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手把手帶你用 GA4 漏斗分析做進階產品數據分析

Written by 下午 11:50 產品數據分析

手把手帶你用 GA4 漏斗分析做進階產品數據分析

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!

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)。

打開 GA4 的漏斗分析報表步驟

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。

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。

GA4 漏斗分析編輯程序步驟的畫面

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

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。

接著按下新增條件

然後選擇地理位置、國家 / 地區 ID。

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。

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

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。

獲得兩個區隔各自的漏斗了

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。

未設置窗口時間

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。

設置窗口時間

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。

同場加映:用趨勢程序來呈現每日轉換率趨勢

因為漏斗本身是一個加總的結果,例如在日期範圍我們選擇 8/1-8/7,那麼呈現出來的漏斗就會是這 7 天的加總,但是實際上轉換率可能會每天都有變化,那如果我想快速看到每天的轉換率差異該怎麼做?這在 GA4 的程序探索中也可以做到。

我們只要在視覺呈現中選擇趨勢程序,就可以看到每天的漏斗趨勢。在圖中你可以看到 19 日的 Item View 明顯增加,這時候就可以進一步研究該天轉換率是上升還是下降?如果下降是為什麼?如果是上升或持平,那這個情況是因為我做了什麼而導致的嗎?有沒有辦法複製?這些都是值得進一步探究的問題。

用趨勢程序來呈現每日轉換率趨勢

總結:使用 GA4 做漏斗分析的 3 大要點

最後,再讓我們來複習一下,使用 GA4 的程序探索報表做漏斗分析時的 3 大要點。

  • 拆解流程:適當拆解流程,找出用戶在整個流程會觸發的關鍵行為(事件),作為漏斗的其中一層。
  • 區隔比較:善用區隔可以讓你的漏斗分析更有意義,不同渠道、行為的用戶,它們所呈現的轉換率很可能都不同,找出最值得你往下探就的那一個吧!
  • 窗口時間:當想讓漏斗的數值更有意義的時候,可以適當加入窗口時間,避免因為其他原因而完成漏斗的人也被你納入。

如果對於使用漏斗分析還有任何問題,或是有其他想看的主題,都歡迎留言讓我知道,希望這篇文章有幫助到你!


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