转化分析

1.1 整体概述

在火山引擎增长分析平台中的转化分析即漏斗分析，主要用来分析用户在流程中的转化情况。先将整个流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体转化率的目的。整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。

1.2 转化三元素

根据转化的定义，我们可以抽象出转化的三元素：时间、节点和流量。

• 时间： 指过程的转化周期，即为完成每一层转化所需时间的集合。在增长分析平台中，表示为转化窗口期。通常来讲，一个过程的转化周期越短越好，尤其是在某些转化周期较长的行业，比如：在线教育行业、B2B电商行业。
  此外，单独查看每一层转化的时间，也能发现一些问题。举例来说，如果发现从某个渠道导入的流量，在某层转化的消耗时间惊人的一致，这说明该渠道的流量很可能有异常。
• 节点： 每一层事件就是一个节点。而对于节点来说，最核心的指标就是转化率，公式如下：
  转化率 = 通过该层的流量/到达该层的流量
  通过分析整个过程的转化率以及每一层的转化率，可以帮助我们明确优化的方向：找到转化率低的节点，想办法提升它。
  用户在漏斗步骤相邻步骤之间的成功转化比例，就是转化率，未成功转化的就是流失率。
  同一相邻步骤间：转化率+流失率=100%。
• 流量： 也就是人群。不同人群在同一个转化路径下的表现情况一定是不一样的，比如淘宝的购物漏斗，男人和女人的转化率不一样，年轻人和老人的转化率也不一样。通过人群分类，我们可以快速查看特定人群的转化率，更能清晰定位问题。

1.3 典型场景

转化分析（即漏斗分析）被广泛用于统计用户流程转化情况的统计分析，典型使用场景包括但不限于：

• 产品中用户过程的转化率分析：如分析注册转化率、下单支付转化率等；
• 活动或用户运营中过程转化率的分析：如活动红包从领取到使用的转化分析等；
• 营销渠道的转化分析，定义渠道价值并相应的调整运营策略。

场景举例如下：

• 场景1：视频类产品，用户观看视频的转化
  用户观看视频的完整过程可能包含以下步骤：
  1. 点击视频
  2. 视频加载
  3. 视频播放
  4. 视频播放完成
     如果窗口期设为10分钟的话，只有发生完“点击视频”后10分钟内按顺序完成了“视频加载”、“视频播放”、“视频播放完成”的用户才会被算作完成转化的用户。如果在10分钟内，用户仅完成了“视频加载”事件，那么该用户被算作是在**“视频加载”>“视频播放”**过程中流失的用户。
• 场景2：电商类产品，用户购买商品的转化
  用户购买商品的完成过程可能包含以下步骤：
  1. 浏览商品
  2. 添加购物车
  3. 提交订单
  4. 完成付款
     可以将如上流程设置为一个漏斗，比如，转化周期设置为1天，系统会按照用户客户端实际发生的时间进行行为排序，用户浏览商品后，需要在后续24小时内按顺序进行添加购物车>提交订单>完成付款，才会被算作完成转化的用户；如果在24小时内仅完成了浏览商品>添加购物车，那么该用户被算作是在添加购物车>提交订单环节流失的用户。

2.1 功能界面组成

转化分析功能界面，由以下部分组成：

• 定义漏斗：定义转化漏斗的步骤和转化窗口期；
• 过滤用户：通过用户群和公共属性过滤分析的用户；
• 分组展示：通过事件属性、公共属性设定分组展示条件；
• 分析图：通过可视化图表展示转化分析结果；
• 详细数据：分析结果的详细数据表；
• 保存到看板：将当前分析结果保存到看板。

定义漏斗、过滤用户、分组展示和保存看板：

分析图：

详细数据：

2.2 定义漏斗

定义转化漏斗的事件步骤和转化窗口期。

定义的操作顺序如下：

1. 可选择是否开启关联属性：关联属性用于让任意两个或多个漏斗步骤间的某个属性值保持一致，常用于活动名称、页面标题或商品名称等。

   说明

   所有配置的关联属性须有值，且值类型须保持一致。

2. 分析主体：可以选择切换要分析的主体，具体分析主体详细说明可查看文档切换分析主体；
3. 设定漏斗的转化窗口期（可选“秒、分、小时、天”，默认为10分钟）；
4. 添加别名：为了便于理解，还可以为每个步骤设定别名，此操作需要鼠标放置在当前事件步骤可出现；
5. 支持对事件添加过滤条件，可做多路径对比分析， 此操作需要鼠标放置在当前事件步骤可出现；
6. 为漏斗步骤添加漏斗事件；
7. 按事件属性分组展示：点击空白方块即可启用，支持按照事件的属性对要分析的漏斗进行分组展示。

补充说明：

• 转化窗口期： 指用户完成转化的时间，用户在设定的窗口期内完成完整的转化流程才算做转化成功。
• 多路径对比： 指的是改变原有转化路径中的任意一个事件环节（包括起点事件和终点事件），从而形成多条路径分支。
  约束包括：
  • 多条路径中事件顺序和事件数完全相同，有且仅有一个相同环节的事件彼此不同；
  • 最多支持5条路径对比；
  • 进行多路径对比时无法进行分组行为。
    如下图，是2个多路径转化的例子：
    
    

2.3 细分筛选

综合运用细分筛选能力，可以实现比较复杂的人群细分和过滤筛选，场景上可以参考「文内分群」，该能力私有化4.4版本以后支持，saas在23年4月1日后支持。
通过配置细分筛选，可以支持根据以下条件或多个条件的组合过滤要分析的用户：

• 按用户群：选择「按用户分群」作为过滤条件，并指定要筛选的用户群；
• 按公共属性：选择公共属性（如操作系统、软件版本等）作为过滤条件，并完善筛选条件；
• 可以同时选择并设定多个条件，这些条件之间为「并且」的关系，即筛选同时满足这些条件的用户。

2.4 分组展示

• 可设定分组的事件属性、用户属性、用户标签（需要开通标签能力），以便对统计结果按照选定的属性维度进行对比；
• 分组展示中事件属性和用户属性仅支持选择一种；
• 选择多路径后，事件和用户属性分组展示均不可用。

2.5 分析图

• 查看转化分析结果的可视化图表，并根据需求进行调整；
• 默认情况下，系统会自动展示最近30天的转化统计结果；您可以根据需求调整分析时间段，系统目前支持最多120天的统计结果。

在分析图中我们可以进行以下分析模式：

2.5.1 转化步骤

通过公共属性将用户按照省份进行过滤后，我们可以看到不同省份在每一步的转化人数和转化率。

• 柱状图：
  
  • 柱状图会按照不同的步骤聚合展示，相同步骤间距较小，不同步骤间距较大；
  • 同一个分组下的柱型在不同的步骤中，顺位和颜色均一致；
  • 鼠标hover的时候会hover到具体一个柱形上出现浮层，浮层内写出该柱形对应的事件名称、分组值、指标数和转化率，以及点击柱状图可存为用户群、导出用户（更详细的显微镜功能，可点击：显微镜功能）；
  • 图例为不同分组的分组值，可点击不同的分组，如果颜色变为灰色，则表示不显示该分组，比如灰色的“陕西、江苏”分组；
  • 可左右拖动下方“灰色进度条”，查看全部的分组转化情况。
• 漏斗图：
  
  • 漏斗图会按照不同分组值进行展示；
  • 鼠标hover的时候会hover到具体一个柱形上出现浮层，浮层内展示转化率和流失率，以及点后会唤起显微镜，可存为用户群、导出用户等（更详细的显微镜功能，可点击：显微镜功能）；
  • 可以设置不同对比项，根据自己的需要对比不同的分组值；

2.5.2 转化趋势

• 默认支持折线图为最优展示形式，横轴为日期，纵轴为转化率；
• 折线图右侧有一个流程图，标记了一个n步转化过程中，n-1次转化（事件1到事件2，事件2到事件3……事件n-1到事件n），点击可以切换折线图展示；
• 多分组和多漏斗时，折线图变为多折线展示，类似事件分析；
• 可拖动下方“灰色进度条”，查看全部的分组转化情况；
• 点击折线上的点，可使用新建日期批注、存为用户分群、导出用户ID、查看用户列表等能力。

2.5.3 转化时长

• 图表区说明：
  • 纵轴为完成转化的数量占比，横轴为时间间隔；
  • 中值所在柱图为所有转化用时的中值所在的柱图；
  • 可通过横轴的滑块拖动决定数据范围。
• 间隔设置：
  
  可以通过图表右上角设置区域进行间隔时间和要查看的具体步骤，间隔时间支持“秒、分、小时、天”，具体显示取决于选择窗口期时间粒度，转化步骤的数量取决于创建事件漏斗数量。
• 箱线图：
  通过箱线图可以清晰的看到，整体转化、步骤步骤间的转化用时的分布是什么样子，我们提供了最大值、最小值、中位数、平均值、75分位值、25分位值等指标来帮助用户洞察时长分布。
  

2.6 转化详细数据

展示统计结果的详细数据表。

• 如果选择柱形图呈现，数据表内：一个分组为一行，可以点击“+”展开看不同时间周期的数据。
  
• 如果选择折线图呈现，数据表内：一个分组为一行，不会展开。
  
• 详细数据表支持以下操作：
  • 对统计结果进行排序；
  • 下载为excel文件。

2.7 保存到看板

将需要长期监测的指标图表添加到看板中。

操作步骤：

1. 点击右上角的「保存到看板」；
2. 为图表命名，并选择需要保存的目标看板，进行保存。