這篇文章我會用 GA4 的漏斗分析報表，實際帶讀者走一次產品數據分析流程，包含讓讀者了解適合使用漏斗分析的場景、如何拆解漏斗，以及如何應用區隔（segment）來做更進階的產品數據分析，建議讀者可以打開 GA4 一起實際操作一次！

內容大綱

如何打開 GA4 的漏斗分析報表？

在 GA4 的介面中，你可以在最左側的列表當中，找到探索的選項（左圖 1），點擊後會看到範本庫中的「程序探索」，點擊進去之後即是這篇文章會使用到的漏斗分析報表（右圖 2）。

如何運用漏斗分析？

漏斗可大可小，重點是拆解

講到漏斗分析，大家第一時間會想到的多半是 AARRR，也就是描述產品中的獲客、激活、留存、營收、推薦這五大階段。而除了這麼大的漏斗外，在產品分析實務上，更常把用戶的關鍵行為拆解成小漏斗來分析。

以註冊為例，通常我們不會單看註冊人數有多少，而是會去觀察有多少人進到註冊頁面、完成註冊。如果把這個流程用漏斗的方式檢視，那你要觀察的指標可能會包含 1. 點擊註冊按鈕。2. 進到註冊頁面。 3. 完成註冊。4. 完成信箱驗證，然後將他們的轉換率算出來，以此了解產品有哪些頁面需要優化。

順應業務需求，找出關鍵行為拆解

不管你的漏斗分析是大到橫跨整個用戶旅程，還是小到僅觀察一個關鍵行為的表現，最重要的都是了解業務方（產品、行銷、業務）目前最需要被解決的需求是什麼，以及做什麼才能最大程度的解決 / 優化產品現況，這樣不管是拆解大的漏斗還是小的漏斗，才會真的有價值。

下面我想再以具體情境為例，提及幾個常被拆解成漏斗的關鍵行為，幫助讀者了解到底該如何拆解自家的業務需求。

電商平台 – 付款：瀏覽產品頁→加到購物車→完成購買。
記帳產品 – 記帳：進入產品→點擊記帳按鈕→完成一筆新記帳。
修圖軟體 – 作圖：點擊開始做圖→進到編輯頁→完成作圖。
SaaS 服務 – 訂閱：試用→完成訂閱。

漏斗不一定會被分成幾個階層，要拆的多細也端看自己想了解什麼樣的用戶行為。但這邊要提醒的事，當漏斗拆的過細，例如將「加到購物車→完成購買」再細拆成「加到購物車→跳轉到信用卡頁→完成購買」雖然整個用戶流程會更清楚，但有可能因為優化的程度有限，導致成效不顯著，那這樣不如把這個時間，拿來優化其他能更顯著帶來效益的產品階段。

GA4 的程序探索（漏斗分析）怎麼用？

拆解流程：在報表中加入事件

打開程序探索這張報表後，你可以在標籤設定中的步驟依序把你要觀察的用戶流程放進去，以圖中的流程為例，就是將電商常看的結帳漏斗依次加入，分別為瀏覽產品頁→加到購物車→完成購買。

點擊步驟右邊的鉛筆圖示（編輯），就會進到下圖編輯程序步驟的畫面，在這裡你可以自由選擇要分析的事件，也就是前面我們提到的用戶流程，只要點擊新增步驟就可以再多新增一個事件。除了指定事件外，我們甚至可以加入參數，例如指定品項、類型等，來進一步細分事件。

區隔比較：找出不同使用者群的行為差異

在流程拆解完後，你可以進一步透過區隔比較來挖掘真正有價值的商業洞察。例如我們想了解哪個產品、渠道、地區的轉換率比較好，或是想了解不同行為（例如瀏覽產品 10 次與 1 次）是否會帶來轉換率差異時，都可以透過區隔來進一步分析。以下我們使用國家來做範例。

如何加入區隔比較？

回到最初程序探索的完整頁面，會看到最左側有一區「區隔」，點擊旁邊的＋號

接著就會進入建立新區隔的頁面，在這邊我們會以國家來建立區隔，因此點擊「使用者區隔」。

接著按下新增條件。

然後選擇地理位置、國家 / 地區 ID。

在條件欄我們選擇「包含」，國家選擇「IN」（印度），接著幫這個區隔建立一個名字，在這裡我直接取名為 IN，最後按下儲存並套用，一個新的區隔就建立完成了。

接著將新建立好的區隔拖曳到區隔比較內，就可以獲得兩個區隔各自的漏斗了！此時透過觀察每一階段轉換率，就可以挖到更深的商業價值。

分析上常用的區隔

如果你的服務 / 產品僅限於台灣，那麼很可能不會用到國家這個區隔。那在實務上做分析時有哪些區隔是常常被拿來使用的呢？

1. 渠道

這裡的渠道指的是透過不同管道，例如 Google、廣告、社群媒體來的用戶。你可以非常細分的去觀察不同管道的用戶有什麼行為差異，例如廣告就可以細拆成各個不同的廣告組合、社群媒體也可以拆成是 FB、IG、LINE 等等。

2. 使用者行為

不同意圖的用戶所展示出來的使用者行為可能有所不同。以電商網站為例，每週上站 5 次跟每週只上站 1 次的用戶，他們在其他指標，例如留存、是否付費、總付費金額表現的一樣嗎？還是有什麼差異呢？這些都是需要花時間去探索的。

除了漏斗分析以外，在做事件、留存等其他分析的時候，區隔都是很常使用的概念，在實務上接到一個分析需求時，就可以從區隔開始做起哦！

窗口時間：設定合理的歸因時間

在做漏斗分析時，窗口時間的概念很常被忽略，它指的是要在前一個事件發生後的特定時間內，完成次一個事件，那麼次一個事件才會被納入漏斗中。而若不設定窗口時間，那麼所有被觸發的所有事件數都會算進漏斗裡。

下面我們直接來看沒有 / 有設置窗口時間的漏斗差異會更清楚。

未設置窗口時間

在下圖這張漏斗中，我並沒有在任一個步驟勾選窗口時間的限制，可以很清楚在摘要看到，在不限制窗口時間的情況下，完整經過這個漏斗的事件總共被觸發 1,681 次。

設置窗口時間

在這張圖中，我為兩個步驟都設置了窗口時間，意思是，在第一個事件 Item View 被觸發後的 5 分鐘內觸發第二個事件 Add to Cart，而且在觸發第二個事件後的 5 分鐘內在觸發第三個事件 Purchase，達成這兩個條件，我才視為完成這個漏斗。

在同樣的流程之下，可以看到摘要裡面顯示完整經過這個漏斗的事件僅剩下 159 次了。

為什麼要設置窗口時間？

設置窗口期的原因，通常都是為了「歸因」。當我們在分析時，只將合理的窗口時間納入流程，會幫助我們更好的判斷各個區隔的成效。例如我們想更好的歸因，那些透過特定廣告渠道進來的用戶，是否真的是因為該廣告購買，就可以設定較短的窗口期（例如 24 小時），如果該用戶真的在看到商品頁後的 24 小時內完成購買，那麼我們就將此筆訂單歸因到該廣告渠道。

實際上窗口期要設多長，要視平常自家產品、用戶的轉換時間有多長。如果是轉換期本來就比較長、需要高頻率的投放給用戶，用戶才會買單的產品（例如較高單價、考慮期較長），那麼就沒必要設置窗口期了。