主动性|数据分析之漏斗分析，业务人如何进行有效分析？（上）( 二 ) sketch|hosts|all|axure|设计|figma|h

第二种为被动默认触发的动作，步骤与步骤之间的推动不受用户的控制。
例如在点击获取验证码按钮之后，不管结果如何，服务端都会返回一个验证码结果，可能返回的是一个真实的验证码，也可能返回的是一个结果——该手机号已被注册，不可在一分钟只能重复发送验证码等等；又如点击立即购买后，页面一定也会自动跳转到支付页面，若未成功跳转，极有可能是 APP 崩溃、网络异常等非人为可控因素。
二、两种触发机制下的流程关注点对于第一种自主性的触发机制，由于流程能否进行下去完全依赖于用户对产品的体验与实际进行意愿，受功能性因素干扰较小。因而，为了推动这一类触发机制下行为的发生，应更多的给使用者展现较为清晰、有吸引力的 UI 画面，同时努力提升产品内容，使用户自发的进行下一步。
举例来说，在进入注册页面后，为了提高用户点击获取验证码按钮的几率，用户应能一下子找到该按钮在何地，如何使用，且页面内不应有过度干扰用户点击的内容，如注册页内不应放置引导用户点击的超链接，活动等。
又如，用户在将商品加入了购物车后，其后是否会进行购买操作，完全取决于用户对商品的购买欲望。此时，应在保证购买按钮清晰可见的前提下，通过一些运营策略如点击返回时提示购物车中未购买的商品，引导用户进行点击购买。
对于第二种被动型的触发机制，该流程是被动触发的，只要上一步行为被触发，下一步行为是默认进行的。这一类的行为不能进行下去，主要是由于功能性问题如网络异常、手机号已被注册、不能重复发送等。因而，对于第二类触发机制下的行为，应更多地保证产品是友好可用的，如保证服务端返回信息及时可靠，界面提示清晰无干扰等。
三、两种触发机制下的构建漏斗思路在构建漏斗时，主动性触发的用户行为较为不可控，但容错性较高，而被动性触发的行为则可以通过内部测试调整来进行优化，但一旦出现问题，将是毁灭性的。因而对于不同的行业，关注漏斗转化的风险与收益不同，应构建不同的漏斗思路。
对于看中最终流程结果的，应更多地对主动性触发的用户行为进行构建与细化，如互联网电商行业；而对于风险承受能力较低的企业，则应确保被动性触发的用户行为没有任何问题，如金融、保险行业。
四、漏斗流程应该附带哪些属性对于主动性触发的用户行为，上文已经提到，影响下一步动作进行的因素主要是产品 UI 画面、产品内容质量等。因而，在这些步骤中，附带的产品属性应该越详尽越好，力求通过 UI 画面的特征、产品内容的种类、价格、区域将影响用户进行下一步动作的因素勾勒出来。
对于被动性触发的用户行为，由于关注点是系统的稳定性，故附带“是否成功加载”、“是否成功传输”等属性即可。
五、小结在上篇，本文首先介绍了用户的行为轨迹是什么，用户自主性触发的行为与被动性触发的行为究竟有何不同。
对于主动性触发的用户行为，为了推动用户行为的发生，应更多地给使用者展现较为清晰、有吸引力的 UI 画面，同时努力提升产品内容，使用户自发的进行下一步。对于被动性触发的用户行为，应更多地保证产品是友好可用的，如保证服务端返回信息及时可靠，界面提示清晰无干扰等。
其次文章中介绍了两种触发机制下漏斗的适用场景，对于看中最终流程结果的企业，应更多地对主动性触发的用户行为进行构建与细化，如互联网电商行业；而对于风险把控要求严格的企业，则应确保被动性触发的用户行为没有任何问题，如金融、保险行业。