讓我們面對現實……你運行了一場行銷活動，獲得了點擊量，有些用戶轉化了——很棒。但隨後你的團隊有人問：「那麼，用戶在購買之前的行為是怎樣的呢？」
恐慌隨之而來。
如果你曾試圖在Excel中繪製用戶購買路徑，你就知道那有多令人沮喪。混亂的瀏覽紀錄、不明確的流量來源、不一致的時間戳。這就像用筷子夾意大利麵一樣困難。
但幸虧有Excelmatic等工具，你現在可以輕鬆回答這些問題——只需幾個智能提示，無需公式。
讓我們通過一個簡單的例子來看看它是如何工作的。
數據集：一個簡單而真實的用戶路徑表格
我們使用的數據集包含30個用戶，他們來自不同的流量來源，訪問了不同的頁面，進行點擊操作，其中一些人最終轉化了。
現在，我們向Excelmatic提出三個簡單而有力的問題。
第一個問題：用戶根據流量來源的行為如何？
你想知道用戶根據流量來源的參與度如何。所以你問Excelmatic：「你能總結每個流量來源的平均頁面瀏覽量和瀏覽時間嗎？」
瞬間，你得到了一個清晰的表格：
這表明來自社交媒體的用戶傾向於瀏覽更多頁面，停留時間也更長。很酷，但他們真的會購買嗎？讓我們找出答案。
第二個問題：哪些渠道帶動了銷售？
接下來，你想看看哪些流量來源將點擊轉化為了客戶。你問：「請顯示每個流量來源的轉化率，從高到低排序。」
Excelmatic提供了一個整潔的表格：
結果發現，推薦流量的轉化率最高，即使社交媒體的瀏覽時間很長。也許是那個鏈接到你網站的博客帶來了超級精準的訪客，或者你的推薦合作夥伴非常出色。無論如何，你有了一個值得追蹤的線索。
第三個問題：轉化的用戶做了什麼？
現在你對實際購買的用戶感到好奇。他們在點擊「購買」之前停留了多久？你問Excelmatic：「你能製作一個柱狀圖，顯示轉化用戶的瀏覽時間嗎？」
立刻，你得到了一個清晰的圖表：
Excelmatic立即創建了一個清晰的柱狀圖，顯示哪些轉化用戶的瀏覽時間長或短。
你可能會注意到一些模式：
- 有些用戶在3 - 4分鐘後就轉化了（衝動型購買者？）
- 另一些用戶則花了20多分鐘（謹慎的研究者？）
這給了你一些用戶行為的角色模型。將其與首次訪問頁面或流量來源結合起來，你就有了一個完整的小型旅程地圖。
Excelmatic的神奇之處在哪裡？
神奇之處就在於：你無需觸碰任何公式。
無需使用AVERAGEIF。無需創建樞紐分析表。無需從頭開始創建圖表。
你只需提出三個問題，就能獲得通常需要花費數小時才能得到的見解。
總結
準備好不再與公式鬥爭，開始尋找見解了嗎？立即嘗試Excelmatic >>
