不知道使用者在哪裡流失？80% 的人這樣做轉化分析

對於咱們產品和運營來說，轉化分析是經常使用的分析方法之一，而漏斗是轉化分析的重要工具。

可以說，產品內的一切最佳化，都是為了提高最終的轉化率。

比如註冊、購買、進行內容消費、提高參與深度等，與此同時還要減少每次轉化過程中流失的使用者量，必要時對流失使用者進行召回：

那麼，如果我們想要對產品內的使用者進行精細化運營，我們應該怎樣進行資料分析？需要怎樣的工具？可以做到什麼程度呢？

今天 GrowingIO 進行了漏斗的大版本更新，這是一款非常強大的漏斗，可以支援上面所有的轉化分析場景。不管你是使用過其他漏斗、正在使用 GrowingIO 漏斗，還是從來沒有使用過漏斗工具，我們都推薦你使用：

1.使用者行為可以分析，使用者增長才能實現

在這樣一個產品設計都以使用者為核心的時代，企業增長其實就是使用者量的增長，因此大家都在做使用者運營，瞭解使用者怎麼來，在哪裡流失，如何召回。

使用者行為可以分析，使用者增長才能實現。

而現在傳統的資料分析工具是基於平臺流量的，關注的是頁面和流量，討論的是網頁有什麼問題。沒有使用者的概念，如何知道使用者的體驗好不好？如何做使用者運營？

GrowingIO 的漏斗分析是基於使用者行為的，你可以知道到使用者從哪個落地頁進入產品，又是在哪一個轉化過程中流失掉，在此之前他經歷了哪些頁面、有哪些行為，他使用什麼作業系統的手機、在哪個城市……然後提出這類使用者流失原因的假設，透過運營行為發起召回：

2.只關注整體轉化，卻忽略了重要的細節

我們都會監測和分析產品內轉化的整體情況，使用者轉化的原因大同小異，而流失的原因卻往往不同，比如不同地區的使用者轉化情況可能都不盡相同。而每一個不同，都是最佳化的機會，也是增長的契機。

把所有轉化的/流失的使用者都混為一談，不切分不下鑽，不符合精細化運營的原則，最後也往往收效甚微。

所以，我們要發現這其中的不同，就要根據產品的特點，按照需求進行自定義的分群和維度拆分，最終定位問題所在，找到最佳化空間。

GrowingIO 的漏斗分析支援特定目標使用者，維度交叉分析，最大限度地下鑽和鎖定使用者群體，更準確地定位問題，提出假設，找到可能解決問題的辦法：

3.轉化分析是一個過程，使用者增長也是

轉化分析是一個閉環。我們建立漏斗進行資料監控，發現轉化的窪地，透過運營、產品等方法進行最佳化，分析結果是否有提升，再監控新的資料情況。使用者就在這樣的不斷最佳化中，穩定地增長起來。

除此之外，我們也常常需要將轉化分析和其他分析工具組合使用。GrowingIO 的漏斗分析可以和使用者分群、事件分析、留存分析等組合使用，全面系統地瞭解產品的健康情況、使用者的流失情況直到最終的轉化情況：

我們每次提到產品最佳化，都是為了更好的轉化率，每一步轉化效果的提高都促進了最終轉化率的提升。轉化很重要，更重要的是，你應該擁有一個更好的漏斗。

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