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這樣進(jìn)行轉(zhuǎn)化分析,想不提高用戶轉(zhuǎn)化都難

來(lái)源:36氪時(shí)間:2021-11-30 19:28:12

流量進(jìn)來(lái)如果沒有轉(zhuǎn)化,運(yùn)營(yíng)人員的拉新工作可能將被認(rèn)為毫無(wú)意義。

轉(zhuǎn)化一直是運(yùn)營(yíng)人員比較關(guān)心的話題。如何制定提升轉(zhuǎn)化率的運(yùn)營(yíng)策略,必然離不開經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析后的新發(fā)現(xiàn)和新洞察。

本文將介紹轉(zhuǎn)化分析的基本邏輯與流程,并分享常用的轉(zhuǎn)化分析方法與注意事項(xiàng),希望能幫助運(yùn)營(yíng)人員快速找到有效提升轉(zhuǎn)化率的方法。

1Engagement Loop模型下的產(chǎn)品目標(biāo)

在進(jìn)行轉(zhuǎn)化分析之前,我們心中必須有一個(gè)明確的產(chǎn)品目標(biāo),才不會(huì)盲目地為了分析而分析。產(chǎn)品目標(biāo)需要與業(yè)務(wù)息息相關(guān),這樣能讓后續(xù)的分析有的放矢,還能幫助運(yùn)營(yíng)人員指導(dǎo)業(yè)務(wù)實(shí)踐。所以,我們先來(lái)談?wù)勅绾卧O(shè)定一個(gè)合理的產(chǎn)品目標(biāo)。

1.1 認(rèn)識(shí)Engagement Loop模型

沒有目標(biāo)的分析,即使發(fā)現(xiàn)了問(wèn)題,也很難真正地幫助產(chǎn)品成長(zhǎng)。所以,明確產(chǎn)品目標(biāo)是一切分析的前提。

下圖為Engagement Loop(用戶參與回環(huán))模型,該模型按照用戶體驗(yàn)產(chǎn)品的程度,劃分為五個(gè)互相連接和循環(huán)的階段。借助該模型,我們可以入手拆解自身的業(yè)務(wù),確定每個(gè)階段的業(yè)務(wù)目標(biāo)與實(shí)踐方向。

Engagement Loop模型中的五個(gè)階段,無(wú)論是C端產(chǎn)品還是B端產(chǎn)品都基本適用:

第一階段,Curiosity (引起興趣)

在這個(gè)階段中,用戶對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行初步的了解,產(chǎn)生一定的興趣。通過(guò)老用戶分享、廣告投放等方式,如果能成功喚醒用戶的興趣,將用戶引流到活動(dòng)的落地頁(yè)中來(lái),就達(dá)到了第一階段的目的。

如果一個(gè)用戶在落地頁(yè)中成功下載或注冊(cè)了產(chǎn)品,并且完成了首次啟動(dòng)或體驗(yàn),那么他就向參與回環(huán)的第二階段進(jìn)行轉(zhuǎn)化。

第二階段,A-ha Monent (頓悟時(shí)刻)

這個(gè)單詞最初是心理學(xué)中指思考時(shí)的一種愉悅體驗(yàn),相當(dāng)于我們常說(shuō)的“茅塞頓開”。在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中指用戶在體驗(yàn)產(chǎn)品初期時(shí)認(rèn)識(shí)到產(chǎn)品價(jià)值的時(shí)刻。產(chǎn)品需要帶給用戶良好的體驗(yàn),爭(zhēng)取在短時(shí)間中將自己的核心理念和價(jià)值傳遞出去。

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中,用戶從Curiosity向A-ha Monent轉(zhuǎn)化的時(shí)間間隔越短越好。因?yàn)檎麄€(gè)轉(zhuǎn)化的過(guò)程像下載一個(gè)大容量的文件,用戶不希望在中途卡住。幫助用戶盡快地認(rèn)識(shí)到產(chǎn)品的“爽點(diǎn)”,對(duì)于后續(xù)的轉(zhuǎn)化與留存幫助非常大。

但是,不同類型的產(chǎn)品需要具體分析,向A-ha Monent轉(zhuǎn)化的時(shí)間不能一概而論。以易觀方舟為例,B端產(chǎn)品的整個(gè)轉(zhuǎn)化路徑相對(duì)較長(zhǎng),用戶從官網(wǎng)初步了解,選擇注冊(cè)下載感興趣的白皮書或公開課,僅完成了第一階段。之后用戶在官網(wǎng)體驗(yàn)Demo,再到真正將產(chǎn)品應(yīng)用到自己業(yè)務(wù)中,創(chuàng)建分析并利用分析結(jié)果優(yōu)化運(yùn)營(yíng)流程,需要花費(fèi)很長(zhǎng)一段時(shí)間去體會(huì)產(chǎn)品的核心價(jià)值。

但對(duì)比一些社交類或者電商類的C端產(chǎn)品,A-ha Monent的轉(zhuǎn)化相對(duì)更快。用戶添加了幾個(gè)朋友聊天互動(dòng),或是在APP主頁(yè)瀏覽到了心儀的商品,往往就能理解產(chǎn)品的核心功能帶來(lái)的利益。

第三階段,Value Exchange (價(jià)值交換)

在用戶認(rèn)可產(chǎn)品的價(jià)值后,我們希望用戶付出一定的成本與我們進(jìn)行等價(jià)交換,可以是金錢(例如,用戶在電商平臺(tái)成單),也可以是時(shí)間、注意力、數(shù)據(jù)等。

第四階段,Trigger (觸發(fā)機(jī)制)

為了實(shí)現(xiàn)第三階段的價(jià)值交換,我們往往會(huì)在產(chǎn)品內(nèi)部設(shè)計(jì)很多所謂的觸發(fā)器,例如會(huì)員等級(jí)、連續(xù)簽到獎(jiǎng)勵(lì);同時(shí)在外部制造刺激,例如降價(jià)活動(dòng)、派發(fā)優(yōu)惠券。

第三階段與第四階段是往復(fù)發(fā)生的過(guò)程,我們需要一整套的運(yùn)營(yíng)動(dòng)作,增加用戶對(duì)產(chǎn)品的黏性,將用戶沉淀下來(lái)。

第五階段,Social Proof (社會(huì)認(rèn)同)

能不能得到用戶的普遍認(rèn)同和推薦,是在整體上檢驗(yàn)產(chǎn)品是否過(guò)關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)。尤其在今天高度信息化的社會(huì),搜索和查看其他用戶對(duì)產(chǎn)品的評(píng)價(jià)非常便利,產(chǎn)品的社交屬性變得愈發(fā)重要。

所以說(shuō),目標(biāo)的設(shè)定應(yīng)該是階梯式的,不同階梯的目標(biāo)可以對(duì)應(yīng)到用戶的不同階段。雖然設(shè)定目標(biāo)的方法千變?nèi)f化,但設(shè)定目標(biāo)的原則是共通的:

明確產(chǎn)品提供的價(jià)值是什么;

自上而下設(shè)定,先確定高級(jí)用戶所要達(dá)到的目標(biāo),然后向下延展;

監(jiān)控達(dá)到每個(gè)階梯目標(biāo)的用戶數(shù),差距過(guò)大時(shí)增加階梯;

不定期更新階梯目標(biāo)。

1.2 Twitter的階梯轉(zhuǎn)化目標(biāo)

以Twitter為例,看其轉(zhuǎn)化分析中的階梯目標(biāo)是如何確立的。下圖為2010年左右,Twitter產(chǎn)品早期時(shí),其產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)根據(jù)用戶使用Twitter的程度,設(shè)置的七個(gè)階梯轉(zhuǎn)化目標(biāo),即從一個(gè)新手用戶如何成長(zhǎng)為一個(gè)成熟用戶的七步轉(zhuǎn)化。

第一階段對(duì)產(chǎn)品有大致的理解和印象,第二、三階段讓用戶體驗(yàn)Twitter作為一個(gè)社交媒體最核心的瀏覽內(nèi)容功能,如果用戶在瀏覽內(nèi)容中獲得了樂(lè)趣,經(jīng)歷了所謂的A-ha Monent,后續(xù)就會(huì)進(jìn)入價(jià)值交換階段。

用戶花費(fèi)時(shí)間和流量,下載應(yīng)用的APP到手機(jī)中,以換取更加舒適的使用體驗(yàn)。接下來(lái)用戶可能會(huì)更深層次地體驗(yàn)Twitter的多種功能,參與到內(nèi)容生產(chǎn)中去,甚至與其他用戶建立起社交聯(lián)系。

正如上文提到設(shè)定階梯目標(biāo)的基本原則,一個(gè)好的階梯目標(biāo)必須根據(jù)實(shí)際情況及時(shí)更新。Twitter發(fā)展到現(xiàn)在,其階梯目標(biāo)也發(fā)生了很多的變化。最重要的是,目標(biāo)要與當(dāng)下產(chǎn)品情況相匹配,明確且具有可操作性,能夠指導(dǎo)后續(xù)的轉(zhuǎn)化。

得到這樣的階梯目標(biāo)后,后續(xù)的轉(zhuǎn)化分析都要為目標(biāo)來(lái)服務(wù)。

2完整的轉(zhuǎn)化分析流程

具體到轉(zhuǎn)化分析中,我們需要對(duì)階梯之間進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)。從任何一個(gè)階梯入手,都可以縱向或橫向展開進(jìn)行轉(zhuǎn)化分析。

下面以A-ha Monent這個(gè)階段的轉(zhuǎn)化為例,詳細(xì)解讀如何開展一個(gè)完整的轉(zhuǎn)化分析流程。

2.1縱向的轉(zhuǎn)化分析

轉(zhuǎn)化分析的節(jié)點(diǎn)把控

縱向的轉(zhuǎn)化分析,需要對(duì)整體的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化情況進(jìn)行了解和把控。在分析之前,需要列出通往A-ha Monent的所有節(jié)點(diǎn),根據(jù)節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建轉(zhuǎn)化漏斗,確定轉(zhuǎn)化周期。

以易觀方舟為例,來(lái)看看該產(chǎn)品通向A-ha Monent的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。(注:以下數(shù)據(jù)均為虛擬)

第一步,用戶訪問(wèn)易觀方舟官網(wǎng);第二步,用戶在官網(wǎng)中完成注冊(cè),注冊(cè)時(shí)提供的表單可以獲得用戶授權(quán)的基本資料;第三步,用戶主動(dòng)集成易觀方舟的SDK(注:SDK即Software Development Kit,軟件開發(fā)工具包),使得易觀方舟可以采集數(shù)據(jù)幫助用戶進(jìn)行數(shù)九分析;第四步,使用易觀方舟自定義創(chuàng)建分析模型。

選擇的節(jié)點(diǎn)是轉(zhuǎn)化路徑中相對(duì)重要的核心事件。確定節(jié)點(diǎn)后,接著選擇合適的轉(zhuǎn)化周期。轉(zhuǎn)化周期是一個(gè)轉(zhuǎn)化漏斗從第一步到最后一步所經(jīng)歷的時(shí)長(zhǎng)間隔。

在上述案例中,如果將轉(zhuǎn)化周期設(shè)置為7天,而用戶從訪問(wèn)官網(wǎng)到創(chuàng)建分析經(jīng)歷了10天的時(shí)間,這其實(shí)不算成功的轉(zhuǎn)化,因?yàn)橐呀?jīng)超過(guò)了轉(zhuǎn)化周期的時(shí)長(zhǎng)。

面對(duì)不同的產(chǎn)品,我們需要規(guī)劃相應(yīng)的轉(zhuǎn)化路徑,找到適合的周期,最終得到的數(shù)據(jù)解讀才可能是準(zhǔn)確的。在這一步的基礎(chǔ)上,為了更深刻地理解業(yè)務(wù),我們還要繼續(xù)增加維度,進(jìn)行細(xì)分工作。

轉(zhuǎn)化分析的進(jìn)一步細(xì)分

為了讓轉(zhuǎn)化分析能指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)策略優(yōu)化,我們會(huì)在轉(zhuǎn)化分析中增加維度,細(xì)致地看某些類型或者特征下的轉(zhuǎn)化情況。下圖為以電話溝通作為變量的轉(zhuǎn)化效果對(duì)比,我們會(huì)發(fā)現(xiàn)有電話溝通的轉(zhuǎn)化率會(huì)更高。

按照這種思路,我們就可以將用戶按照地區(qū)、性別、年齡等人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征進(jìn)行細(xì)分,就能發(fā)現(xiàn)不同用戶的轉(zhuǎn)化情況之間存在差異。我們應(yīng)當(dāng)盡力確保產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)想要服務(wù)的用戶群,與最快轉(zhuǎn)化的人群重疊。

以某面向白領(lǐng)人群的社交類產(chǎn)品為例,在通過(guò)易觀方舟創(chuàng)建分析后發(fā)現(xiàn),一部分用戶因?yàn)椴僮髁?xí)慣與產(chǎn)品的設(shè)計(jì)相符合,在短時(shí)間內(nèi)獲得了良好的體驗(yàn),轉(zhuǎn)化率偏高。再進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),在整體的用戶中白領(lǐng)這一標(biāo)簽的人群轉(zhuǎn)化率并不理想,反而是學(xué)生用戶的轉(zhuǎn)化率更高。

這時(shí)候就出現(xiàn)了需要調(diào)整的問(wèn)題,可能是在設(shè)計(jì)中錯(cuò)誤地規(guī)劃了產(chǎn)品功能的核心價(jià)值、產(chǎn)品的價(jià)格定位,或者產(chǎn)品觀念的傳遞方式。

除了根據(jù)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征進(jìn)行細(xì)分,我們還可以通過(guò)多種細(xì)分維度,例如電話溝通、廣告投放等營(yíng)銷方式對(duì)于用戶轉(zhuǎn)化的影響。

由此,就可以找到提高目標(biāo)用戶群轉(zhuǎn)化的最佳方式,分配給這個(gè)渠道更多的預(yù)算。這就是我們按照目標(biāo)縱向拆解并不斷細(xì)分的目的,是為了找到影響用戶轉(zhuǎn)化率的本質(zhì)問(wèn)題。

2.2橫向的轉(zhuǎn)化分析

橫向的轉(zhuǎn)化分析是指在縱向的轉(zhuǎn)化路徑中,我們還需要對(duì)每一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)充。

在轉(zhuǎn)化分析中,我們需要先看整體的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù),查看階梯目標(biāo)之間的轉(zhuǎn)化效果。如果發(fā)現(xiàn)此時(shí)的數(shù)據(jù)不理想,就需要橫向展開,針對(duì)一個(gè)核心事件達(dá)成前的用戶動(dòng)作,橫向拆解出細(xì)分漏斗。

同樣以易觀方舟為例,第二步是指用戶在易觀方舟官網(wǎng)成功注冊(cè)。然而,注冊(cè)成功只是最終的轉(zhuǎn)化事件,在注冊(cè)成功之前,用戶還需要幾步動(dòng)作的跳轉(zhuǎn)。

圖中術(shù)語(yǔ)注釋:

1.CTR(Click-Through-Rate,即點(diǎn)擊通過(guò)率,指網(wǎng)絡(luò)廣告的實(shí)際點(diǎn)擊次數(shù)除以廣告的展現(xiàn)量)

2.LP(Landing Page,落地頁(yè))

3.PV(Page view,即頁(yè)面瀏覽量)

從任一渠道進(jìn)入易觀方舟官網(wǎng)的用戶,首先會(huì)從渠道訪問(wèn)落地頁(yè),落地頁(yè)中有注冊(cè)頁(yè)的鏈接;然后,用戶在注冊(cè)頁(yè)中填寫表單;接著,注冊(cè)也會(huì)分為若干個(gè)步驟,例如設(shè)置密碼、填寫驗(yàn)證碼等。

橫向的轉(zhuǎn)化分析針對(duì)在某個(gè)縱向流程中流失的用戶??v向分析時(shí)發(fā)現(xiàn)注冊(cè)成功這一關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的用戶流失嚴(yán)重,10000名用戶僅有2000名注冊(cè)成功,轉(zhuǎn)化率僅為20%,于是對(duì)該注冊(cè)成功進(jìn)行橫向分析,梳理出用戶進(jìn)行注冊(cè)時(shí)的細(xì)化步驟。

通過(guò)下方表格,我們可以看到用戶從曝光到點(diǎn)擊、到落地頁(yè)和注冊(cè)頁(yè)的訪問(wèn)路徑,進(jìn)行集中分析。

假設(shè)產(chǎn)生曝光的10000位用戶都是通過(guò)百度投放的搜索引擎廣告而來(lái),成功接入的流量有30%的跳出,說(shuō)明其實(shí)只有7000位用戶進(jìn)入到后續(xù)的注冊(cè)中。

7000位用戶僅5000位訪問(wèn)了注冊(cè)頁(yè)并完成了第一步,到最后的注冊(cè)成功前,每一步都有用戶的流失。那么,每一步的流程中都有可以優(yōu)化的點(diǎn),這就是轉(zhuǎn)化分析最終能帶來(lái)的業(yè)務(wù)價(jià)值。

縱向和橫向的轉(zhuǎn)化分析,相當(dāng)于一層層地構(gòu)建用戶漏斗,每一層漏斗都關(guān)聯(lián)一個(gè)業(yè)務(wù)的大目標(biāo)或是小目標(biāo)。

3轉(zhuǎn)化分析的歸因分析

現(xiàn)實(shí)情況往往比假設(shè)更加復(fù)雜,結(jié)果也會(huì)不如假設(shè)中的理想,用戶在訪問(wèn)過(guò)程中的行為是多元的,因此我們必須考慮好歸因問(wèn)題,使得整個(gè)轉(zhuǎn)化分析更精細(xì)和嚴(yán)謹(jǐn)。

像用戶訪問(wèn)易觀方舟官網(wǎng)之前,前期產(chǎn)生的品牌曝光來(lái)自各種渠道,如何有效衡量渠道就涉及到了歸因模型的選擇。常見的歸因模型有如下圖所示的5種類型,關(guān)于歸因可詳細(xì)閱讀《都說(shuō)歸因是門“玄學(xué)”,從頭到尾了解一下?》

在電商平臺(tái)中,歸因模型的必要性表現(xiàn)得尤為明顯。例如,用戶通過(guò)百度搜索進(jìn)入了京東某產(chǎn)品的落地頁(yè)中,在此之前用戶已經(jīng)通過(guò)微信朋友圈或其他渠道的訪問(wèn)將該產(chǎn)品加入到了購(gòu)物車中。用戶最終完成了對(duì)該產(chǎn)品的購(gòu)買,但百度搜索這一步只是一個(gè)助攻的渠道,并沒有直接帶來(lái)轉(zhuǎn)化,但這一步是相當(dāng)重要的。

因此,我們應(yīng)該摒棄以往盲目選擇末次觸點(diǎn)歸因模型進(jìn)行歸因的做法,回歸到流量來(lái)源和渠道投放本身,選擇最佳的歸因模型,使得后續(xù)的轉(zhuǎn)化分析與解讀更具科學(xué)性。

本文來(lái)自微信公眾號(hào) “易觀數(shù)科”(ID:enfodesk),作者:奮斗中的易觀數(shù)科,36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

責(zé)任編輯:FD31
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