个人 圈外同学 漏斗分析

一、概念

1、分析问题的本质是什么？

拆解问题。把问题进行拆解，把大问题拆解成一个个小问题，
然后通过分析找到最值得优化提升的环节，帮组我们聚焦

使用工具：漏斗分析法

2、使用场景是什么样子的？

适用于流程较长，环节较多，并且随着环节进行流量逐渐流失的场景

二、适用场景

1、分析拆解问题

是我们分析拆解问题的一种方法，所以最大的价值是对问题进行按流程和环节的拆解，把大问题定位到某个环节的小问题。

比如我们开头举的脱单的例子，好多人老爱喊“我今年要脱单”，然后开始优化形象等等。但我们得分析一下，到底哪个环节出了问题，我们一味打扮自己，那只能提升你从“相遇”到“相知”的转化率，也就是通过外在形象优化，让别人遇到你之后更愿意了解你，但你如果“相遇”的人就太少，那这个环节转化率再高，也脱不了单。

2、管理精力分配（帮我们分配精力）

比如脱单，但是脱单可以做很多事情，比如去拓展社交圈、认识更多人、优化形象、相亲网站注册会员等等，但我们没有那么多精力，所以如果漏斗分析能够帮我们拆解好，告诉我们应该在哪个环节用力，会节省我们大量精力。

3、绩效目标管理

发现关键环节，重点突破

比如，你是一位管理者，需要给团队制定绩效目标，如果你定一个笼统的销售额，下属是很难完成的，因为他很难有能力去思考，到底他做什么事情可以提升销售额，所以如果你用漏斗分析出来，我们目前销售转化的最大问题是用户从试用到下单的环节，那你的目标可以不定成销售额，而定为试用转化率。

三、漏斗分析的三个步骤

1、根据工作流，画出漏斗的各个环节路径

当流程节点过多的时候，不用都放进漏斗模型，这样会导致环节过多，反而不利于聚焦。

指导原则：就是当我们把流程节点画成漏斗的时候，漏斗层数最好不超过7个。

漏斗层数怎么才能不超过7层呢？有两个方法

1. 归并，归并类似步骤
2. 切割，切割成不同漏斗

2、对漏斗各环节做数据分析

这里会用到之前的对比分析，那么对比有哪些维度呢？

1. 历史对比
   回顾近期action，判断效果，及时修正
   发现跟过去的数据有差异之后，我们要回顾一下，近期做了什么动作，结合动作来进行分析。
   比如上面的招聘，是不是我们这个月换了笔试题？导致进入到面试环节的人数过多

2. 外部对比
   发现和外部的差异，能够让我们方便定位问题和分配精力。

3. 横向对比
   思考一下，横向对比怎么做呢？其实可以针对不同的群体，分别做漏斗数据。比如用不同部门的漏斗数据来做对比。

3、确定重点优化环节

因为找到最值得优化提升的环节，把大问题拆解成更加精准的小问题，才是漏斗分析的最大价值所在，它能够帮我们聚焦。怎么聚焦呢？

聚焦标准

1. 优化产出高，哪个环节优化的产出更高
2. 优化投入低，哪个环节优化的投入更低

四、常见漏斗模型

1、消费者行为漏斗（AIDA模型）

AIDA是4个英文单词的首字母，分别指

1. Attention：注意
2. Interest：兴趣
3. Desire：欲望
4. Action：行为

模型的意思是，当你希望用户购买你的产品或服务时，你应该先吸引他的注意力，再引起他的兴趣，然后勾起他的欲望，最终促成他的行动。

我们以拼多多来举例，说明这个模型

1. 拼多多的广告，就用一支非常洗脑的广告神曲引起了你的注意，
2. 然后用“3亿人都在用”这样的广告词勾起了你的兴趣，
3. 继而又用便宜的价格激发你购买的欲望，
4. 最后用一些限时拼单等等有紧迫感的活动，促进你下单。

2、用户增长漏斗（AARRR模型/海盗模型）

AARRR，实际上是5个英文单词的首字母，分别代表了

1. Acquisition：用户获取
2. Activation：促活
3. Retention：用户留存
4. Revenue：转化
5. Referral：转介绍

我们以淘宝来举例，说明这个模型

1. 你通过各种广告得知了淘宝，并下载注册了淘宝账户，这个呢，就叫用户获取。
2. 注册之后，淘宝会通过推送通知消息、短信等等，来不断刺激你登录，这就叫用户促活，主要目的就是希望你不要注册了就再也不来。
3. 然后淘宝还会通过各种内容，比如直播、会员等等形式，来增强你和淘宝的粘性，这个叫用户留存。
4. 接着，它还会根据算法，推荐你喜欢的商品，或者推送优惠信息，促使你下单，这个叫转化。
5. 最后，淘宝还通过推出分享等功能，来激发你把平台上的商品转发出去，以带来新用户，这个叫做转介绍。

一些互联网产品，只需要把某个环节玩儿得特别好，就能够快速增长。
比如拼多多，就是通过拼单的方式，把最后一步转介绍做到极致，从而获得了高速增长。

3、营销广告投放漏斗

过去在广告营销界流传着这样一句话：“我知道花在广告上的钱，有一半是浪费的，问题是，我不知道是哪一半。
这种情况，在如今这个时代，已经越来越少了。
每一个推广渠道，都能看见曝光量、用户点击量、用户注册量，甚至购买量，等等。
市场人员可以通过各个渠道的数据追踪和分析，及时优化渠道的选择和广告内容。
根据这个营销漏斗定位问题，要么优化产品的落地页，要么增强目标投放人群筛选的精准度等，把广告预算花在优质的、有效的渠道上。

漏斗模型

1. 展示量
2. 点击量
3. 访问量
4. 咨询量
5. 成交量

五、优化案例

1、下图是需要优化的数据，目的是从中找到最值得优化的环节

2、发现的两个问题

1. 本月笔试通过率过高，导致面试人数急剧上升
   本月笔试通过率为49%，上个月笔试通过率为30%

2. 本月入职人数急剧降低
   本月入职人数为9人，上个月入职人数为19人

3、优化的点

1. 降低面试人数
   目标：降低笔试通过率
   解决：提升笔试题难度
   原因：笔试对公司没有太多成本，但面试的成本就很高，不要不断占用面试官的时间和精力

2. 提高入职人数
   目标一：提高入职率
   目标二：提高面试成功率
   解决：计算哪个方案比较好

4、为什么要降低笔试通过率？

1. 历史对比
   上个月笔试通过率为30%
   本月笔试通过率为49%

2. 纵向对比
   笔试率（上个环节）为48%
   笔试通过率（这个环节）为49%
   从漏斗的层级上来看，应该是规模递减的，但这里不减反增，有违常态

3. 从业务上看
   笔试通过率过高，会导致面试人数增多，面试成本增加

4. 从成本上看
   笔试的成本比较低。基本上就几张A4纸的成本，对公司人员的时间占用成本比较少
   面试的成本比较高。需要占用挺多时间和精力，不管是一开始的初试，还是后面的几轮复试，都需要花公司人员的大量时间精力，

5、怎么提高入职人数？

入职率从75%提到90%划算？还是面试成功率从10%提到15%划算？

1. 从感觉上看

   • 面试人数这个基数足够大，面试成功率即使是小幅度的提升，效果也比较明显
   • 面试成功率的提升，除了直接影响当前漏斗层，还会间接影响入职率这层

2. 从提高难度上看

   • 入职率 从75%提到90%，这个难度相对比较大。而面试成功率从10%提到15%，则相对容易。
   • 入职率的提升，越到后面，提升的空间越小，相应的难度也会更大。
   • 并且这个入职率并不那么可控，因为来和不来，更多决定权在于面试者本身，而不是公司单向决定。

3. 从提升率看

   • 入职率 从75%提到90%，提升了15%，提升率为20%
     面试成功率 从10%提到15%，提升了5%，提升率为50%
     明显面试成功率的提升率更高，效果更明显
   • 提升率的计算：
     提升率 = 提升的数量 / 提升前样本总数
     入职的提升率：(90-75) / 75 * 100% = 20%
     面试成功的提升率：(15-10) / 10 * 100% = 50%

4. 从实际提升效果看

   • 入职率 从75%提到90%
     入职人数 从9人提升到11人
     实际提升效果：9 -> 11
   • 面试成功率 从10%提到15%
     面试成功人数 从12人提升到18
     入职人数 从9人提升到14人（13.5人）
     实际提升效果：9 -> 14（13.5人）

六、思维导图

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