摘要：各行業(yè)信息化程度不斷提高，數(shù)據(jù)分析能夠創(chuàng)造運(yùn)營改善和新的業(yè)務(wù)機(jī)會。漏斗分析模型既是一種數(shù)據(jù)分析方法也是一種思維方式，其能夠解構(gòu)和量化業(yè)務(wù)流程全鏈路、用指標(biāo)將抽象的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，通過漏斗分析模型考量各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率、流失率，進(jìn)而找到薄弱環(huán)節(jié)，定位問題，為全流程的改善提供參考建議，指導(dǎo)決策。

關(guān)鍵詞：漏斗分析模型、數(shù)據(jù)分析、信息系統(tǒng)、實(shí)用化、量化、指標(biāo)

一、漏斗分析模型的概念

漏斗分析是一套流程式數(shù)據(jù)分析模型，也是一種普遍適用的線性思維方式。它將一個事務(wù)或一項(xiàng)工作看做一個鏈路，把起點(diǎn)到終點(diǎn)的整個過程分解成若干個關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，監(jiān)控分析關(guān)鍵環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化情況，定位轉(zhuǎn)化或流失的環(huán)節(jié)與數(shù)量，為后續(xù)原因分析、改進(jìn)、優(yōu)化、決策提供依據(jù)。

二、漏斗分析模型的作用

漏斗模型的本質(zhì)是分解和量化，將完成任務(wù)的路徑進(jìn)行分解，再通過指標(biāo)數(shù)據(jù)來反映路徑上關(guān)鍵環(huán)節(jié)的表現(xiàn)，常用來做用戶行為狀態(tài)及階段轉(zhuǎn)化率的分析。其主要作用和價(jià)值有以下幾個方面：

1、將實(shí)際業(yè)務(wù)過程抽象為行為路徑，識別出關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。

真實(shí)的業(yè)務(wù)過程流程往往比較復(fù)雜，而且夾雜著大量的噪音信息，干擾著我們對業(yè)務(wù)本身的認(rèn)知理解。通過漏斗分析模型，可以對復(fù)雜的業(yè)務(wù)過程進(jìn)行抽象提煉，還原真實(shí)業(yè)務(wù)流程并且聚焦關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，有效提高對業(yè)務(wù)的認(rèn)知效率。

2、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)用戶轉(zhuǎn)化情況縱向監(jiān)控

通過漏斗模型進(jìn)行用戶數(shù)據(jù)分析，能夠聚焦轉(zhuǎn)化路徑上的關(guān)鍵環(huán)節(jié)上，一方面能夠快速定位流失率高的環(huán)節(jié)，有針對性地進(jìn)行原因分析，提供業(yè)務(wù)流程和產(chǎn)品的優(yōu)化依據(jù)，降低用戶流失率;另一方面，也能針對用戶留存率高的環(huán)節(jié)，分析其優(yōu)點(diǎn)，提供運(yùn)營的優(yōu)化借鑒。

3、不同用戶群體橫向?qū)Ρ确治觯诰蛴脩舨町?/p>

通過同一個漏斗模型即同一業(yè)務(wù)流程設(shè)置對比不同用戶群體在相同環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化情況，這些客戶的可以根據(jù)不同維度來進(jìn)行分類，比如用戶性別、使用系統(tǒng)時間、來源渠道、學(xué)歷、年齡等來屬性來對用戶進(jìn)行分類，觀察不同用戶群體的轉(zhuǎn)化情況。通過對比可以發(fā)掘高轉(zhuǎn)化率的用戶群體和低轉(zhuǎn)化率的用戶群體，聚焦不同用戶群體的關(guān)注點(diǎn)，調(diào)整運(yùn)營策略。

4、逆向使用漏斗模型，反推產(chǎn)品運(yùn)行的基本數(shù)據(jù)需求

通過正向使用漏斗模型，推算出轉(zhuǎn)化率/流失率，然后逆向反推要達(dá)到最終的目標(biāo)存留用戶或成交量所需的最少用戶數(shù)量，有利于尋找和引導(dǎo)流量。

5、合理投放精力，優(yōu)化資源配置

通過對整個業(yè)務(wù)路徑的分析，明確重點(diǎn)工作、重點(diǎn)目標(biāo)客戶、合理定位工作優(yōu)先級，有的放矢地投放精力、合理配置資源，提升個人工作效率及整體運(yùn)營效益。

三、構(gòu)建漏斗分析模型的步驟方法

1、設(shè)定分析目標(biāo)

首先需要確定做數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)和方向，比如提高用戶購買力、拓展新用戶、增加用戶粘性、產(chǎn)品推廣、提高用戶交易轉(zhuǎn)化、產(chǎn)品優(yōu)化等。

2、界定業(yè)務(wù)場景

一個企業(yè)涉及的業(yè)務(wù)往往錯綜復(fù)雜，難以一蹴而就對所有的業(yè)務(wù)進(jìn)行分析，這就需要在開始進(jìn)行分析之前，對本身的現(xiàn)狀進(jìn)行分析，在眾多業(yè)務(wù)中界定需要進(jìn)行分析的重點(diǎn)業(yè)務(wù)場景。

3、梳理過程環(huán)節(jié)，抽象業(yè)務(wù)完整路徑

針對選定場景進(jìn)行分析、梳理，初步概括出的粗放、模糊的業(yè)務(wù)輪廓。然后，基于業(yè)務(wù)基本輪廓，逐步定明晰務(wù)場景的環(huán)節(jié)、節(jié)點(diǎn)，定義業(yè)務(wù)的完整流程與用戶行為路徑。

4、定義各環(huán)節(jié)的考核指標(biāo)

挖掘用戶開展業(yè)務(wù)過程中的難點(diǎn)、痛點(diǎn)，設(shè)計(jì)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的關(guān)注指標(biāo)，從數(shù)據(jù)的角度解構(gòu)業(yè)務(wù)流程。

5、設(shè)計(jì)分析比較方法

根據(jù)目標(biāo)，設(shè)計(jì)漏斗模型的分析比較方法，如同行業(yè)之間對比、時間維度的縱向?qū)Ρ取⒖蛻羧后w之間的對比、企業(yè)內(nèi)部不同部門之間、競品的對比等等。

6、收集指標(biāo)數(shù)據(jù)，量化關(guān)鍵指標(biāo)

通過爬蟲、埋點(diǎn)、日志統(tǒng)計(jì)等方式收集指標(biāo)對應(yīng)數(shù)據(jù)，將業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)、用戶行為進(jìn)行量化。

7、開展數(shù)據(jù)分析

借助圖表、數(shù)據(jù)可視化工具，進(jìn)行指標(biāo)數(shù)據(jù)分析比較，分析趨勢、差距，定位業(yè)務(wù)的薄弱環(huán)節(jié)、問題原因、可優(yōu)化的節(jié)點(diǎn)，進(jìn)一步找出針對解決思路、產(chǎn)品優(yōu)化方案。

四、漏斗分析模型的應(yīng)用場景

1、互聯(lián)網(wǎng)用戶增長分析

AARRR用戶增長模型是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運(yùn)營中比較常見的一個模型，AARRR是用戶生命周期的五個環(huán)節(jié)，即Acquisition（用戶獲取）Activation（用戶激活）Retention（用戶留存）Revenue（獲得收益）Referral（推薦傳播）五個單詞的縮寫。AARRR漏斗分析模型將抽象的用戶增長轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)問題的，具體表現(xiàn)為每個環(huán)節(jié)指標(biāo)數(shù)據(jù)的增長。比如Acquisition（用戶獲?。┉h(huán)節(jié)的“新增用戶數(shù)”指標(biāo)，Activation（用戶激活）環(huán)節(jié)的“點(diǎn)擊率”、“訪問量”指標(biāo)、Retention（用戶留存）環(huán)節(jié)的“復(fù)購率”、“留存數(shù)”指標(biāo)，Revenue（獲得收益）環(huán)節(jié)的“訂單數(shù)”、“下單率”指標(biāo)，Referral（推薦傳播）環(huán)節(jié)的“轉(zhuǎn)發(fā)率”、“分享數(shù)”指標(biāo)等等。將業(yè)務(wù)流程指標(biāo)化、數(shù)據(jù)化以后之后，需要配合各種復(fù)雜、具有針對性的方法去分而治之。

2、電商行業(yè)客戶群體轉(zhuǎn)化對比

電商企業(yè)在長期的經(jīng)營過程中積累的一定的用戶數(shù)據(jù)，依據(jù)用戶的屬性特征和行為特征數(shù)據(jù)將用戶群體進(jìn)行分類。比如基于客戶消費(fèi)能力這一維度，可將客戶分為普通會員、鉆卡會員、金卡會員、銀卡會員等，通過漏斗分析模型對比統(tǒng)一環(huán)節(jié)不同客戶群體的行為表現(xiàn)，分析差異，并針對不同客戶群體制定更精準(zhǔn)的轉(zhuǎn)化引導(dǎo)、運(yùn)營策略，能夠切實(shí)有效提供轉(zhuǎn)化率，避免浪費(fèi)。

3、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品優(yōu)化

從用戶角度出發(fā)，抽象出用戶使用互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的目的、需求、操作流程，將互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的業(yè)務(wù)路徑通過漏斗模型進(jìn)行抽象，對比兩者存在差異與用戶未被滿足的需求，挖掘產(chǎn)品優(yōu)化空間，最終提升用戶體驗(yàn)與產(chǎn)品價(jià)值。

五、漏斗分析模型在信息系統(tǒng)實(shí)用化監(jiān)控中的應(yīng)用

隨著信息技術(shù)高速發(fā)展，各行業(yè)對信息化越來越重視，企業(yè)紛紛加大投入力度購買產(chǎn)品或自建系統(tǒng)來提升自身信息化水平。信息系統(tǒng)投入使用后，其有沒有真正地被用起來、用好、起作用往往缺乏監(jiān)管。很容易出現(xiàn)管理部分投入大量財(cái)力、人力建成的信息系統(tǒng)被束之高閣、更有甚者給基層業(yè)務(wù)人員增加額外工作負(fù)擔(dān)的情況。這就需要對信息系統(tǒng)的實(shí)用化水平進(jìn)行有效的監(jiān)控。

我們可以使用漏斗分析模型來對信息系統(tǒng)的實(shí)用化展開監(jiān)控，首先界定監(jiān)控的場景，一，可以從用戶操作的角度出發(fā)，監(jiān)控用戶使用系統(tǒng)的行為路徑。二，可以從系統(tǒng)功能的角度出發(fā)，監(jiān)控功能的被使用的情況。

監(jiān)控用戶使用系統(tǒng)的路徑可以抽象為企業(yè)有多少員工、應(yīng)該有員工使用系統(tǒng)、實(shí)際多少員工注冊了賬號、有多少員工登錄系統(tǒng)、有多少員工使用系統(tǒng)功能完成工作。從最終使用功能的人數(shù)可以判定系統(tǒng)使用效率，然后通過相鄰環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)變化可以定位出導(dǎo)致系統(tǒng)使用率低環(huán)節(jié)。

從系統(tǒng)功能被使用的角度，監(jiān)控系統(tǒng)一共有多少個功能，其中有多少功能已經(jīng)被分配，分配的功能中哪些被使用，那是偶爾（中頻）被使用，哪些經(jīng)常（高頻）被使用，從而反映系統(tǒng)功能的使用率。再分析那些未被使用和使用頻次比較低的功能及其原因，是功能與實(shí)際業(yè)務(wù)需求不符、還是易用性差、給基層員工造成負(fù)擔(dān)、還是業(yè)務(wù)人員習(xí)慣未扭轉(zhuǎn)等，針對具體的原因定制系統(tǒng)功能優(yōu)化、流程簡化、提升用戶體驗(yàn)、改進(jìn)管理制度等解決方案。以促進(jìn)信息系統(tǒng)使用率、優(yōu)化資源配置，達(dá)到企業(yè)提質(zhì)增效的最終目標(biāo)。

六、小結(jié)

漏斗分析模型不僅僅只是一個數(shù)據(jù)分析模型，也是一種思維方式，其本質(zhì)是拆解流程并量化。這中思維方式已經(jīng)滲透到各行各業(yè)的數(shù)據(jù)分析活動中，通過漏斗模型，能夠抽象出完整的業(yè)務(wù)鏈路，指標(biāo)化、數(shù)據(jù)化關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，科學(xué)評估業(yè)務(wù)效率、活動成效、產(chǎn)品完善程度，并結(jié)合其他的分析方法，深度挖掘數(shù)據(jù)背后的深層原因，提升數(shù)據(jù)分析與決策的科學(xué)性。

作者簡介：張冠豫（1988），男，云南昆明人，研究生，主要從事電力信息系統(tǒng)建設(shè)和實(shí)施工作。