介绍 Ayima Data Studio 漏斗图
已发表: 2020-01-31发现有多少双闪闪发光的独角兽袜子被添加到购物篮中，然后有多少双被成功购买，这是我们作为数字分析师工作的一个非常重要的部分； 尤其是当涉及到这些客户在前往独角兽袜子天堂的旅程中可能面临的问题时。
当然，漂亮的袜子只是一个例子。 归根结底，我们的工作是帮助客户增加收入——无论是增加袜子销量还是获得更多订阅——而从“开始结账”到“购买”的客户比例的小幅增加可能会导致收入的大幅增长。 这就是为什么我们喜欢漏斗。
在为关键利益相关者创建报告时，购买漏斗是帮助可视化客户旅程的核心工具。 它们帮助我们找到主要问题所在以及我们应该为客户寻找潜在障碍的地方。
但是，如果您是一名数字分析师，您可能会理解花时间手动创建这些购买渠道的挫败感，通常使用 Data Studio 中的混合数据。 这就是我们创建这个简单的漏斗可视化的原因：只需单击四次即可将其添加到您的仪表板。 并且使用相关的目标完成添加每个阶段的数据可以在不超过十次点击中完成。 减少创建漏斗的时间可以腾出更多时间进行分析，让我们有机会轻松发现客户成功购买过程中的任何变化。
什么是数据洞察？
Data Studio 是 Google 的可视化工具。 它与 Google 产品无缝链接，但您也可以将其连接到您自己的数据库。 它连接到 Google Analytics，允许您以任何您想要的格式可视化您的网络数据，并且非常适合创建仪表板。
什么是 Data Studio 社区可视化？
这个新推出的 Data Studio 功能让您只需单击几下即可将漏斗可视化添加到仪表板。 您可以探索整个社区生成的可视化图库，包括 Ayima 漏斗图！
只需单击四次，即可将漏斗添加到您的仪表板！
- 在您的数据洞察仪表板中，单击“添加图表”下拉列表旁边的“社区可视化和组件”图标
- 单击“探索更多”以查看所有可用的可视化
- 单击 Ayima 的“漏斗图”并将其放到您的仪表板上
- 为漏斗的每个阶段输入您的目标。 初始指标是“会话”和“浏览量”——调整它们以创建您需要的渠道。
- 查看下面的示例，我们在其中可视化了 Ayima 电子商务渠道的所有标准阶段。
想让它看起来漂亮吗？ 您可以像自定义所有其他 Data Studio 社区可视化组件一样自定义条形图。 更改条形图的颜色、文本以及图表上显示的小数位数。 条形的宽度对应于漏斗步长。
我是否启用了社区可视化？
如果您刚刚创建了一个新仪表板，则默认情况下应启用社区可视化。 如果它是旧的，您可能必须打开此选项。
要检查您的报告是否启用了“社区可视化访问”：
- 在标题中选择“资源”和“管理添加的数据源”
- 然后在数据源上选择“编辑”
- 在右上角的“报告中的字段编辑”选项选项旁边，打开社区可视化
- 完成后请记住单击“完成”，以将此更改保存在数据源中。
重要提示：如果您看不到数据源的“编辑”选项，这意味着您无权添加此权限，必须要求数据源所有者启用此设置。
如何阅读此漏斗
“% vs Previous”是最近阶段与前一阶段的百分比。“% vs Initial”计算每个步骤占第一步的百分比。
例如，在我们下面的漏斗中，“% vs Previous”应该解释如下：
我们在示例网站上进行了 2,241 次会话。 所有会话中有 84% (1,889) 是电子商务：通过访问产品相关页面、弹出窗口、购物篮或结帐，这些会话表现出对购买产品的兴趣。 这个想法是打折会话，例如，阅读一篇博客文章并且从未访问过产品页面。 他们不太可能转换，因此我们不想将它们归类为“电子商务会话”。
90% (1,698) 的“电子商务会话”用户查看了产品，57% 的用户创建了购物篮。 在创建购物篮的人 (967) 中，70% (678) 点击了“开始结账”，但只有 23 (3%) 人完成了购买。 最后一个阶段有一个非常显着的下降——我们会立即对此进行调查，以了解用户结帐的问题所在！
而“% vs Initial”应解释如下：
我们在示例网站上进行了 2,241 次会话。 在这些会话中，84% (1,889) 的会话是电子商务。 76% 的会话（同样是 2,241）查看了产品，43% 的会话创建了一个购物篮。 30% 的会话开始结帐，1% 进行了交易。
在这种情况下，最后一个百分比 (1%) 是“转化率”的 Google Analytics（分析）指标：交易次数除以会话总数。
重要提示：使用目标或会话级别的指标创建此漏斗，否则您可能会将交互次数与会话进行比较。 例如，如果您的起点是会话数（就像在我们的示例中一样），您应该为所有其他阶段使用目标。 每个会话仅记录一次目标，因此您将会话与发生交互的会话进行比较。
如果您使用事件数来计算“加入购物篮”阶段而不是目标，您可能会人为地夸大漏斗：某人可能有一个会话，但“加入购物篮”三次。 如果您使用事件，您将多算“添加到购物篮”的数量。 随着时间的推移，这可能会使漏斗高度不稳定。
如果您想了解更多关于使用购买渠道报告客户旅程的信息，以及我们如何帮助您的分析功能，我们很乐意听取您的意见。