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        漏斗分析模型在信息系統(tǒng)監(jiān)控中的應(yīng)用

        2021-09-17 05:46:30張冠豫
        科技信息·學(xué)術(shù)版 2021年10期
        關(guān)鍵詞:實用化量化數(shù)據(jù)分析

        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)造運營改善和新的業(yè)務(wù)機會。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)或一項工作看做一個鏈路,把起點到終點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、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。其主要作用和價值有以下幾個方面:

        1、將實際業(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)過程進行抽象提煉,還原真實業(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)點用戶轉(zhuǎn)化情況縱向監(jiān)控

        通過漏斗模型進行用戶數(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,提供運營的優(yōu)化借鑒。

        3、不同用戶群體橫向?qū)Ρ确治?,挖掘用戶差?/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,調(diào)整運營策略。

        4、逆向使用漏斗模型,反推產(chǎn)品運行的基本數(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,明確重點工作、重點目標(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)進行分析,這就需要在開始進行分析之前,對本身的現(xiàn)狀進行分析,在眾多業(yè)務(wù)中界定需要進行分析的重點業(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,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、痛點,設(shè)計關(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)計分析比較方法

        根據(jù)目標(biāo),設(shè)計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?、客戶群體之間的對比、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、日志統(tǒng)計等方式收集指標(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,進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?。〢ctivation(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)將用戶群體進行分類。比如基于客戶消費能力這一維度,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)、運營策略,能夠切實有效提供轉(zhuǎn)化率,避免浪費。

        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,最終提升用戶體驗與產(chǎn)品價值。

        五、漏斗分析模型在信息系統(tǒng)實用化監(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)的實用化水平進行有效的監(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、改進管理制度等解決方案。以促進信息系統(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)和實施工作。

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