间隔分析

间隔分析主要提供从起始事件到转化目标之间的时间角度和步长角度的相关指标统计,便于关注转化的人群能够从这些指标中观察转化过程的情况,根据转化时长和转化步长的相关情况来判断转化过程是否正常,是否存在优化的空间以及是否存在较大的方差。

在某些实际场景中,转化结果和转化效率之间息息相关,我们在关注转化结果以及影响结果的维度的同时,更需要关注转化过程中的效率指标,这也是间隔分析主要解决的问题。例如:某理财类 App,从落地页引流到首次入金,中间涉及的转化环节很多,除了最终转化率之外,需要关注核心步骤之间的转化效率,尤其是注册、绑卡等几个环节。

可以将间隔分析理解为漏斗分析的一个补充,两者关注的侧重点不同,但是目标一致,都是为了优化转化。漏斗分析关注转化环节,间隔分析关注转化效率。

间隔分析目前包括 10个预置指标来衡量转化效率,包括:

  1. 总体转化率

  2. 转化用户数

  3. 转化时间类:转化时间中位数、最大值、最小值、平均值

  4. 转化步长类:转化路径长度中位数、最大值、最小值、平均值

转化路径长度计算的是起始行为与转化目标之间间隔的事件数,每增加一个事件,步长加 1

功能说明

分析-间隔分析

同漏斗分析类似,间隔分析也支持分钟、小时、天等不同粒度的转化周期设置,最短1分钟,最长180天。

当切换指标为【转化用户数】时,间隔分析同样支持分群下钻,可以查看人群明细信息。

特殊场景的计算逻辑说明

当用户的转化路径为 A-A-B-B,即在转化路径上存在重复事件时,此时的计算逻辑是只计算最近一次起始事件到最初一次转化目标的数据。