.com 時間 細節 quora 之間 因此 設置 常數 過多

一、如何將轉化率提升10倍？
Danny·Jon,是一名數據分析師，曾效力於 Facebook、Twitter、Quora。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站流量的60%，但其中只有不到1%的人轉化成註冊用戶，這意味著每100個訪客中有99人最終流失掉了。
為了提高轉化率，Danny的團隊足足耗費了3個月的時間研究著陸頁的優化，他們最終成功地將轉化率提高到了10.5%以上。換句話說，他們將轉化率提升了10倍以上。而在提升轉化率的過程中，他們使用了一樣相當重要的數據分析工具：漏鬥分析。
二、什麽是漏鬥分析
漏鬥分析是一套流程式數據分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。漏鬥分析模型已經廣泛應用於網站用戶行為分析和APP用戶行為分析的流量監控、產品目標轉化等日常數據運營與數據分析的工作中。

漏鬥分析最常用的是轉化率和流失率兩個互補型指標。用一個簡單的例子來說明，假如有100人訪問某電商網站，有30人點擊註冊，有10人註冊成功。這個過程共有三步，第一步到第二步的轉化率為30%，流失率為70%，第二步到第三步轉化率為33%，流失率67%；整個過程的轉化率為10%，流失率為90%。 該模型就是經典的漏鬥分析模型。
三、漏鬥分析的應用
漏鬥分析對用戶行為分析來說是不可或缺的功能，因此數極客單獨為漏鬥分析開辟了一個模塊，幫助用戶分析產品中關鍵路徑的轉化率，確定整個流程的設計是否合理，各步驟的優劣，和是否存在優化的空間等。最優的漏鬥分析步驟不超過6步，既能分析出關鍵轉化漏點，又避免了在設置中過於繁瑣。

數極客可以根據您的業務需求，設置“有序漏鬥”、“無序漏鬥”：
有序漏鬥：嚴格限定漏鬥多個步驟之間的發生順序。
無序漏鬥：不限定漏鬥多個步驟之間事件發生的順序。
比如某網站註冊轉化漏鬥“查看首頁-註冊”當日觸發“查看首頁”的有1000人，觸發“註冊”的有50人；第一步觸發“查看首頁”第二步觸發註冊的有20人。那麽，註冊轉化“查看首頁-註冊”無序漏鬥的轉化率為5%，有序漏鬥的轉化率為2%。

除可手動設置漏鬥外，數極客將智能路徑和漏鬥分析完美結合，幫助不清楚用戶路徑和不願手動設置漏鬥的“懶用戶”智能挖掘路徑，一鍵生成漏鬥。

漏鬥分析除了能幫助運營者找到那些環節生泄漏，進一步分析堵住泄漏點，排除影響主進程轉化的意外環節外，還可以結合時間趨勢對比、多維度對比、客戶類型細分分析、表單分析等高級分析功能，幫助我們分析轉化趨勢，挖掘用戶細節行為。

四、漏鬥分析實戰案例
基於自定義漏鬥分析發現流失問題的同時能通過多維度組合發現實際原因所在。
某電商平臺，按“進入註冊頁-開始註冊-提交驗證碼-註冊成功”的路徑設置了一個四步轉化漏鬥，然後按瀏覽器細分分析用戶註冊轉化率時，發現chrome瀏覽器的用戶註冊數和註冊轉化率較其他瀏覽器低很多，對比每一步轉化，發現第一步到第二步的轉化率和其他並無明顯差異，而第二步到第三步的轉化率幾乎為0，大部分用戶沒有提交驗證碼，而是直接離開了頁面，這奇怪的轉化漏點馬上引起了重視，測試發現chrome瀏覽器在獲取驗證碼上確實存在bug，影響了用戶註冊，技術針對此問題進行解決後，該瀏覽器下的註冊轉化率明顯提升。

十大互聯網數據分析方法之-漏鬥分析