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数据分析案例--使用总量和转化率模型巧妙对产品上线进行评估--案

数据分析案例--使用总量和转化率模型巧妙对产品上线进行评估--案

作者: 数有道 | 来源:发表于2021-09-01 23:42 被阅读0次

    上篇提到了一个实际的问题:如果支付成功用户环比上升了很多,我们怎么定位是因为营销活动带来了更多用户,还是说每一步的转化率变高了呢?我们研究了一套分析方法,具体的模型参考:数据分析工具--总量和转化率问题

    另外,基于最近的一个产品改动,我们也用了这个模型进行定位,很巧妙的解释了量上升的原因,所以,我打算给大家分享一下具体的案例,案例分为两篇:

    • 第一篇也就是本篇,我们介绍经典场景,给大家讲解模型的用法。
    • 第二篇会在下一篇讲到,主要是我们对其他优化产品评估的时候,怎么巧妙使用这个模型进行解释。

    背景

    产品

    现假设我们是卖冰箱的,用户可以在淘宝上搜索冰箱,搜索之后就会出来一系列的结果,然后我们可以点击自己感兴趣的那个店和款式,选完之后,就是具体的商品了(容量/颜色等),下一步就是创建了订单,最后就是支付成功了。


    用户路径

    异常

    • 首先说明下面的数据,全部是随机编写的,主要为了说明这个模型的用法。若截图涉及侵权,请联系作者删除。

    一般我们在公司会给产品运营做一系列的报表,其中有一套是用于监控每天订单量的趋势,以及环比的趋势,如下图一:

    • 蓝色曲线是支付成功的用户数,我们看到7月12号用户量起来了,19号用户量又起来了。
    • 从橙色线也能看出来,12号环比上升了一个台阶。

    那么,问题来了,我们想知道12号和19号用户量起来的原因是什么呢?

    图一

    分析

    用户搜索之后,就会展示一系列的冰箱,假如我们就是监控了从营销页到最后的支付成功,具体的数据是:营销页用户数-商品选择页用户数-创建订单用户数-支付成功用户数。我们可以用这这些数据,做一个转化率的趋势图,如下图二:


    图二
    • 步骤一转化率 = 商品选择页用户数/营销页用户数
    • 步骤二转化率 = 创建订单用户数/商品选择页用户数
    • 步骤三转化率 = 支付成功用户数/创建订单用户数
    • 总转化率 = 支付成功用户数/营销页用户数

    转化率趋势

    通过图二,我们只能看到的是第一步和第三步转化率降低了,第二步转化率变高了。其实我们还可以看到一个数据就是营销页的UV变高了。但是,我们如何知道:

    • 到底是营销页的UV变高带来的
    • 还是第二步的转化率变高了带来了最后支付成功的用户数上升呢?

    模型分析

    因为总量的上升主要是12号和19号之后。所以,一般这种异常,我们会先和运营或是产品同学交流是不是做了什么,确认是改动带来的还是正常的波动,具体的异常分析框架见:数据分析-结构比率归因-定位异常原因

    确认完了,我们可以先以12和19号的数据为例,看看如何使用这个模型,具体数据如下表一:


    表一

    我们可以把2021年7月5和2021年7月12和2021年7月19营销页的UV,以及每一步的转化率列出来,还有支付成功的用户量。

    • 我们看到表格中T12到Y15就是三天的量和转化率
    • 黄色区域中:Z14是12号环比5号的比率102.2% = 10239/10023,Z15是19号环比12号的比率102.3%= 10470/10239,可以看出12号涨了2.2%,19号环比涨了2.3%
    • 拆解12号(102.2%)和15号的比率(102.3%)。
      • 102.2% = 105.2%*94.9%*110.2%*92.9%
      • 102.3% = 104.4%*95.6%*101.1%*101.3%
    • 第17和18行的比率是什么呢?我们以U15单元格的105.2%为例说明一下,其实就是105.2% =12号(105985)/5号(100774),就是12号营销页的UV除以5号的。同理,V17的94.9%就是12号的第一步转化率除以5号的第一步转化率
    • 建议读者把表一的数据输入一遍,自己计算一下,加深影响

    结论

    最后,我们来解读一下:

    • 12号涨了2.2%其实主要还是第二步转化率上升的比较多
    • 19号上了2.3%主要是营销页的UV上涨了很多
      这样,我们跟运营同学去解释就一目了然了

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