Funneli (Suppilo) – Konversiofunnelin perusteet

#Määritelmä

Funneli (suppilo) on malli, joka kuvaa käyttäjän tai asiakkaan matkaa vaiheittain alusta loppuun. Jokainen vaihe on kapeampi kuin edellinen, koska osa käyttäjistä "putoaa" pois.

Funneli auttaa:

• Ymmärtämään missä käyttäjiä menetetään
• Priorisoimaan optimointia
• Mittaamaan muutosten vaikutusta

Suomeksi: Funneli, suppilo, konversiosuppilo

Englanniksi: Funnel, Conversion Funnel, Sales Funnel

---

#Funnelin anatomia

#Perusrakenne

      ┌─────────────────────────────┐
      │         TIETOISUUS          │  ← Laaja yläosa
      └─────────────────────────────┘
           ┌─────────────────┐
           │    KIINNOSTUS   │
           └─────────────────┘
              ┌───────────┐
              │  HARKINTA │
              └───────────┘
                 ┌─────┐
                 │OSTO │  ← Kapea alaosa
                 └─────┘

#Tyypilliset vaiheet

---

#Funnelityypit

#1. Markkinointifunneli (TOFU-MOFU-BOFU)

#2. AARRR-funneli (Pirate Metrics)

#3. SaaS-funneli

Kävijä → Rekisteröityminen → Aktivointi → Trial → Maksu → Expansion

#4. E-commerce-funneli

Kävijä → Tuotesivu → Ostoskori → Checkout → Osto → Uusintaosto

---

#Funnelin mittaaminen

#Konversioaste

Konversioaste = (Seuraavaan vaiheeseen siirtyneet / Edellisessä vaiheessa) × 100%

#Esimerkki

Kokonaiskonversio: 50 / 10 000 = 0.5%

#Funnel Velocity

Kuinka nopeasti käyttäjät etenevät funnelissa:

Funnel Velocity = Keskimääräinen aika vaiheesta toiseen

---

#Funnelin optimointi

#Vaihe 1: Tunnista suurin vuoto

Missä vaiheessa menetät eniten käyttäjiä?

Kävijät → Rekisteröitymiset: 5% ← OK
Rekisteröitymiset → Aktivoinnit: 40% ← OK
Aktivoinnit → Maksavat: 10% ← ONGELMA

#Vaihe 2: Analysoi syyt

Miksi käyttäjät putoavat?

• Käyttäjähaastattelut
• Session recordings
• Heatmapit
• Exit-kyselyt

#Vaihe 3: Priorisoi parannukset

Käytä ICE-mallia:

• Impact: Kuinka paljon vaikuttaa?
• Confidence: Kuinka varma olet?
• Ease: Kuinka helppo toteuttaa?

#Vaihe 4: Testaa ja iteroi

A/B-testaa muutokset:

• Mittaa vaikutus konversioon
• Varmista tilastollinen merkitsevyys
• Iteroi tulosten perusteella

---

#Funnelin optimointistrategiat

#1. Vähennä kitkaa

Jokainen ylimääräinen vaihe lisää pudotusta:

• Lyhennä lomakkeita
• Poista turhat klikkaukset
• Nopeuta latausaikoja

#2. Paranna selkeyttä

Käyttäjän pitää tietää mitä tehdä seuraavaksi:

• Selkeät CTA:t
• Yksi toiminto per sivu
• Progressio-indikaattorit

#3. Rakenna luottamusta

Epävarmuus lisää pudotusta:

• Sosiaalinen todiste
• Turvallisuussymbolit
• Selkeät ehdot

#4. Personoi kokemus

Eri käyttäjille eri polut:

• Segmentointi
• Dynaaminen sisältö
• Personoidut suositukset

---

#Funneli vs. Growth Loop

#Funneli

• Lineaarinen – Alku → Loppu
• Vuotaa – Käyttäjiä menetetään joka vaiheessa
• Vaatii jatkuvaa inputia – Uusia käyttäjiä ylhäältä

#Growth Loop

• Syklinen – Output ruokkii inputia
• Compound – Kasvu kiihtyy
• Itseään vahvistava – Käyttäjät tuovat käyttäjiä

Paras strategia: Optimoi funneli JA rakenna growth loopeja.

---

#Työkalut funnelianalyysiin

---

#Yleisimmät virheet

#1. Liian monta vaihetta

Jokainen vaihe on mahdollisuus pudota:

• Yksinkertaista
• Yhdistä vaiheita
• Poista turhat

#2. Väärät mittarit

Mittaa oikeita asioita:

• Ei pelkkää liikennettä
• Vaan konversiota ja laatua

#3. Optimointi ilman ymmärrystä

Ymmärrä miksi käyttäjät putoavat ennen kuin optimoit:

• Haastattele käyttäjiä
• Analysoi dataa
• Testaa hypoteeseja

#4. Vain yläfunnelin optimointi

Älä keskity vain hankintaan:

• Aktivointi ja retentio usein tärkeämpiä
• Optimoi koko funneli

---

#Liittyvät termit

• AARRR-malli – Pirate Metrics -funneli
• Growth Loop – Kasvusilmukka
• Konversio-optimointi – Funnelin optimointi
• Kohortti-analyysi – Käyttäjäryhmien seuranta

---

#Lue lisää

• AARRR-malli: Täydellinen opas
• Miten optimoida konversiofunnelia?
• Growth Loop – Kasvusilmukka
• Kasvuhakkeroinnin mittarit