當(dāng)需要針對數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)果分析，但卻發(fā)現(xiàn)所采集的數(shù)據(jù)不全，這時(shí)候該如何補(bǔ)救？作者結(jié)合寶石電商項(xiàng)目，列舉了幾種分析思路，談?wù)勗跀?shù)據(jù)不全的情況下，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，一起來看看。

這是一個(gè)垂類電商網(wǎng)站的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，賣石頭的，寶石！

客單價(jià)高，逢年過節(jié)客流大，主要靠回頭客。

剛接觸時(shí)，他們只采集了5個(gè)數(shù)據(jù)：

1. 頁面瀏覽；
2. 注冊按鈕點(diǎn)擊；
3. 購物車按鈕點(diǎn)擊；
4. 提交訂單按鈕點(diǎn)擊；
5. 結(jié)賬按鈕點(diǎn)擊。

萬幸，購物流程數(shù)據(jù)都被囊括進(jìn)去了。

我對購物流程，做了一個(gè)漏斗圖（當(dāng)時(shí)用的數(shù)據(jù)分析工具，雖然有漏斗功能，但沒有做好相關(guān)設(shè)置，無法使用，這里的漏斗只是表現(xiàn)形式），數(shù)據(jù)經(jīng)過脫敏和取整處理后的示意圖如下：

給剛進(jìn)入數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的小伙伴解釋一下：采集了頁面瀏覽，不但可以計(jì)算出漏斗頂端的訪問次數(shù)，還可以單獨(dú)查看某個(gè)頁面的瀏覽數(shù)據(jù)，也就是漏斗底部付款成功頁的數(shù)據(jù)了。

PS：本文的后續(xù)數(shù)據(jù)都是經(jīng)過脫敏和取整處理的。

雖然數(shù)據(jù)不多，但也能找到流失最大的地方了。即，漏斗的第一步和最后一步分別只有0.7%和0.29%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他步驟，要最先分析。

你會(huì)先分析哪一個(gè)步驟呢？或者說，你匯報(bào)時(shí)，會(huì)先呈現(xiàn)哪部分呢？

我的選擇是先聊最后一步，差一點(diǎn)就能收到錢了，更讓人覺得惋惜，調(diào)整之后也更容易見效。

然后，我發(fā)現(xiàn)：沒有采集到付款成功頁數(shù)據(jù)≠?zèng)]有付款成功，因?yàn)橛唵雾撁嬗幸粋€(gè)選項(xiàng)是貨到付款，這個(gè)數(shù)據(jù)沒有采集，只能詢問客戶后臺(tái)收款數(shù)據(jù)。（我們沒有直接查看客戶后臺(tái)數(shù)據(jù)的權(quán)限，只能用的時(shí)候，去要。）

果不其然，在線收款數(shù)據(jù)是93，比付款成功頁瀏覽次數(shù)少7，而總收款數(shù)據(jù)=在線收款數(shù)據(jù)+貨到收款數(shù)據(jù)=2,200。（注：對買寶石的人而言是付款，所以網(wǎng)站頁面上寫的是付款；對賣寶石的人而言是收款，所以后臺(tái)數(shù)據(jù)是收款）

客戶懷疑自己的在線收款系統(tǒng)有問題，因?yàn)樵诰€收款數(shù)據(jù)比付款成功頁瀏覽次數(shù)少。

這讓我意識(shí)到自己剛才的疏漏，最后一步不應(yīng)該用付款成功頁瀏覽次數(shù)，因?yàn)檫@個(gè)數(shù)據(jù)是刷新一下就+1，可實(shí)際并沒有付款第二次，應(yīng)該用付款成功頁訪問次數(shù)才對。

查看了付款成功頁的上一個(gè)頁面時(shí)，確實(shí)有7次還是付款成功頁，這也就驗(yàn)證了多出來的那部分，的確是刷新導(dǎo)致的。

校準(zhǔn)了數(shù)據(jù)后，我們調(diào)整了漏斗數(shù)據(jù)，變成了如下樣子：

漏斗的最后一個(gè)步驟（只差一步就能掙錢了的地方），從結(jié)賬按鈕點(diǎn)擊次數(shù)到付款成功次數(shù)的比例仍舊不足64%，但已經(jīng)沒有更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析了，只能對這部分進(jìn)行更詳細(xì)的數(shù)據(jù)采集才可能有結(jié)論。

目前只有一個(gè)小推測，那就是快遞寶石需要特殊的保護(hù)，因此每塊售出的寶石除了運(yùn)費(fèi)外，還有固定百分比的保險(xiǎn)費(fèi)。

這費(fèi)用是點(diǎn)擊結(jié)賬按鈕后才能看到的！一下子多了這么多費(fèi)用，搞不清楚狀況的人很可能就直接放棄了，還很容易覺得這個(gè)網(wǎng)站很坑；即便能搞清楚狀況，發(fā)現(xiàn)多出來的費(fèi)用過高而放棄，都是很正常的。

把這些費(fèi)用放在訂單頁面，可以避免搞不清狀況而放棄的情況，但似乎減免這部分費(fèi)用才是最有效的。但一切都需要有了數(shù)據(jù)，或者頁面改動(dòng)之后才知道。

完成數(shù)據(jù)采集并積累足夠分析的數(shù)據(jù)量需要一些時(shí)間，期間，我出于娛樂寫了一個(gè)關(guān)于這件事情的數(shù)學(xué)公式，如下：

當(dāng)某訂單的（總價(jià)格-總優(yōu)惠-寶石總成本-平均訂單推廣成本）＞該訂單的（總運(yùn)費(fèi)+總保費(fèi)+總稅金）時(shí)，該訂單直接現(xiàn)金流大概率為正，是否可以減免運(yùn)費(fèi)和保費(fèi)？

當(dāng)某訂單的（總價(jià)格-總優(yōu)惠-寶石總成本-平均訂單運(yùn)營成本-平均訂單推廣成本）＞該訂單的（總運(yùn)費(fèi)+總保費(fèi)+總稅金）時(shí)，該訂單直接收益大概率為正，是否可以減免運(yùn)費(fèi)和保費(fèi)？

呈現(xiàn)在產(chǎn)品里，訂單總金額超過￥1,000，免除運(yùn)費(fèi)或保費(fèi)之一；訂單總金額超過￥2,000，免除運(yùn)費(fèi)和保費(fèi)。

突然，背后一個(gè)響起聲音：“你這思路不錯(cuò)！我們可以嘗試這樣運(yùn)算一下，沒準(zhǔn)行。”

事后，對接人告訴我，這人是大老板，頭一次見他夸人。我同事抓住機(jī)會(huì)，吹噓起我們公司的能力有多么強(qiáng)大，且被定義為數(shù)學(xué)建模能力。我陪著笑，心想：“建模個(gè)錘子！我老娘賣寶石的時(shí)候，就是這么算的，還是在京東買東西的時(shí)候，學(xué)人家滿39免運(yùn)費(fèi)的思路。”就是類似這樣的寶石：

39免運(yùn)費(fèi)，是不是讓我暴露年齡了！現(xiàn)在是99免運(yùn)費(fèi)哈……

這個(gè)插曲使得項(xiàng)目進(jìn)度意外加速了，但那是后話，咱們說回?cái)?shù)據(jù)分析。

漏斗的第一步，從訪問次數(shù)到注冊按鈕點(diǎn)擊次數(shù)只有0.7%，這個(gè)數(shù)據(jù)其實(shí)不嚴(yán)謹(jǐn)，但很有用！

首先，已經(jīng)注冊的人再次訪問，會(huì)被記錄訪問次數(shù)，但他們不需要去點(diǎn)擊注冊按鈕，就可以購買寶石。因此，0.7%的分母被高估了。

其次，采集的數(shù)據(jù)是注冊按鈕點(diǎn)擊，不是注冊成功，注冊失敗的人可能不止點(diǎn)了一次。因此，0.7%分子也被高估了。

再次，還是因?yàn)椴杉亲园粹o點(diǎn)擊，不是注冊成功，能成功做到加入購物車的人被高估了。

最后，到達(dá)網(wǎng)站就會(huì)被記錄訪問次數(shù)，但≠訪客真的看了網(wǎng)站，可能啥都沒干就走了。

我們一條一條看！先趁著熱乎，看最后一條。

由于這個(gè)賣寶石的電商網(wǎng)站只采集了5個(gè)數(shù)據(jù)：頁面瀏覽、注冊按鈕點(diǎn)擊、購物車按鈕點(diǎn)擊、提交訂單點(diǎn)擊、結(jié)賬按鈕點(diǎn)擊。因此，不知道訪客是否啥都沒干就走了，只能退而求其次，查看根據(jù)頁面瀏覽數(shù)據(jù)計(jì)算出的跳出率（Bounce Rate）。

當(dāng)時(shí)，使用的工具跳出率的計(jì)算方法是：跳出率=只記錄了著陸頁訪問的訪問次數(shù)/總訪問次數(shù)，該數(shù)據(jù)為83.5%。這一方面是采集的數(shù)據(jù)太少，訪客可能在著陸頁（即訪問的第一個(gè)頁面）上做了很多事情，只是沒被記錄到，我們不知道；另一方面是最多只看了著陸頁這一個(gè)頁面的訪問次數(shù)高達(dá)83.5%，這不太好說是好是壞。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)：50%左右的著陸頁是詳情頁，且基本上都不是新訪客。稍一打聽，發(fā)現(xiàn)是銷售人員微信給至少購買過一單的老主顧造成的。

當(dāng)著陸頁是詳情頁時(shí)，幾乎全是老訪客，跳出率超過99%。著陸頁不是詳情頁那一半左右的情況，新老訪客約4:1，新訪客跳出率73%，老訪客跳出率48%。

先收住，現(xiàn)在更深入的分析，反而會(huì)讓我們看不清楚哪個(gè)問題才是更重要的。我們來看第2和第3兩條，它們都與漏斗第二層的7,000次注冊按鈕點(diǎn)擊相關(guān)。這7,000次注冊按鈕點(diǎn)擊是6,000個(gè)訪客完成的，其中新老訪客約14:1。

第1條，漏斗第一層的1,000,000次訪問中，有約3,200人是沒有點(diǎn)擊過注冊按鈕，卻提交訂單了，TA們累計(jì)訪問了約100,000次，且這些人都不是新訪客。這個(gè)網(wǎng)站，不注冊成功是不可能看到提交訂單按鈕的，更不可能點(diǎn)擊到它，被記錄數(shù)據(jù)。因此，可以斷定0.7%的分母1,000,000次訪問，至少被高估了約100,000次，即10%左右。

結(jié)合補(bǔ)充的一部分無需贅述的數(shù)據(jù)，我們可以總結(jié)出如下的訪客行為分析圖：

左半側(cè)起始于銷售人員把詳情頁微信給至少購買過一單的老主顧，成單率與網(wǎng)站本身的用戶體驗(yàn)關(guān)系不大；右半側(cè)訪客的自主訪問行為，才是數(shù)據(jù)分析的重點(diǎn)，是網(wǎng)站用戶體驗(yàn)提升真正能改善的部分。因此，我把右半側(cè)做了更詳細(xì)的拆解，如下圖所示：

從上到下對比左右兩側(cè)，我們會(huì)依次發(fā)現(xiàn)，當(dāng)著陸頁不是詳情頁為大前提時(shí)：

①新訪客的跳出率更高，達(dá)到了73%

②未跳出的新訪客進(jìn)行注冊的比例也僅高于5%

③加入購物車后，提交訂單的比例，新訪客40%，老訪客22.5%，新訪客更高

④提交訂單后，結(jié)賬比例，新訪客91.67%，老訪客88.9%，也是新訪客更高

⑤老訪客需要進(jìn)行注冊的人，完成后續(xù)步驟的比例更高，整體上高于新訪客

⑥老訪客無需進(jìn)行注冊的人，完成后續(xù)步驟的比例最低，整體上低于新訪客，甚至把老訪客這些步驟的整體完成比例拉低到了新訪客之下。

我們按順序來，解析第一個(gè)情況。拆解新訪客的著陸頁后，我發(fā)現(xiàn)主要是2個(gè)頁面+1類頁面，兩個(gè)分別是首頁和注冊頁，一類是活動(dòng)頁，你猜哪個(gè)跳出率更高？

沒錯(cuò)，就是注冊頁！它作為著陸頁時(shí)，跳出率接近95%。

當(dāng)首頁和活動(dòng)頁作為著陸頁的時(shí)候，跳出率都不到60%，都低于新訪客的平均跳出率73%，拖后腿的只有一個(gè)。

換位思考一下，剛到一個(gè)不知名陌生新網(wǎng)站就讓你注冊，你會(huì)怎么選呢？

追本溯源，我馬上查看了注冊頁作為著陸頁的流量來源，發(fā)現(xiàn)這個(gè)客戶沒有給推廣鏈接添加追蹤標(biāo)記。只能通過自動(dòng)采集到的推廣平臺(tái)服務(wù)器域名，推斷出是哪些推廣平臺(tái)。然后，我又查看了那略高于5%的未跳出流量，是否能帶來訂單。的確不是0，但太少了。

所以，沒過過久，引流到注冊頁的推廣都停了。并且，客戶把添加推廣標(biāo)記當(dāng)成了第一要?jiǎng)?wù)，因?yàn)門A們實(shí)在受不了，不能確定某個(gè)推廣到底有多少訂單。

第二個(gè)情況，我們要先看如何能到達(dá)這個(gè)賣寶石網(wǎng)站的注冊頁。

主要是4種方式：

1. 直接著陸，即使沒有直接推廣注冊頁，它也可能是著陸頁；
2. 我登錄狀態(tài)的訪客，點(diǎn)擊購物按鈕，會(huì)跳轉(zhuǎn)到注冊頁；
3. 通過導(dǎo)航點(diǎn)擊到注冊頁；
4. 活動(dòng)頁上的按鈕直接導(dǎo)流到注冊頁。

上面提到，注冊按鈕點(diǎn)擊次數(shù)7,000，點(diǎn)擊人數(shù)6,000。注冊頁的瀏覽量高達(dá)20萬！注冊頁訪問次數(shù)高達(dá)19萬！注冊頁訪客人數(shù)17萬！注冊率（注冊按鈕點(diǎn)擊人數(shù)/注冊頁訪客人數(shù)）還不到3.5%！我沒覺得那個(gè)注冊流程有這么差??？然后，我發(fā)現(xiàn)了問題，沒有提出直接推廣注冊頁的數(shù)據(jù)，那可是跳出率接近95%的情況啊。

最后，我對比了一下，其它3種到達(dá)注冊頁的方式，注冊率有什么不同。

第二種情況，從購物車跳轉(zhuǎn)過來的，注冊率85%出頭；剩余那接近15%，下一個(gè)頁面基本都是登錄頁他們被記錄為新訪客大概率是因?yàn)閾Q了電腦、換了瀏覽器、清了瀏覽器緩存或太久沒訪問等緣故，被系統(tǒng)記錄為了新訪客，其實(shí)是早就注冊成功過得了。

通過導(dǎo)航點(diǎn)擊到注冊頁的，注冊率接近75%。

從活動(dòng)頁按鈕過來的，注冊率最高超過90%，感覺像是因?yàn)樽灶I(lǐng)券而薅羊毛的，因?yàn)檫@樣注冊后，產(chǎn)生的訂單并不多。

并沒有更細(xì)致的數(shù)據(jù)支持，注冊相關(guān)的分析了，只能設(shè)計(jì)好注冊流程的埋點(diǎn)方案，把數(shù)據(jù)采集、積累好，再說。比注冊更復(fù)雜的，購物流程中的東西，更是如此，也只能先采集、積累數(shù)據(jù)，再說了！

我的第一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，讓我明白了一個(gè)很重要的道理。即使數(shù)據(jù)不全、不準(zhǔn)、不是100%嚴(yán)謹(jǐn)，也能讓你分析出來很多東西，并有效指導(dǎo)接下來的工作，甚至能讓你立刻止損。

本文由 @中士哥 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議

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