不同页面用户流失情况
- 流失情况的定义：如果某个页面的转化率低，说明用户在这个页面流失严重。
- 转化率的定义：下一页面用户数/当前页面用户数
- 定位问题页面：可以通过 convertion 列表的值找出转化率低的步骤，从而定位需要优化的页面或功能。
假设各页面用户数分别为：
- home_page: 1000
- listing_page: 800
- product_page: 500
- payment_page: 300
- confirmation_page: 150
计算结果： 转化率的定义：下一页面用户数/当前页面用户数
- listing_page 转化率: 800/1000 = 0.8
- product_page 转化率: 500/800 = 0.625
- payment_page 转化率: 300/500 = 0.6
- confirmation_page 转化率: 150/300 = 0.5
可以看到，转化率从首页到确认页逐渐降低，其中 product_page 和 payment_page 流失尤为明显。
使用场景
- 电商：分析从浏览商品到最终下单的流失情况。
- 应用程序：分析用户从注册到活跃的转化路径。
- 运营优化：定位流失严重的步骤，优化体验提升转化率。
convertion = []
page = ['home_page','listing_page','product_page','payment_page','confirmation_page']
for col in range(len(page)-1):
print(user_info[page[col+1]].sum())
print(user_info[page[col]].sum())
convertion.append(user_info[page[col+1]].sum() / user_info[page[col]].sum())
>> sample output
>> [0.8, 0.625,0.6,0.5]
漏斗分析 - Device 维度
device_funnel = user_info.groupby(['device'])['home_page','listing_page','product_page','payment_page','confirmation_page'].sum()
device_convertion = []
page = ['home_page','listing_page','product_page','payment_page','confirmation_page']
for i in range(len(device_funnel.index)):
for col in range(len(page)-1):
device_convertion.append(device_funnel[page[col+1]][i].sum()/device_funnel[page[col]][i].sum())
可将不同页面用户数、转化率制作成表格，不同维度之间、页面转化率，做条形图比较。
我认为该方法作用有限，因为外因过多难以排除，但记录仍可作为一种辅助分析方法。