如果想了解某個(gè)預(yù)設(shè)目標(biāo)達(dá)成情況的詳情(特別是需要多少步才能完成某項(xiàng)目標(biāo)),可以在Google Analytics中選擇“轉(zhuǎn)化”→“目標(biāo)”→“逆向目標(biāo)路徑”進(jìn)行查看。

可以進(jìn)一步查看某個(gè)目標(biāo)的達(dá)成過程中,各個(gè)步驟的分階段目標(biāo)達(dá)成情況。

比如以下的案例：有1545位訪客將自己喜歡的產(chǎn)品添加到了購物車中,這1545位訪客中有887位沒有進(jìn)入下一個(gè)環(huán)節(jié)的Billing and Shipping,直接離開了網(wǎng)站,剩下658位訪客進(jìn)入了第二階段。

那么此階段的轉(zhuǎn)化率大約是42.59%(658÷1545x100%≈42.59%)。

到了 Billing and Shipping環(huán)節(jié),有些訪客就會對購物車中待付款的產(chǎn)品項(xiàng)目進(jìn)行核對,并不是每個(gè)將商品添加到購物車的訪客都會付款。

有161位訪客選擇了放棄付款,剩下的497位客戶堅(jiān)持到了付款環(huán)節(jié)。

在Payment環(huán)節(jié)也會有很多客戶離去,可能是因?yàn)橹Ц董h(huán)節(jié)存在問題。

例如,操作煩瑣,付款環(huán)境的安全性讓訪客擔(dān)憂,付款的途徑太少,付款時(shí)需要填寫過多的個(gè)人隱私信息,等等。

這些影響因素的存在導(dǎo)致了148位訪客最終沒有付款成功。

剩下的349位客戶最終完成了付款動作,那么這個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率就是70.22%(349÷497x100%≈70.22%)。

到了最后一步,還有可能出現(xiàn)訪客流失的情況。

當(dāng)以為大功告成的時(shí)候,又有一部分訪客的購買行為發(fā)生了變動。

這樣的客戶一共有35位,那么最終得到的完整交易筆數(shù)就為314,這個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率就是89.97%(314÷349x100%≈89.97%)。

那么總的Purchase Completed的目標(biāo)轉(zhuǎn)化率就是20.32%(314÷1545x100%≈20.32%)。

從目標(biāo)的漏斗分析圖表中發(fā)現(xiàn)這樣一個(gè)現(xiàn)象,越靠近最終預(yù)設(shè)目標(biāo)的階段,其轉(zhuǎn)化率就越高,因?yàn)榉謱蛹壓Y選后,剩下的訪客戶達(dá)成目標(biāo)的欲望更強(qiáng)烈。

但是也有特殊情況,比方說從賬單檢查到付款界面階段與從付款界面到成功付款階段相比,前者轉(zhuǎn)化率更高一些。

這個(gè)情況可以說明預(yù)設(shè)的付款界面或付款方式出現(xiàn)了問題,有可能是付款渠道太單一、付款環(huán)境不安全、付款的方式太煩瑣,也有可能是付款需要填寫的信息過多。

這些問題的存在直接導(dǎo)致了優(yōu)質(zhì)訪客資源的流失,后期就需要對該環(huán)境進(jìn)行深入的整改。