng)新的媒體平臺，以及用戶行為路徑的改變，它經(jīng)過多次的修改和擴(kuò)展，產(chǎn)生了各種衍生版本，比如大家耳熟能詳?shù)腁IDMA、AISAS、AARRR等模型。由于這些模型在平時工作中依然可以指導(dǎo)我們的工作，下面我們分別來介紹一下：
1.AIDMA模型
AIDMA模型是在AIDA模型（Attention, Interest, Desire, Action）的基礎(chǔ)上，增加了Memory，形成的注意 → 興趣 → 欲望 → 記憶 → 行動（購買）的模型。從吸引消費者的注意力，到引起用戶可以轉(zhuǎn)向欲望的興趣，并能夠記憶住足夠的時間，以便用戶作出行動（在下次的時候購買）。
AIDMA模型主要適用于品牌營銷方面，當(dāng)然現(xiàn)在很多互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品也開始把自己作為品牌去打造，比如拼多多、抖音冠名綜藝節(jié)目，爆款H5刷屏，網(wǎng)易云音樂的地鐵刷屏廣告等，都是從引起用戶的興趣，強化品牌記憶，從而吸引潛在用戶。 不過，AIDMA的用戶流程并不是即時轉(zhuǎn)化的，且缺乏購買后的用戶反饋信息。
2.AISAS模型
因為AIDMA模型缺少用戶反饋的環(huán)節(jié)，且隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶教育的完成，消費者行為模式發(fā)生了改變，隨之衍生出了AISAS模型（Attention，Interest，Search，Action，Share)，也就是注意-興趣-搜索-行動-分享。用戶從接受到產(chǎn)品的宣傳營銷信息（硬廣or軟文），到引起興趣，然后開始搜索進(jìn)行了解（百度、知乎、微博、淘寶），到在線下載或支付，以及后續(xù)的評價分享環(huán)節(jié)（產(chǎn)品內(nèi)、微信微博）。
AISAS模型更符合互聯(lián)網(wǎng)的特點，時效性強，但它和AIDMA模型一樣，依舊缺乏量化標(biāo)準(zhǔn)，每一環(huán)節(jié)的效應(yīng)不能通過數(shù)據(jù)進(jìn)行反饋。
3.AARRR模型
AARRR模型是2007年由Dave McClure(500 Startups創(chuàng)始人)提出的一種業(yè)務(wù)增長模式。它包括5個階段：獲客(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、商業(yè)變現(xiàn)(Revenue)、自傳播(Referral)。它被做為公司關(guān)注的五個最重要的指標(biāo)，因為這些指標(biāo)有效地衡量了產(chǎn)品的增長，同時又簡單且可操作。在之前的文章《超詳細(xì)的APP數(shù)據(jù)指標(biāo)體系分析 | 推薦收藏》有提高AARRR模型，感興趣的朋友可以查看。
三、電商網(wǎng)站如何運用漏斗模型？
漏斗模型在電商網(wǎng)站中應(yīng)用最為廣泛，如圖，電商類產(chǎn)品的用戶，從首頁進(jìn)入到最終完成支付的行為，大多需要經(jīng)過幾個環(huán)節(jié)：商品/瀏覽分類—查看商品詳情—加入購物車—生成訂單—開始支付—完成支付。對于電商產(chǎn)品來說，最主要的目的是下單支付，因此成交轉(zhuǎn)化率是衡量整個流程的全局指標(biāo)，對于單獨的某個環(huán)節(jié)來說，一般是UV、CTR（點擊通過率）、頁面停留時長、轉(zhuǎn)化率、跳出率等。
我們需要監(jiān)控用戶在流程上各個層級的行為路徑，尋找每個層級的可優(yōu)化點；對沒有按照流程操作的用戶繪制他們的轉(zhuǎn)化路徑，找到可提升用戶體驗，縮短路徑的空間。下面將從首頁流量—搜索列表頁—詳情頁—加入購物車—提交訂單—復(fù)購這幾個階段展開說明：
1.首頁流量
我們一般會通過各種手段將外部各種不同渠道的流量引流到首頁，這時流量的質(zhì)量就顯得很重要，通常用來衡量頁面流量質(zhì)量的指標(biāo)有頁面UV點擊率、頁面停留時間、跳出率。用戶對首頁感興趣，就會產(chǎn)生必要的點擊行為，而點擊行為會產(chǎn)生頁面UV點擊率和跳出率兩個數(shù)據(jù)。
頁面UV點擊率=頁面點擊次數(shù)÷頁面UV數(shù)
跳出率=通過一個入口進(jìn)入就離開的次數(shù)÷通過該入口訪問的總次數(shù)。
點擊率越高，說明頁面呈現(xiàn)的內(nèi)容能夠有效的吸引用戶關(guān)注；跳出率越高，說明頁面呈現(xiàn)內(nèi)容和文案與用戶的期望不符合。因此對于首頁的優(yōu)化是提高頁面的點擊率，降低頁面的跳失率，盡量讓用戶進(jìn)入下一個頁面。
除此之外，通過這個數(shù)據(jù)也可以判斷流量來源的質(zhì)量是否過關(guān)，一般而言，在排除頁面問題的情況下，頁面流量低質(zhì)量往往有低點擊率、高跳失率、頁面停留時間短三個特點。這些低質(zhì)量流量產(chǎn)生的原因主要有幾個方面：
①渠道引流上呈現(xiàn)的文案內(nèi)容與承接的落地頁不相符；
②承接頁出錯等其他原因，包含但不限于技術(shù)跳轉(zhuǎn)錯誤等問題；
③投放了與目標(biāo)用戶不相符的渠道，也就是投放渠道不精準(zhǔn)（如圖是各外部渠道引流的質(zhì)量對比）。
2.搜索列表頁
搜索列表頁在大型電商網(wǎng)站中有著不可代替的重要作用，也是站內(nèi)流量的主要來源，承接著站內(nèi)商品檢索，品類布局的重任。
搜索頁是依據(jù)用戶輸入的關(guān)鍵詞來進(jìn)行整體檢索，并呈現(xiàn)給用戶商品陳列頁面。而列表頁則是與網(wǎng)站商品類目后臺直接關(guān)聯(lián)，呈現(xiàn)品類最全的頁面，兩者的功能都是為了給予用戶更好和更快的定位到想要查看的商品，因此在這一級的頁面中數(shù)據(jù)指標(biāo)包含：
（1）搜索點擊率=點擊次數(shù)/搜索次數(shù)，這個指標(biāo)衡量搜索頁面的呈現(xiàn)質(zhì)量；
（2）UV到詳情頁轉(zhuǎn)化率=詳情頁UV/搜索或者列表頁UV，該指標(biāo)在搜索和列表中同樣適用，用來平衡點擊率的作弊可能，也是反映詳情頁質(zhì)量的指標(biāo)之一；
（3）搜索無結(jié)果次數(shù)：用以反映關(guān)鍵詞涉及的品牌品類缺失或者未關(guān)聯(lián)指標(biāo)。當(dāng)然搜索無結(jié)果的次數(shù)越低越好。對于搜索詞呈現(xiàn)結(jié)果為空的品類，需要綜合評估后決定是否對相關(guān)類目開啟招商，引進(jìn)產(chǎn)品線；對于未關(guān)聯(lián)的品類需要著重優(yōu)化頁面，重新關(guān)聯(lián)；
（4）搜索結(jié)果頁首屏點擊率=搜索首屏點擊次數(shù)/搜索次數(shù)，該指標(biāo)用以衡量搜索結(jié)果首屏的商品排序質(zhì)量與呈現(xiàn)質(zhì)量。該數(shù)據(jù)指標(biāo)的好壞可以間接的反映出搜索詞呈現(xiàn)的頁面排序是否合理，是否符合用戶的需求；
（5）搜索次數(shù)與人數(shù)：搜索詞產(chǎn)生的搜索次數(shù)或被多少人搜索，一個搜索詞的搜索次數(shù)和人數(shù)越高，表示該詞所涉及的類目需求量高，反之亦然；
（6）高級篩選項點擊次數(shù)：在搜索列表頁中，頁面頂部的高級篩選項是為提供快速定位而設(shè)立的，高級篩選項的點擊次數(shù)和使用率也可以為運營人員提供商品熱度參考。
在理出了這些指標(biāo)之后，如何分析這些指標(biāo)數(shù)據(jù)呢？
①根據(jù)搜索詞的搜素次數(shù)與人數(shù)重點關(guān)注排名靠前的高搜索量的關(guān)鍵詞，搜索量高，代表關(guān)注度高，接受性強；
②熱門搜索詞關(guān)注其點擊率與詳情頁到達(dá)率。點擊率過高，UV到詳情頁到達(dá)率一般，可能出現(xiàn)了點擊作弊的情況（商戶用來刷新排名）；點擊率高，到達(dá)率也高。說明該關(guān)鍵詞的搜索結(jié)果頁面運轉(zhuǎn)良好同時也說明該關(guān)鍵詞頁面排序合理，反之則需要優(yōu)化；
③高級篩選項參數(shù)點擊次數(shù)過低，使用率較少則需要重新設(shè)置高篩項展示項目，提高使用率；
④對于搜索無結(jié)果的關(guān)鍵詞則需要進(jìn)行深度分析，是否是系統(tǒng)問題或者是涉及未引進(jìn)的產(chǎn)品，并反饋給招商采購部門，作為采購依據(jù)。
總的來說，對搜索列表頁的數(shù)據(jù)分析歸納為：高搜索詞重點優(yōu)化，提高其點擊轉(zhuǎn)化；無結(jié)果詞分析反饋；頁面點擊注重高篩選適用性，方便用戶快速定位。最終目的是讓用戶下沉到詳情頁。
3.詳情頁
詳情頁作為流量轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵頁面，是承載商品信息的最基本單位，也是用戶決定下單購買的最重要一環(huán)。因此在分析詳情頁的時候，數(shù)據(jù)指標(biāo)更多的是詳情頁的質(zhì)量和轉(zhuǎn)化率。詳情頁質(zhì)量的高低從數(shù)據(jù)的量化角度來看是平均頁面停留時間和加入購物車數(shù)。
（1）平均頁面停留時間=頁面停留總時間/訪問UV數(shù)，該指標(biāo)與頁面的呈現(xiàn)布局有著明顯關(guān)聯(lián)，包含商品參數(shù)介紹，詳情圖片描述，客服在線情況，好評率等。
（2）加入購物車數(shù)：反映該商品有多少購買意向者，是轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵步驟。加入購物車的數(shù)量多少基本由詳情頁頁面綜合質(zhì)量（圖片，排版，展示，參數(shù)說明，售后信息）、在線客服綜合服務(wù)指數(shù)（響應(yīng)時間，在線時長，答復(fù)滿意度）、評價信息（好評率，差評回復(fù)內(nèi)容，曬單信息）等幾個因素決定。
4.購物車
對于快消品、標(biāo)準(zhǔn)品的電商網(wǎng)站來說，設(shè)置購物車一方面是為了節(jié)省用戶挑選多個商品的付款時間，另一方面就是提高了客單價。在配合滿減優(yōu)惠券等促銷手段，購物車必然能夠起到事半功倍的作用。
在購物車中如果大量積壓了客戶選購的商品，但用戶卻始終沒有下單支付，這個時候則需要采用短信催付，郵件催付，以及push等手段來促進(jìn)用戶轉(zhuǎn)化。
5.訂單
訂單頁面是縱向轉(zhuǎn)化的最后一環(huán)，在這個界面最主要的目的就是盡量讓用戶盡快付款，達(dá)到最后的轉(zhuǎn)化。
有效訂單轉(zhuǎn)化率=成交訂單數(shù)/有效訂單數(shù)，在這個階段促成轉(zhuǎn)化是較為簡單的，如果有效訂單轉(zhuǎn)化率較低就要分析是否支付頁面存在問題，系統(tǒng)提交流程是否出錯等。在排除系統(tǒng)問題后同樣可以使用短信或push等手段進(jìn)行催付。
最后作為總覽全局的用戶轉(zhuǎn)化指標(biāo)：UV成交轉(zhuǎn)化率=成交訂單數(shù)/頁面UV數(shù)；
作為考核整體用戶價值的指標(biāo)：平均UV價值=成交金額/頁面UV數(shù)。
6.復(fù)購
復(fù)夠率=一段時間內(nèi)重復(fù)購買的客戶數(shù)/一段時間內(nèi)產(chǎn)生購買的客戶數(shù)，該指標(biāo)要求我們從橫向時間維度來分析數(shù)據(jù)。
一個成熟期的購物網(wǎng)站其老用戶貢獻(xiàn)的銷售額大約占據(jù)總數(shù)的60%-70%。因此我們在看到流量漏斗轉(zhuǎn)化模型的同時，更加要加深對會員的分層管理，用良好的服務(wù)以及具有創(chuàng)意的活動維系老用戶。如果復(fù)購率低，可以采取如下的手段：
①可通過短信push、線下廣告或者活動來對老會員進(jìn)行足夠的喚醒和激活；
②如果是近期投入拉新的資源較多，導(dǎo)致新客增多降低了復(fù)夠率，需要核實拉新活動的數(shù)據(jù)；
③如果是超低價或者超優(yōu)惠活動引流也會導(dǎo)致大量新用戶引入，也會對復(fù)夠率產(chǎn)生影響。
以上就是針對電商下單流程的整個過程，當(dāng)然有很多模塊并沒有提及，比如智能交叉推薦等，我們只需要理解其中的數(shù)據(jù)分析的邏輯即可。
四、漏斗模型如何指導(dǎo)落地頁
落地頁的分析往往很主觀，比如落地頁要有畫面感、優(yōu)點要突出、生動并吸引眼球等等，這類詞都經(jīng)常會出現(xiàn)在落地頁分析中。稍好一些的團(tuán)隊會有落地頁的專項數(shù)據(jù)分析，落地頁一般有三種目的：發(fā)展用戶、促成成交易、搜集線索。
現(xiàn)有的落地頁分析一般是漏斗模型，而漏斗的各層級是由頁面決定的，比如落地頁→購買頁→訂單頁→購買。但是這樣的流程分析往往會讓我們跑偏，比如落地頁到購買頁的轉(zhuǎn)化率較低，那么就在落地頁上增加許多的入口，誘導(dǎo)用戶進(jìn)入購買頁。這樣的改版最終的結(jié)果往往是這一步驟的轉(zhuǎn)化率得到了提升，但是之后的轉(zhuǎn)化率隨之下降，整體的轉(zhuǎn)化率并沒有明顯的改善，甚至還會因此困擾用戶造成整體轉(zhuǎn)化率的降低。
我們分析漏斗轉(zhuǎn)化的目的，是希望能夠提升最終的轉(zhuǎn)化，而不是各層級的轉(zhuǎn)化。如果用戶沒有發(fā)自內(nèi)心的購買意愿，無論前面的轉(zhuǎn)化率有多高，到了最后支付的環(huán)節(jié)依然還是需要靠用戶的實際購買意愿來達(dá)成交易。所以，我們改版的目的實際上是激發(fā)用戶的購買意愿。
不論我們的落地頁形式怎樣，在消費者自身看來，他們需要經(jīng)歷的步驟就是這么幾個。實際上“用戶視角”版本是漏斗轉(zhuǎn)化背后的真實邏輯。我們先來梳理一下用戶在一般的落地頁的整個購買流程。
（1）在流量入口放一鏈接，可以是banner，開屏，文字等多種形式。目的就是吸引用戶點擊進(jìn)入落地頁。在這個步驟，用戶一般會經(jīng)歷“引起注意”和“引起興趣”兩個階段。引起注意是讓用戶在入口處能夠關(guān)注到我們的廣告。勾起興趣是讓看到的用戶產(chǎn)生點擊廣告的意愿。
這個步驟的數(shù)據(jù)一般有：廣告曝光量，點擊量，點擊率。可以看出“引起興趣”這個步驟很難通過這些數(shù)據(jù)體現(xiàn)出來，點擊率這個數(shù)據(jù)只能表現(xiàn)出“引起注意”和“勾起興趣”的綜合效果。
（2）用戶進(jìn)入了落地頁，用戶首先會看到版頭的信息。我們往往會將最核心的活動亮點，產(chǎn)品賣點等放置在版頭。如果版頭不夠吸引人，用戶沒有g(shù)et到活動/產(chǎn)品提供給他的價值，那么一般用戶就不會進(jìn)行下滑的操作。在這一步驟中，用戶依然還在“引起興趣”的階段。所以落地頁首屏的下滑操作埋點觸發(fā)比例，可以看做是“引起興趣”的衡量指標(biāo)。
（3）用戶開始閱讀落地頁中提供的詳細(xì)信息。對于用戶來說，這個階段就在“收集信息”。這個階段有幾個數(shù)據(jù)可以反映，比如第二屏第三屏的觸發(fā)埋點數(shù)據(jù)，到達(dá)頁面底部的比例，頁面閱讀的時長等等。
但這幾個數(shù)據(jù)并不是越高越好，如果比例或時長太高有可能是你想要傳達(dá)的信息太多太雜，不夠聚焦。如果比例或時長太低的話，說明用戶收集到的信息與之前被激發(fā)的興趣不太符合（如宣傳買一送一，結(jié)果發(fā)現(xiàn)是買一個100元的產(chǎn)品，送一個10元的贈品），或者收集到的信息不能激發(fā)購買意愿。所以這個階段的數(shù)據(jù)最為復(fù)雜，需要有過去的案例做對照組進(jìn)行參考。
（4）經(jīng)過前面的階段后，用戶就開始考慮是否值得購買了，這時的用戶會關(guān)心價格。很多落地頁往往會將價格直接放置在落地頁上，方便用戶查看。但是這樣我們就不能從數(shù)據(jù)中找出究竟有多少人關(guān)心價格了。
如果將價格隱藏，放置到購買頁中再顯示，我們可以知道有多少用戶走到了“評價方案”這個階段。有人可能會有疑問，這樣不是會增加用戶的點擊成本嗎？這樣的改動會使進(jìn)入購買頁的比例升高，最終的成功比例下降，但整體的轉(zhuǎn)化率基本不會有什么影響。
另外，如果將價格直接放置在落地頁上，用戶就會首先關(guān)注價格，然后再看產(chǎn)品/服務(wù)的信息值不值這個價格。甚至有些價格稍貴的商品，用戶直接就被嚇跑了。因此如果落地頁的設(shè)計還是直接顯示價格的，可以修改成分離的方式。以此來提高我們對用戶購買決策的了解程度。
（5）最后就是決定購買了。用戶在購買頁了解到產(chǎn)品/服務(wù)的價格，會對這次的交易進(jìn)行評價，如果覺得價格合理，則會購買。因此最終的訂單轉(zhuǎn)化率就可以看做是這個階段的數(shù)據(jù)表現(xiàn)。
五、Tips
1.數(shù)據(jù)分析要做的最重要的事情并不是告訴業(yè)務(wù)方發(fā)生了什么，而是為什么發(fā)生。通過用戶角度的購買決策流程分析，每一步的數(shù)據(jù)可以看出用戶實際遇到的問題，而這些問題往往決定了最終的結(jié)果。除此之外，在做漏斗分析的時候，也要做一些競品分析，對于同行業(yè)同類數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化情況要做到心中有數(shù)，盡可能降低用戶流失。
2.有些漏斗分析涉及環(huán)節(jié)比較多，時間周期較長，這時漏斗的環(huán)節(jié)不該超過5個，漏斗中各環(huán)節(jié)的百分比數(shù)值，量級不要超過100倍。因為超過5個環(huán)節(jié)，往往會出現(xiàn)多個重點環(huán)節(jié)，那么在一個漏斗模型中分析重要問題容易產(chǎn)生混亂。數(shù)值量級差距過大，數(shù)值間波動相互關(guān)系很難被察覺，容易遺漏信息。我們可以考慮漏斗的長度是否可以縮短，流程節(jié)點順序是否可以調(diào)整，還有避免漏斗流程的斷離。
3.在做漏斗分析的時候，還可以結(jié)合歸因模型來分析，可以根據(jù)產(chǎn)品的實際需求，將達(dá)成目標(biāo)（形成轉(zhuǎn)化）之前的功勞根據(jù)設(shè)定的權(quán)重分配給每一個轉(zhuǎn)化節(jié)點。歸因模型的意義在于尋找到真正對于現(xiàn)階段產(chǎn)品發(fā)展有利的渠道，并將優(yōu)勢擴(kuò)大化。
4.漏斗模型也可以逆向使用，推斷產(chǎn)品正常運行所需要的一些基本數(shù)據(jù)，比如一個主打彈幕的視頻網(wǎng)站需要20人同時在線發(fā)彈幕，根據(jù)3層漏斗模型，可以大致推算出網(wǎng)站首頁的PV必須超過20000，這時可以指導(dǎo)我們?nèi)绾螌ふ伊髁俊?/p>
