本文根据神策数据资深分析师成林松以《漏斗分析的价值思考和业务实践》为主题的演讲分享整理而成。

神策数据为满足客户需求，不断优化交付体系，实现了从纯功能性交付到基于数据分析提出优化业务方向建议的交付方式的转变，在此过程中我也了解到客户围绕神策数据功能衍生出的一系列实践，比如接下来分享的——漏斗分析的价值思考和业务实践。主要为您介绍以下内容：

为什么关注漏斗分析？
漏斗分析实际应用中面临哪些问题？
漏斗分析思路和实践案例
漏斗分析中的埋点采集和产品实现

一、为什么关注漏斗分析？

1.漏斗分析的重要性

图 1 精细化运营时代，降本增效

当前互联网行业，已经从流量红利时代迈入精细化运营时代，要想提高效益，必须增强精细化运营，于是漏斗分析的应用变得更加广泛，企业需要从漏斗角度梳理核心业务流程，做出降本增效的针对性措施。

漏斗分析是一个“上手容易，用深不易”的功能性工具，虽然大家普遍应用漏斗分析，但是如何有效加速漏斗迭代？为客户配置漏斗后，如何教导客户使用漏斗分析等等诸多问题仍然存在，对漏斗分析的实践仅为“冰山一角”，只看到了描述性问题，未能进行深入研究，探索更大的价值。

2.漏斗分析的概念

从定义角度出发，漏斗分析是描述性分析的一种通用方法，描述用户在产品内的发展过程。

3.漏斗分析的泛化应用

漏斗分析实质上反应细分的思想。例如：

（1）品牌认知转化流程细分：将用户交易额拆分，认知→兴趣→购买；

（2）客户生命周期运营流程细分：潜在客户→意向客户→谈判→签约。 漏斗分析的应用非常广泛，除了细分思想还利用 A/B 测试迭代产品。

图 2 A/B 测试的流量正交

当测试太多流量时可进行流量正交，将测试分层，用户通过第 1 层测试后，均匀分配到下一步测试，这样的分层结构可将流量充分利用起来，同时，A/B 测试的流量正交方法可以协调整体流程转化，达到总体均衡。

二．漏斗分析实际应用中面临哪些问题？

了解漏斗分析基本概念后，我们分析一下在使用漏斗的实践中遇到了什么问题？

人群的多样性
行为去向的黑盒
细节陷阱
以人为主的视角

图 3 业务目标和描述性现实的鸿沟

关于创建漏斗和业务优化，我用“业务目标和描述性现实的鸿沟”表示它们之间的关系。

如图，创建漏斗后，只有解决问题背后的决策因子，比如，用户体验不足导致流失，用户需求复杂导致无法匹配产品，产品价格高导致用户留存转化门槛太高等，跨越鸿沟，才能实现业务优化。

1.人群的多样性

图 4 人群画像

每一个行业细分都有不同的受众群体，产品业务线众多，面向的用户群体也复杂多样。在研究场景时，如果只是简单地描述漏斗，不考虑人群的多样性，无法保证研究的代表性和准确性。

2.行为去向的黑盒

图 5 黑白盒分析

由黑盒和白盒测试可以发现，如果仅看漏斗表面，只能看到研究结果，无法得知中间行为的转化过程，并不能得到期望分析的真实、准确的结果。

3.细节陷阱

图 6 陷入细节的海洋，无暇思考业务本质

对于细节的研究到底要到什么程度？有一个概念“采摘低垂的果实”，即：追求简单调整按钮等细节就想带来大幅转化率的提升。

如果只把精力放在细节上，不断调整颜色、按钮、样式等，最终会陷入细节，忘记业务目标，无法从本质上提升业务价值。

4.以人为主的视角

图 7 销售漏斗分析图

以 UV 为口径的视角看漏斗是二维的，但是用户行为复杂，两个步骤中间的行为过程却是三维的，忽略人的行为，无法进行三维漏斗中的用户行为分析。

三．漏斗分析思路和实践案例

基于漏斗分析实践应用中面临的问题，我们整理了分析思路和六大案例应对挑战。

放大细节找优化
维度细分找差异
探索行为路径，从过程中找原因分析问题
结合定性和定量，探索原因
从相关和因果角度，量化分析用户行为原因
跳出细节，评估流程

案例 1：放大细节找优化——以证券行业为例

首先考虑证券行业的行业特点：开户流程复杂漫长，从手机号注册到最终进行一个投资交易，中间步骤非常复杂；用户价值高，新用户成本高，客户之前的转化率仅为 35%，有很大的改善空间和价值。

这也验证了采摘“低垂的果实”，证券行业特性决定优化价值，从细节着手，将开户清晰拆解为 12 个子流程，并针对 10 个关键开户渠道，搭建 12*10 矩阵式的多维度转化漏斗分析框架，找到不同渠道的关键流失点及影响因素。

要想解决这些问题，开发者必须以用户视角体验产品，感知有哪些可能带来阻碍用户的地方，再优化开户。

对开户问题分三批针对性的持续优化，重点优化功能包括自动定位营业部、OCR 识别功能优化、交互流程优化、开户卖点提炼、断点高效跟进、半小时高效审核等。

最终成功将从用户第一步留手机号到最终开户成功的转化率，由 35% 大幅提升至 46.6%。

思考：针对什么行业、什么场景重点研究流程的优化？（流程复杂度、设备复杂度、用户陌生度等角度）

比如从用户的陌生度角度考虑用户体验效果，我曾负责某款儿童教育产品，虽然使用者是儿童，但做产品的是成年人，注册流程以成年人视角出发，可能会忽略儿童在实际使用过程中遇到的障碍，导致流程中的用户流失，这种情况下需要重新考虑流程是否还有优化的空间。

细节优化归类：

（1）减少摩擦成本

功能是否可用？入口是否藏的比较深？进度条提示是否存在问题？

（2）提升效率

如果流程冗长，用户需要长时间等待，产品每一步是否能够用自动化替代，减少用户成本？进度条是否能给用户提示，让他知道到了哪一步更有耐心等待。

（3）使用意愿

是否能够更多的给用户利益曝光，希望他不要在某一步退出？

在细节优化方面，首先需要了解到产品特点是否需要细节方面的优化，然后再做针对性的措施，不可主观臆断产品和用户需求。

思路总结：

（1）创建漏斗，描述用户整体转化过程的详细漏斗，发现带来大量流失的环节；

（2）从用户视角出发，体验整个流程，提出流程优化的意见；

（3）产品规划改版，测试新策略效果，产品上线，加速迭代。

案例 2：维度细分找差异——以跨境电商为例

图 8 跨境电商业务流程图

这是一个非常具有代表性的案例，该企业做海外电商业务，市场主要集中在中东地区，跨境电商天然的障碍是：不了解当地实际情况、社会环境，导致不必要的用户流失。

该企业使用漏斗分析搭建购物流程转化漏斗，对新用户核心业务流程进行研究，发现订单提交到支付转化率较低。以往经验来看，是支付方式或通道可用性方面产生的影响，于是该企业尝试产品设备、支付方式等方面的多维度细分对比，最终发现定单价在 50 美金以下的流量流失明显。

进一步了解到，受跨境电商物流成本高的限制，该企业规定 50 美金以下只能使用在线支付，而在当地，信用卡不普及，用户习惯的是 COD 货到付款形式，用户根本无法完成支付。

考虑到 50 美金以下订单数量很大，进一步评估物流退换成本，在成本可控的范围内，降低货到付款（COD）的使用门槛以减少用户支付环节流失，提高整体转化率。

细分维度可分为以下几方面：

（1）通用

新老客户差异化：新用户未了解产品，往往转化率比老用户低；

渠道差异化：渠道质量对用户转化率影响极大；

设备差异化：设备不同，用户体验感会有很大差异。

（2）电商零售

以电商行业为例，不同的性别、品类在漏斗中的转化存在差异。在线下零售方面，用户地域差异极大，甚至气候特点也决定用户所需产品的差异性，如果只针对某个群体，其他群体的转化流失必然增高。

（3）内容消费

性别差异较小，兴趣标签、内容类型差异显著。当今精神消费的用户分层非常复杂，决定内容消费尤其需要优化细节，满足用户个性化需求。例如不同年龄用户搜索同一明星关键词，但是关注的内容却不一样，10-20 岁用户关注八卦新闻，20-30 岁用户关注明星周边等等。

（4）信贷

信贷更加注重风险的评估，决定用户地域、收入、稳定性等差异影响显著。

思路总结：

（1）创建漏斗，描述用户整体转化过程；

（2）进行多维度细分对比，查看各步骤的转化是否有明显差异；

（3）转化率比较低的，分析可能被原因拉低，针对性提升；转化率比较高的，给予更多流量露出，或者提炼优点提升平台质量。

案例 3：过程和结果，探索行为路径——以面向海外的工具型产品为例

图 9 用户行为路径分析图

该产品是一款面向海外用户 UGC 录制视频工具，使用流程为：创建用户启动--录制--调整--发布。企业为分析用户留存情况，建立了以用户为核心的转化漏斗，但发现录制到发布环节用户流失率较高。

将流失用户创建分群，借助神策分析用户路径功能，选择起点为进入录制，限定群体为该群体，发现用户开始录制后会重复的预览--录制过程。

我们猜测：可能用户对录制的视频不满意，需要多次重复录制，产品未满足用户对于录制视频的美化需求，而这个需求是用户普遍需要的，这个发现可以作为产品调整的方向。

在漏斗中发现流失较高的环节，流失用户分群分析原因后，加以路径方向，得出新的行为走向，其中异常路径有什么特点？

（1）跳出 用户直接从页面跳出网站，结合页面触达率图分析该用户群体，将跳出的用户群体筛选出来，找到触达位置，若首屏有 90% 用户，第二屏只剩下 20% 用户，很有可能是首屏中某些特征、信息阻挡用户进入下一页面，页面触达可以有效帮助我们发现信息与用户不匹配的情况。 （2）重复过程 此前我们的官网有一个不合理的跳转，导致用户注册完成后很少进入体验 demo 页面，回归产品发现引导方面存在很大问题，无法满足用户体验 demo 的需求，产生重复过程，改进引导方式后，用户可快速体验 demo。 （3）不合理的跳转 思路总结：

（1）创建漏斗，描述用户整体转化；

（2）以低转化环节为起点，绘制用户路径地图；

（3）总结用户路径中不符合预期的流向特征，猜测其中的原因；

（4）如果是产品体验有问题，A/B 测试优化产品体验；或者进一步研究用户背后的需求，挖掘业务的机会点。

案例 4：原因探索，定性和定量结合——以在线医疗问诊企业为例

以服务质量为核心是在线问诊行业的显著特点，立足行业特点，使用漏斗分析，搭建用户问诊功能的长期复购漏斗，发现用户首次问诊体验后的流失率很高。

这个现象背后，是复杂的用户价值感知问题，仅从定量角度无法找到原因，于是结合定性剖析深层原因：利用神策分析把该用户群体创建分群，通过导出用户 ID，直接抽取部分用户做电话回访，运用定性的方法找出原因。

最终得到用户反馈问题：感觉回答解决不了问题，不知道问什么医生，等待时间长等，用户无法在在线问诊过程中得到自己想要的结果，体验不佳，最终导致用户流失。

针对这些问题，企业需要多个调整措施，打磨服务品质：加强平台医生培训，总结优质医生回答特点，形成医生回答流程规范；建立评价机制，评价和收益挂钩等。

定性和定量如何结合探索原因？关键是要从两者的特点考虑，过去纯定性研究一直存在研究什么内容？对谁来做的困扰，定量研究存在抽样是否合理，是否能代表整体用户的问题，将两者结合才能全面探索原因，提出有效的改进措施。

思路总结：

图 10 定性和定量结合探索原因思路图

定义用户研究的目标，分析用户漏斗的过程，基于目标的细分路径，直接洞察问题，作出策略调整，针对定量无法解决的遗留问题，将其设定为定性研究的目标，保证定性研究出发点不偏离整体业务目标，结合神策分析的用户分析功能，将用户分群，针对分群用户研究用户特征，快速、精准得到综合策略调整。

案例 5：量化分析，行为次数和相关性——以境外酒店预订平台为例

预订酒店用户行为分析过程中，受诸多用户决策因素影响，价格、品质、设施、交通、日期等等，某境外酒店预定平台创建整体转化漏斗后，分析发现浏览下单率低。如何才能进一步分析用户在下单决策过程中，什么影响因素比较重要，进一步优化这些因素，提升整体预定量。

将漏斗决策过程中推测的可能影响因素列出来（查看图片、查看评论、查看设施情况、咨询客服等），使用自定义查询，分别看这些行为不同发生次数的用户，在当周完成预定的转化率差异。

最终，得到一个行为和预定转化率的相关性排序表，其中，查看图片次数和转化率正相关最强，查看评论次数有负相关特点，对该平台产品体验，平台目前酒店图片普遍清晰度较差、图片数量较少，评论内容较少且负面评论内容较多。

该平台制定应对策略：采用采购图片等多种方式，丰富平台酒店的图片质量，另外聘请摄影师免费为顾客拍照，提升酒店出片质量，达到良好的宣传效果；用户激励体系，积分刺激，提高优质体验用户的评价参与度，减少差评带来的劝退率。

思路总结：

（1）创建漏斗，描述用户整体转化，发现当前流程中需要优化的步骤；

（2）挑选可能影响该步骤决策的行为，分析一定时间内，行为次数与转化率的相关性；

（3）对相关性因素排序，有重点的评估背后的关系。

酒店预订平台通过优化图片和运营评论，加上强化设施、优化价格等备选因子，共同影响用户对酒店的满意度这样一个虚拟指标，达到提升业务目标。

Facebook 新用户只能加 7 个好友，加 7 个好友是直接原因吗？不是！这只是一个措施，这个措施带来的是内容丰富度的提升，加上其他措施共同作用可提高用户留存率。

量化分析、行为次数和相关性的分析重点，是获取相关信息找到背后的相关性，做出因果的推断，进而分析、解决问题，当然这样的推断是没有最终准确答案的。例如。

图 11 某音乐播放产品第 7 天留存相关性排序表

上图反应的的是用户使用一个音乐播放产品的行为在第 7 天留存的相关性排序表，依次为音乐播放，加入社区，社区讨论，加入列表，相关推送等等，根据列表提出一个问题：播放数（加入社区、加入列表、收到 push 等）和第几天留存有什么关系？

播放数和第 7 天留存没有因果关系，播放数本身代表平台为用户提供价值的满意度，播放数越多，用户满意度越高，进而推断第 7 天会留存，他们之间并无因果、相关关系，播放数一定意义上等同于第 7 天留存，这为研究第 7 天留存提供参考指标，通过调整播放数影响留存率。

加入社区和第 7 天留存有因果关系，该平台本身只是音乐播放功能，但是用户加入社区，除了听歌还可社交，带来更多产品价值。

案例 6：跳出细节，评估流程——以高客单价产品为例

图 12 高客单价产品举例

某些高客单价产品, 初次决策门槛高，大多数情况下优化细节无法带来很大提升，于是改造流程成为“利器”。

某英语备考平台，整个新用户转化漏斗：落地页—购买教具—收到产品—体验。整个流程转化率低，同时导致付费推广的成本居高不下，留存分析发现付费后留存、活跃都很高，公司产品提供了很好的用户价值，但新用户初次接触，需要付费购买，转化门槛高，影响了用户数和收入的快速增长，于是企业改造核心购买流程，尝试新用户免费体验的环节，转化率就有了显著提升。

一位做女装预订的客户，过去用户购买流程是先买会员再进入页面挑选服装，改进后，让用户先浏览页面上的服装，产生购买欲望后再开会员付费等，这样的流程改造不仅提升了转化率，同时带来了用户增长。

每个行业都存在“挤出效应”，如果大家都这样，你肯定也会跟进，抢占先机，但是这些背后的成本发生了转移，营销成本转移为服务成本，带来一些“羊毛党”。

为避免这样的现象，需要考虑产品如何承接服务，让用户真实感受产品价值，实现长久留存。其中，流程改造是基于全盘考虑的措施，想让产品高效承接服务，需要统筹全局，平衡各方利弊。

四、漏斗分析中的埋点采集和产品实现

1.用户关联问题

很多客户为什么不愿意做埋点采集？就是担心一对一和多对一的用户关联出现问题。漏斗分析最核心的前提就是关联用户，打通路径，只有路径通畅，漏斗分析才能实现价值。

图 13 采集--用户关联举例

如图所示是一个多对一的用户关联形式，从激活、注册到使用体重秤的过程，所有相关设备背后有一个关联机制，如果用户使用新的设备会被认定为另一位用户，但是如果使用该设备管理登录，所有设备会将客户 ID 修正为一个用户，打通用户多设备行为链路。

2.核心事件和属性

事件设计环节通用的方法：通过核心漏斗做埋点，添加相应维度，辅助理解整个事件。

3.实现闭环

以上六大案例中的思路策略可形成一个驱动业务优化的闭环：

运用漏斗、间隔分析模型描述过程，通过下钻、路径分析模型发现问题，分析复杂原因时需要创建用户分群，导出人群，用 SF 触达（神策智能运营的触达功能）加以热力图分析，运用 A/B 标识制定策略，最后通过漏斗追踪效果。

以上就是我的分享，主要为大家讲述了漏斗分析的含义和实际应用中的问题，希望能够深入场景，结合神策分析的工具模型，为大家提供漏斗分析的思路，真正做到游刃有余使用漏斗，发掘产品的真正价值。

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