從起始事件到轉(zhuǎn)化目標，如何通過間隔分析提高轉(zhuǎn)化率？（內(nèi)含6個行業(yè)的具體應用）

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對很多產(chǎn)品運營的同學來說，一個客戶從引入到轉(zhuǎn)化，要經(jīng)歷許多步驟，每一步都可能導致流失和轉(zhuǎn)化失敗。

例如，理財類APP ，從落地頁引流到首次入金，中間涉及的轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)很多，除了最終轉(zhuǎn)化率之外，我們需要關(guān)注核心步驟之間的轉(zhuǎn)化效率，尤其是注冊、綁卡等幾個環(huán)節(jié)。此外，像電商、教育、理財?shù)壬婕拜^長用戶轉(zhuǎn)化流程的業(yè)務場景，其實我們可以通過間隔分析模型，來不斷優(yōu)化提高用戶轉(zhuǎn)化效率。

間隔分析主要提供從起始事件到轉(zhuǎn)化目標之間的時間角度和步長角度的相關(guān)指標統(tǒng)計，以便我們能夠從這些指標中觀察轉(zhuǎn)化過程的具體情況，并根據(jù)轉(zhuǎn)化時長和轉(zhuǎn)化步長，來判斷轉(zhuǎn)化過程是否正常、是否存在優(yōu)化的空間、以及是否存在較大的方差。

轉(zhuǎn)化路徑長度計算的是起始行為與轉(zhuǎn)化目標之間間隔的事件數(shù)，每增加一個事件，步長加一。

其實，間隔分析也可以理解為是漏斗分析的一個補充，雖然兩者關(guān)注的側(cè)重點不同，但是目標一致，都是為了優(yōu)化轉(zhuǎn)化。漏斗分析關(guān)注轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)，間隔分析關(guān)注轉(zhuǎn)化效率。所以，通過間隔分析，優(yōu)化的最終目的是提高轉(zhuǎn)化率，而不是為了減少轉(zhuǎn)化時長或者轉(zhuǎn)化步長。

在新用戶注冊環(huán)節(jié)，類似于漏斗分析，我們可能為了減少用戶填寫的條目，減少用戶操作步驟來提高注冊成功率；但也存在一些場景，我們是通過增加步長，促進用戶像轉(zhuǎn)化目標流轉(zhuǎn)。例如：

在金融領(lǐng)域，為了加速新用戶完成首次投資，其運營人員會通過贈送新用戶體驗金的方式；

在電商領(lǐng)域，商品詳情瀏覽頁到加入購物車再到支付環(huán)節(jié)，從購物車-支付環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率不高，運營人員可以通過設(shè)置“領(lǐng)取專屬優(yōu)惠券”方式提醒用戶，雖然增加了轉(zhuǎn)化步長，卻能加快刺激消費者確認支付。

易觀方舟-間隔分析模型 Demo 數(shù)據(jù)

在某些實際場景中，轉(zhuǎn)化結(jié)果和轉(zhuǎn)化效率之間息息相關(guān)，我們在關(guān)注轉(zhuǎn)化結(jié)果以及影響結(jié)果的維度的同時，更需要關(guān)注轉(zhuǎn)化過程中的效率指標，這也是間隔分析主要解決的問題。

以社交產(chǎn)品為例，為了解不同渠道用的注冊轉(zhuǎn)化情況，將起始行為與轉(zhuǎn)化目標設(shè)為「注冊成功」與「完善個人信息」，有效評估不同渠道的用戶轉(zhuǎn)化花費平均時長并結(jié)合獲客成本，篩選高質(zhì)高效渠道，提升獲客速度。

以電商/互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品為例，為幫助新用戶群體完成首次購買/投資，將起始行為與轉(zhuǎn)化目標設(shè)為「注冊成功」與「支付成功」，結(jié)合用戶轉(zhuǎn)化花費的平均時長，了解其購買/投資意愿，進而設(shè)計相關(guān)激勵措施，在最佳轉(zhuǎn)化時間進行相關(guān)推薦或促銷，刺激用戶完成首次購買/投資。

以視頻內(nèi)容/知識社區(qū)產(chǎn)品為例，為了解不同用戶群體的瀏覽差異，將起始行為與轉(zhuǎn)化目標均設(shè)為「視頻觀看」/「專題瀏覽」，展現(xiàn)用戶觀看/瀏覽兩次相關(guān)內(nèi)容的時間間隔，對比不同「獲客渠道」、「所在地域」、「所用機型」的用戶群體活躍度差異，評估內(nèi)容質(zhì)量以及用戶偏好，優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)出內(nèi)容及個性化推薦機制，提升用戶活躍度/粘性。

以在線旅游產(chǎn)品為例，為了解高價值用戶復購周期/頻次，將起始行為與轉(zhuǎn)化目標均設(shè)為「支付訂單」，并將分析目標設(shè)定為特定用戶分群「訂單總額大于5000元的用戶」，或為起始行為增加「訂單金額大于 2000 元」的篩選條件，從而得出分析結(jié)論。

以企業(yè)服務產(chǎn)品為例，為了解客服人員工單響應速度，將起始行為與轉(zhuǎn)化目標設(shè)為「用戶端發(fā)起工單會話」與「客服端首次回復」，分析客服人員平均響應時間間隔，進而設(shè)計相關(guān)獎懲制度，提升客服人員響應速度，優(yōu)化用戶體驗。

以 O2O 產(chǎn)品為例，在評估整個轉(zhuǎn)化路徑的過程中，將起始行為與轉(zhuǎn)化目標設(shè)為「啟動 APP 」與「完成訂單」，發(fā)現(xiàn)用戶平均轉(zhuǎn)化時長過于久。結(jié)合漏斗分析，挖掘不同環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化耗時，定位轉(zhuǎn)化路徑異常環(huán)節(jié)，為后續(xù)產(chǎn)品迭代提供數(shù)據(jù)支持。