如何用漏斗模型进行数据分析

本文通过具体案例展示了如何利用漏斗模型分析网站转化率问题,特别是针对不同浏览器的注册流程进行了详细对比,揭示了转化率差异的原因并提出改进建议。

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1. 什么是漏斗模型?

 

用漏斗模型进行数据分析的常用指标:

  • 渠道ID:通过自然下载、广告宣传、百度搜索、微信搜索等渠道
  • PV (Page View):页面浏览量
  • UV (User View):独立访问量
  • 停留时间:页面停留的时间
  • 转化率:进入到下一个页面
  • 跳失率:同流失率,“反悔”

2. 案例解读

最近一段时间,xx的产品经理发现:xx官网的总体注册转化率一直维持在6%左右,请你通过下面的数据,帮助xx产品经理分析问题来源。

1、根据数据信息绘制漏斗模型

2、分析模型

  • 从“官网首页浏览”到“新注册流 - 邮箱注册页面访问”的转化率中,IE浏览器(4.29%)显著低于Chrome浏览器(24.1%)
  • 从“新注册流 - 完善信息页面访问”到“新注册流 - 提交信息页面访问”,IE浏览器(93.8%)与Chrome浏览器(94.57%)持平,并且都基本接近100%
  • 从“新注册流 - 邮箱注册页面访问”到“新注册流 - 完善信息页面访问”,整体转化率也不高。

3、得出结论

  • 用户可能在IE浏览器访问官网进行注册时,出现技术故障,导致转化率明显低于Chrome浏览器,我们应鼓励用户使用Chrome浏览器访问官网
  • 简化新用户注册时,完善信息页面所填写的资料内容,以提升转化率。

 

 

 

 

 

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